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Created on Thu Dec 31 11:42:32 2020
@author: valerie desnoux
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Version 5.1 paris 1 er nov
- ajout mode auto dans POl (magnetogramme)
Version 5.0 paris 27 juillet
- passage en decimal du shift avec gestion dans la constante
Version V4.1.8 paris 21 juillet 23
- ajout poly auto et decalage en mode free auto et manuel
- decalage en decimal
Version V4.1.6 du 17 juillet 2023
- ajout mode reduction de bruit sur 3 colonnes en standard, free et magnet
version V4.1.6 du 15 juiller 2023
- force = True pour disk k <> 0
- menage fichier _dp2_raw, manual en mode manuels
- correction bug coordonnée centre entete fits
version V4.1.4 du 14 juillet 2023
- gere sur flag_force et accepte angle de tilt à zero
- format des coeff du polynome
- reactive zeeamn_shift
version V4.1.2 du 8 juillet 2023
- gestion cas difficiles
version V4.1.1 du 3 juillet 2023
- suppression decalage zeeman
- recalcul position de depart dans poly zeeman pour get_line_pos_absorption
version 4.0.9 paris 1 juillet 2023
- autcrop depuis flag
- angle alignement RA prend scaling en compte
- free ligne remplace position par decalage
version 4.0.5 du 3 mai - Antibes
- ajout des labels et longueurs d'onde d'apres fichier Meudon
- test depassement pixel_shift
version du 19 mars 2023 - paris
- autorise inversions et rotations sur toutes les images
- decale de 1 pixel le centre du disque en inversion NS
version du 12 mars 2023 - paris
- ne prends plus en compte les inversions si plus d'une image traitée
version du 18 fev 2023 - paris
- correction bug timestamp heure pc de traitement en utc fichier ser
version du 29 jan 2023 - Antibes
- reduit bande auto si rotation en fontion de l'angle de rotation
- ajoute passage de solar_dict pour sauvegarde dans entete si non vide
- WAVELENGTH en longueur d'onde
- elimine premieres et derniers colonnes pour calcul lignes défectueuses
version du 22 jan 2023 - paris
- ajout des mots clefs base BASS2000
CENTER_X, CENTER_Y (ou CRPIX1, CRPIX2)
SOLAR_R => rayon du Soleil en pixels
- mot clef wavelnth doit avoir un nombre
version du 26 dec 2022 - paris
- ajout fonction de rotation sur image finale
- ajout mots clefs entete JM.Malherbe
hdr['CONTACT']=data_entete[4]
hdr['WAVELNTH']=data_entete[5]
hdr['PHYSPARA']= 'Intensity'
hdr['WAVEUNIT']= -10
hdr['FILENAME']=filename_wave_20180620_122805.fits
-inverse sens angle tilt correction avec flip
Version du 17 sept 2022 - paris
- ajout data_entete dans fichiers fits
hdr['DATE-OBS']
hdr['OBSERVER']
hdr['INSTRUME']
hdr['SITELONG'] #Longitude of the telescope in decimal degrees, count East as positive
hdr['SITELAT'] #Latitude of the telescope in decimal degrees
hdr['OBJNAME']='Sun'
Version du 15 mai 2022 - paris
- autorise correction de tilt pour angle >0.2° au lieu de 0.3
Version du 28 avril 2022 - paris
- mise en commentaire malheureuse de la zone de filtrage disque qui n'excluait plus les bords
version du 23 avril 2022 - Paris
- factorisation des tableaux indices left et rigth
- ajout de calcul d'une sequence doppler
- ajout de la fonction magnetogramme
- creation d'une version anglaise par switch LG a la compil
- ajout mot clef fits
coord centre et rayon du disque
hdr['INTI_XC'] = cercle0[0]
hdr['INTI_YC'] = cercle0[1]
hdr['INTI_R'] = cercle0[2]
coord haut et bas du disque
hdr['INTI_Y1'] = y1_img
hdr['INTI_Y2'] = y2_img
- gestion shift hors limite
Version du 1er Nov - Paris
- modif detection bords dans correction de transversallium
- ajout d'un switch pour debug
- ajout message erreur if 8 bits scan
- multiply by 2 instensity of the real time disk display
Bac à sable le 15 sept 2021 - Paris
- test de dopplergram et continuum
- ne pas mettre y1 et y2 fixe pour circularisation des images dop et cont
- coord cercle de l'image raw première
version 18 septembre 2021 - antibes
- gere depassement indices avec le shift
- ajuste de 64000 a 64500 le clamp pour la saturation
version 12 sept 2021 - antibes
- affichage disque noir et seuils protus sur suggestion de mattC
Version du 8 sept 2021 - paris
- Augmente à 3 decimales l'affichage angle et ratio scaling
- changement suffixe _img par _raw
- tilt par rapport au centre
- agrandi image apres tilt pour ne pas couper l'image
- calculs avec round plutot que int
Version du 19 aout 2021 - Antibes
- ajout de extension au nom de fichier si decalage en pixels non égale à zéro
- add underscore at beggining of any processed file to retrieve them faster as for isis
Version 11 aout 2021 - Antibes
Large modification
- remove scaling before transversallium
- add function of no limbs on horizontal axis (not really tested...)
- compute tilt from ellipse model then apply
- compute scaling from ellipse width and hight of tilted image
- check after scaling if close to circle
- if not perform second scaling
- split function detect_edges and ellipse_fit
- add _log to log file to avoid firecapture settings overwrite (issue)
- add internal flag to debug and display graphics for ellipse_fit
- mise en fonction logme des prints from A&D Smiths
- conversion date de ficier ser en format lisible
Version 5 aout 2021 - OHP
- amelioration de la gestion du flag_noboards
- adjust threshold for edge detection
- adjust threshold for section detection (partial sun up/down or centered)
- fix: reimplement the clamp at 64000 to avoid overflow in image reconstruction
- ajout de SY/SX dans fichier txt
Version 17 juillet 2021
- modification code avec code de Doug & Andrew Smith pour acceleration stupefiante
o vectorisation dans calcul extraction des intensités pour reconstruction du disque
- vectorisation dans le calcul de slant, qui est en fait un calcul de tilt
- transfer de lecture ser et calcul image mean dans la routine pour eviter de sauver le fichier _mean.fits
- ajout flag sfit_onlyfinal pour ne pas sauver fichiers fits intermediaires
- ajout angle de tilt manuel
- correction bug indice dans tableau fit si modele de polynome depasse la largeur de image
Version du 3 juillet
- Remplace circularisation algo des limbes par fit ellipse
- Conserve calcul de l'angle de slant par methode des limbes
- supprime ratio_fixe
Version 30 mai 2021
- modif seuil dans section flat sur NewImg pour eviter de clamper à background 1000
- mise en commentaire d'un ajout d'une detection des bords du disque solaire et d'un ajustement ce cercle apres
la circularisation en calculant le rayon a partir de la hauteur du disque
version du 20 mai
- ajout d'un seuil sur profil x pour eviter les taches trop brillantes
en image calcium
seuil=50% du max
- ajout d'un ratio_fixe qui n'est pris en compte que si non egal a zero
"""
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from astropy.io import fits
from scipy.interpolate import interp1d
import scipy.ndimage as ndimage
import os
#import time
from scipy.signal import savgol_filter
import cv2
import sys
import math
import config as cfg
from datetime import datetime
from Inti_functions import *
try :
from serfilesreader.serfilesreader import Serfile
except ImportError :
from serfilesreader import Serfile
def solex_proc(serfile,Shift, Flags, ratio_fixe,ang_tilt, poly, data_entete,ang_P, solar_dict,param):
"""
----------------------------------------------------------------------------
Reconstuit l'image du disque a partir de l'image moyenne des trames et
des trames extraite du fichier ser
avec un fit polynomial
Corrige de mauvaises lignes et transversallium
basefich: nom du fichier de base de la video sans extension, sans repertoire
shift: ecart en pixel par rapport au centre de la raie pour explorer
longueur d'onde decalée
----------------------------------------------------------------------------
"""
#plt.gray() #palette de gris si utilise matplotlib pour visu debug
#t0=time.time()
clearlog()
#print (Shift)
shift = Shift[0]
shift_offdop=Shift[5]
shift_dop1 = shift_offdop-Shift[1]
shift_dop2 = shift_offdop+Shift[1]
shift_cont = Shift[2]
shift_offdop = Shift[5]
shift_vol=Shift[3] # decacalage zeeman +/-
if Flags["WEAK"]:
free_shift=Shift[3]
if Flags["POL"]:
shift_vol=Shift[3] # decacalage zeeman +/-
shift_zeeman=Shift[4] # decalage zeeman additionel
flag_dopcont = Flags["DOPCONT"]
flag_display = Flags["RTDISP"]
sfit_onlyfinal = Flags["ALLFITS"]
flag_pol = Flags['POL']
flag_volume = Flags["VOL"]
flag_weak = Flags["WEAK"]
flag_flipRA = Flags["FLIPRA"]
flag_flipNS = Flags["FLIPNS"]
auto_crop = Flags["Autocrop"]
# pour forcer les valeurs tilt et ratio
flag_force = Flags["FORCE"]
# cas difficile fente
try :
pos_fente_min=int(param[0])
pos_fente_max=int(param[1])
except :
pos_fente_min = 0
pos_fente_max = 0
geom=[]
# gere ici le nombre de longueur d'onde aka decalages à gérer
# decalage nul pour l'image de la raie spectrale
# decalage de shift_dop pour le doppler, decalage de shift_cont pour celui du continuum sur flag_dopcont
# serie de décalage de 1 pixel entre les bornes +/- shift_vol sur flag_volume
#img_suff=(['.fits','_d1_'+str(shift_dop)+'.fits', '_d2_'+str(shift_dop)+'.fits','_cont_'+str(shift_cont)+'.fits'])
if flag_dopcont :
range_dec=[0,shift_dop1,shift_dop2,shift_cont]
print('shift doppler 1 : ',shift_dop1)
print('shift doppler 2 : ',shift_dop2)
else:
range_dec=[0]
"""
if shift==0:
range_dec=[0]
else:
range_dec=[int(shift)]
"""
if flag_volume :
range_dec1=np.arange(-shift_vol,0)
range_dec2=np.arange(1,shift_vol+1)
range_dec=np.concatenate(([0],range_dec1,range_dec2), axis=0)
if flag_pol :
range_dec=[0,-shift_vol,shift_vol]
if flag_weak :
range_dec=[0, Shift[1], Shift[2]]
flag_dopcont=True
kend=len(range_dec)
#print ('nombre de traitements ',kend)
WorkDir=os.path.dirname(serfile)+"/"
os.chdir(WorkDir)
base=os.path.basename(serfile)
basefich='_'+os.path.splitext(base)[0]
if shift != 0 :
#add shift value in filename to not erase previous file
basefich=basefich+'_dp'+str(int(shift)) # ajout '_' pour fichier en tete d'explorer
# ouverture du fichier ser
try:
scan = Serfile(serfile, False)
except:
logme('Erreur ouverture fichier : '+serfile)
FrameCount = scan.getLength() # return number of frame in SER file.
Width = scan.getWidth() # return width of a frame
Height = scan.getHeight() # return height of a frame
dateSerUTC = scan.getHeader()['DateTimeUTC']
dateSer=scan.getHeader()['DateTime']
bitdepth=scan.getHeader()['PixelDepthPerPlane']
#ser_header=scan._readExistingHeader()
#print(ser_header)
if bitdepth==8:
if cfg.LG == 1:
logme('Acquisition 8 bits.')
else:
logme('Acquisition 8 bits.')
#sys.exit()
logme (serfile)
if cfg.LG == 1:
logme ('Largeur et hauteur des trames SER : ' + str(Width)+','+str(Height))
logme ('Nombre de trames : '+str( FrameCount))
else:
logme ('Width and Height of SER frames : ' + str(Width)+','+str(Height))
logme ('Number of frames : '+str( FrameCount))
try:
# Date UTC
# Correction bug fromtimestamp convertie en prenant en compte heure locale PC
# Fonction utc ne tient pas compte du reglage pc
f_dateSerUTC=datetime.utcfromtimestamp(SER_time_seconds(dateSerUTC))
logme('SER date UTC :' + f_dateSerUTC.strftime('"%Y-%m-%dT%H:%M:%S.%f7%z"'))
fits_dateobs=f_dateSerUTC.strftime('%Y-%m-%dT%H:%M:%S.%f7%z')
# date ser du PC
f_dateSer=datetime.utcfromtimestamp(SER_time_seconds(dateSer))
logme('SER date local :' + f_dateSer.strftime('"%Y-%m-%dT%H:%M:%S.%f7%z"'))
except:
if cfg.LG == 1:
logme('Erreur lecture date-time fichier SER')
else :
logme('Error reading date-time SER file')
ok_flag=True # Flag pour sortir de la boucle de lexture avec exit
FrameIndex=1 # Index de trame
# fichier ser avec spectre raies verticales ou horizontales (flag true)
if Width>Height:
flag_rotate=True
cam_height=Width
else:
flag_rotate=False
cam_height=Height
# initialisation d'une entete fits (etait utilisé pour sauver les trames individuelles
hdr= fits.Header()
hdr['SIMPLE']='T'
hdr['BITPIX']=32
hdr['NAXIS']=2
if flag_rotate:
hdr['NAXIS1']=Height
hdr['NAXIS2']=Width
else:
hdr['NAXIS1']=Width
hdr['NAXIS2']=Height
hdr['BZERO']=0
hdr['BSCALE']=1
hdr['BIN1']=1
hdr['BIN2']=1
hdr['EXPTIME']=0
try :
hdr['DATE-OBS']=fits_dateobs
except:
fits_dateobs="2024-01-01T00:00:00"
hdr['DATE-OBS']=hdr['DATE-OBS']=fits_dateobs
hdr['OBSERVER']=data_entete[0]
hdr['INSTRUME']=data_entete[1]
#hdr['TELESCOP']=data_entete[1]
hdr['SITELONG']=data_entete[2] #Longitude of the telescope in decimal degrees, could East as positive
hdr['SITELAT']=data_entete[3] #Latitude of the telescope in decimal degrees
hdr['OBJNAME']='Sun'
hdr['CONTACT']=data_entete[4]
hdr['WAVELNTH']=data_entete[5]
hdr['PHYSPARA']= 'Intensity'
hdr['WAVEUNIT']= -10
filename_suffixe=data_entete[1]+'_'+ data_entete[6]+'_'+fits_dateobs.split('T')[0].replace('-','')+'_'+fits_dateobs.split('T')[1].split('.')[0].replace(':','')
#debug
#t0=float(time.time())
"""
---------------------------------------------------------------------------
Calcul image moyenne de toutes les trames
---------------------------------------------------------------------------
"""
if bitdepth == 8 :
factor=256
else:
factor=1
#initialize le tableau qui recevra l'image somme de toutes les trames
mydata=np.zeros((hdr['NAXIS2'],hdr['NAXIS1']),dtype='uint64')
kept_frame=0
while FrameIndex < FrameCount and ok_flag:
try :
num = scan.readFrameAtPos(FrameIndex)
except:
print(FrameIndex)
if flag_rotate:
num=np.rot90(num)
num=num*factor
#ajoute les trames pour creer une image haut snr pour extraire
#les parametres d'extraction de la colonne du centre de la raie et la
#corriger des distorsions
frame_mean=np.mean(num)
if frame_mean>0 : # seuil arbitraire etait a 3000
mydata=np.add(num,mydata)
kept_frame=kept_frame+1
#increment la trame et l'offset pour lire trame suivant du fichier .ser
FrameIndex=FrameIndex+1
#print('frame kept :', kept_frame, 'over ', FrameIndex)
# calcul de l'image moyenne
myimg=mydata/(kept_frame-1) # Moyenne sur les kept frame
myimg=np.array(myimg, dtype='uint16') # Passe en entier 16 bits
ih= hdr['NAXIS2'] # Hauteur de l'image
iw= hdr['NAXIS1'] # Largeur de l'image
myimg=np.reshape(myimg, (ih, iw)) # Forme tableau X,Y de l'image moyenne
# sauve en fits l'image moyenne avec suffixe _mean
savefich="Complements"+os.path.sep+basefich+'_mean'
SaveHdu=fits.PrimaryHDU(myimg,header=hdr)
SaveHdu.writeto(savefich+'.fits',overwrite=True)
#gestion taille des images Ser et Disk
# my screensize is 1536x864 - harcoded as tk.TK() produces an error in spyder
# plus petit for speed up
screensizeH = (864-50)*0.8
screensizeW = (1536)*0.8
# gere reduction image png
nw = screensizeW/iw
nh = screensizeH/ih
sc=min(nw,nh)
if sc >= 1 :
sc = 1
#affiche image moyenne
cv2.namedWindow('Ser', cv2.WINDOW_NORMAL)
cv2.resizeWindow('Ser', int(iw*sc), int(ih*sc))
cv2.moveWindow('Ser', 100, 0)
cv2.imshow ('Ser', myimg)
if cv2.waitKey(2000) == 27: # exit if Escape is hit otherwise wait 2 secondes
cv2.destroyAllWindows()
sys.exit()
cv2.destroyAllWindows()
#affiche ou pas l'image du disque qui se contruit en temps reel
#gain de temps si affiche pas avec flag_display
"""
----------------------------------------------------------------------------
Calcul polynome ecart sur l'image moyenne
----------------------------------------------------------------------------
"""
# detect up and down limit of the spectrum of the mean image
y1,y2=detect_bord(myimg, axis=1, offset=5, flag_disk=False)
# calcul profile spectral en bonus
pro = bin_to_spectre(myimg,y1,y2)
lamb = np.arange(0,iw)
pro_lamb=np.column_stack((lamb,pro))
if cfg.LG == 1:
logme('Image moyenne - Limites verticales y1,y2 : '+str(y1)+' '+str(y2))
else:
logme('Mean Image - Vertical limits y1,y2 : '+str(y1)+' '+str(y2))
PosRaieHaut=y1
PosRaieBas=y2
if (flag_weak and Flags["FREE_AUTOPOLY"]!=1) or (flag_pol and Flags["ZEE_AUTOPOLY"]!=1) :
# on force le polynome
a=poly[0]
b=poly[1]
c=poly[2]
LineRecal=1
if Flags["WEAK"]==1 and free_shift !=0 :
c=poly[2]+free_shift
else :
# on calcul le polynome à partir des min de la raie du haut jusqu'en bas
c_offset=0 # offset de la constante polynome si l'image est croppée pour detection fente
try :
if pos_fente_min != 0 :
myimg = myimg[:,pos_fente_min:]
c_offset=pos_fente_min
if cfg.LG == 1 :
logme ("zone detection fente xmin : "+str(pos_fente_min))
else :
logme ("slit detection zone xmin : "+ str(pos_fente_min))
if pos_fente_max != 0:
myimg = myimg[:,0:-int(iw)+pos_fente_max]
if cfg.LG == 1 :
logme ("zone detection fente xmax : "+ str(pos_fente_max))
else :
logme ("slit detection zone xmax : "+ str(pos_fente_max))
except:
pass
# THE calcul pour obtenir la position de la fente sur la raie la plus sombre
MinX=np.argmin(myimg, axis=1)
# on reduit à la zone du spectre
MinX=MinX[PosRaieHaut+30:PosRaieBas-30]
IndY=np.arange(PosRaieHaut+30, PosRaieBas-30,1)
LineRecal=1
#best fit d'un polynome degre 2, les lignes y sont les x et les colonnes x sont les y
p=np.polyfit(IndY,MinX,2)
"""
# test ajustement pour centre raie >> pas ou peu de difference, abandon
MinX_img=np.argmin(myimg, axis=1)
# on reduit à la zone du spectre
MinX=MinX_img[PosRaieHaut+30:PosRaieBas-30]
posx=[]
for j in range (PosRaieHaut+30, PosRaieBas-30) :
posx.append (get_line_pos_absoption(myimg[j:j+1:][0],MinX_img[j],13))
#ecart=np.array((MinX-posx), dtype='float64')
IndY=np.arange(PosRaieHaut+30, PosRaieBas-30,1)
#np.savetxt("c:/codepy/Simu/polymin.txt", ecart,fmt='%.2f',delimiter=',',newline='\n')
LineRecal=1
#best fit d'un polynome degre 2, les lignes y sont les x et les colonnes x sont les y
p=np.polyfit(IndY, posx,2)
"""
#calcul des x colonnes pour les y lignes du polynome
a=p[0]
b=p[1]
c=p[2]+c_offset
if Flags["WEAK"]==1 :
if free_shift !=0 :
c=p[2]+c_offset+free_shift
else:
c=p[2]+c_offset
if not Flags["WEAK"] and not Flags["POL"]:
if shift !=0:
c= p[2]+c_offset+shift
if cfg.LG == 1 :
logme("Inclut décalage de : " + str(shift))
else :
logme("Include shift of : " + str(shift))
# ajout du 11 Sept 2022
poly=np.copy(p)
if flag_pol :
a=poly[0]
b=poly[1]
px=poly[2] # constante a y=0
# Extraction zeeman
# Calcul position X precise de la raie d'absortion d'où on extrait la polarisation
# On extrait la ligne centrale dans myimg (au centre Y de l'image)
posy = int(ih/2)
line = myimg[posy:posy+1, 0: iw]
# calcul constante à mi hauteur
pos_line_mihauteur = a*posy**2 + b*posy + c
print('pos_line_mihauteur ',pos_line_mihauteur)
# On calcul la position précise de la raie à mi hauteur
posx = get_line_pos_absoption(line[0], pos_line_mihauteur, 13)
print('pos_line_mihauteur ajustee ',posx)
# On calcule la constante actualisée du polynôme en incluant le decalage du a l'effet zeeman (zeeman wide)
c = posx - a*posy**2 - b*posy + shift_zeeman
#c = posx - a*posy**2 - b*posy
fit=[]
#ecart=[]
for y in range(0,ih):
x=a*y**2+b*y+c
deci=x-int(x)
# gere si modele polynome de la fente depasse la dimension image iw
# sinon code vectorisation va generer un pb d'indice
if x<iw-3:
fit.append([int(x)-LineRecal,deci,y])
else:
fit.append([iw-3,0,y])
#ecart.append([x-LineRecal,y])
logme('Coef a*x2,b*x,c :'+"{:.4e}".format(a)+' '+str("{:.4e}".format(b))+' '+str("{:.2f}".format(c)))
# 11 aout 22 ajout du retour en param des coef du polynome pour logger dans ini.yaml
# 22 aout on ne veut plus sauver le polynome
# polynome=[a,b,c]
np_fit=np.asarray(fit)
xi, xdec,y = np_fit.T
xdec=xi+xdec+LineRecal
xi=xi+LineRecal
posX_min_slit=int(min(xi[PosRaieHaut], xi[PosRaieBas]))
posX_max_slit=int(max(xi[PosRaieHaut], xi[PosRaieBas]))
debug_poly=False
if debug_poly :
imgplot1 = plt.imshow(myimg)
plt.scatter(xdec,y,s=0.1, marker='.', edgecolors=('red'))
plt.show()
#plt.scatter(min_ajust,IndY[0:-1],s=0.1, marker='.', edgecolors=('green'))
plt.scatter(MinX,IndY,s=0.1, marker='.', edgecolors=('blue'))
plt.scatter(xdec,y,s=0.1, marker='.', edgecolors=('red'))
plt.show()
# Test position de la fente décalée
if len(range_dec)!=1 : # si il y des decalages à prendre en compte
shift_max=range_dec[len(range_dec)-1]
shift_min=range_dec[1]
if ((posX_min_slit-shift_max)<=1) or ((posX_max_slit+shift_max)>=iw):
v=min(posX_min_slit-2, iw-posX_max_slit-1)
logme('*******************************')
if cfg.LG == 1:
logme ('Warning !! Valeur de décalage trop importante')
logme ('Valeur de décalage maximum:'+str(v))
logme ('Image au centre la raie sera calculée à la place')
else:
logme ('Warning!! Shift value too large')
logme ('Maximum shift value :'+str(v))
logme ('Image at line center will be computed instead')
logme('*******************************')
range_dec=[0]
kend=len(range_dec)
else:
shift_max=abs(range_dec[0])
if ((posX_min_slit-shift_max)<=1) or ((posX_max_slit+shift_max)>=iw):
v=min(posX_min_slit-2, iw-posX_max_slit-1)
logme('*******************************')
if cfg.LG == 1:
logme ('Warning !! Valeur de décalage trop importante')
logme ('Valeur de décalage maximum:'+str(v))
logme ('Image au centre la raie sera calculée à la place')
else:
logme ('Warning!! Shift value too large')
logme ('Maximum shift value :'+str(v))
logme ('Image at line center will be computed instead')
logme('*******************************')
range_dec=[0]
kend=len(range_dec)
"""
----------------------------------------------------------------------------
----------------------------------------------------------------------------
Applique les ecarts a toute les lignes de chaque trame de la sequence
----------------------------------------------------------------------------
----------------------------------------------------------------------------
"""
FrameIndex=1 # Index de trame
if Width>Height:
flag_rotate=True
ih=Width
iw=Height
else:
flag_rotate=False
iw=Width
ih=Height
FrameMax=FrameCount
Disk=[]
# reduction de bruit - moyenne de 3 colonnes
if len(range_dec)==1 and Flags["NOISEREDUC"] == 1 :
range_dec_ref=range_dec
range_dec=[0,-1,1]
if Flags["WEAK"] and Flags["NOISEREDUC"] == 1 :
range_dec_ref=range_dec
range_dec=[0,-1,1,Shift[1]-1, Shift[1], Shift[1]+1,Shift[2]-1,Shift[2],Shift[2]+1]
if Flags["POL"] and Flags["NOISEREDUC"] == 1 :
range_dec_ref=range_dec
range_dec=[0,-1,1,-shift_vol-1, -shift_vol, -shift_vol+1,shift_vol-1,shift_vol,shift_vol+1]
for k in range_dec:
Disk.append(np.zeros((ih,FrameMax), dtype='uint16'))
if flag_display:
cv2.namedWindow('disk', cv2.WINDOW_NORMAL)
FrameMax=FrameCount
cv2.resizeWindow('disk', int(FrameMax*sc), int(ih*sc))
cv2.moveWindow('disk', int(iw*sc)+1, 0)
#initialize le tableau qui va recevoir les intensités spectrale de chaque trame
cv2.namedWindow('image', cv2.WINDOW_NORMAL)
cv2.moveWindow('image', 0, 0)
cv2.resizeWindow('image', int(iw*sc), int(ih*sc))
# init vector to speed up from Andrew & Doug Smiths BUIL2 calcul poids interpol
left_weights = np.ones(ih) - np.asarray(fit)[:, 1]
right_weights = np.ones(ih) - left_weights
ind_l=[]
ind_r=[]
for s in range_dec:
ind_l.append((np.asarray(fit)[:, 0] + np.ones(ih) * (LineRecal + s)).astype(int))
# teste des bornes pour indices left
ind_l[len(ind_l)-1][(ind_l[len(ind_l)-1])>iw-1]=iw-1
ind_l[len(ind_l)-1][(ind_l[len(ind_l)-1])<=0]=0
ind_r.append((ind_l[len(ind_l)-1] + np.ones(ih)).astype(int))
#teste des bornes pour indices right
ind_r[len(ind_l)-1][(ind_r[len(ind_l)-1])>iw-1]=iw-1
ind_r[len(ind_l)-1][(ind_r[len(ind_l)-1])<=0]=0
# Lance la reconstruction du disk a partir des trames
while FrameIndex < FrameCount :
#t0=float(time.time())
img=scan.readFrameAtPos(FrameIndex)
img=img*factor
# si fente orientée verticale on remet le spectre à l'horizontal
if flag_rotate:
img=np.rot90(img)
# si flag_display vrai montre trame en temps reel
if flag_display:
cv2.imshow('image', img)
if cv2.waitKey(1)==27:
cv2.destroyAllWindows()
sys.exit()
# Boucle sur les decalages
i=0
for i in range(0,len(range_dec)):
# vector slit
left_col = img[np.arange(ih), ind_l[i]]
right_col = img[np.arange(ih), ind_r[i]]
# prevent saturation overflow for saturated areas
#left_col[left_col>64500]=64500
#right_col[right_col>64500]=64500
IntensiteRaie = (left_col*left_weights + right_col*right_weights)
# guillaume
"""
#test point chaud
#original=np.copy(IntensiteRaie)
gr=np.divide(IntensiteRaie,savgol_filter(IntensiteRaie,41, 3))
hot=np.argwhere(gr>1.1)
a= ndimage.median_filter(IntensiteRaie, size=3)
#IntensiteRaie=np.where(IntensiteRaie <th, a, IntensiteRaie)
IntensiteRaie[hot]=a[hot]
"""
# Ajoute au tableau disk
Disk[i][:,FrameIndex]=IntensiteRaie
# Display reconstruction of the disk refreshed every 30 lines
refresh_lines=int(20)
if flag_display and FrameIndex %refresh_lines ==0:
disk_display=[]
disk_display=np.copy(Disk[0])*2
cv2.imshow ('disk', disk_display)
if cv2.waitKey(1) == 27: # exit if Escape is hit
cv2.destroyAllWindows()
sys.exit()
FrameIndex=FrameIndex+1
# reduction de bruit - moyenne de 3 colonnes
if (kend == 1 and Flags["NOISEREDUC"] ==1) or (Flags["NOISEREDUC"]== 1 and Flags["WEAK"]) or (Flags["NOISEREDUC"]== 1 and Flags["POL"]) :
d0=np.array(Disk[0], dtype='float64')
d1=np.array(Disk[1], dtype='float64')
d2=np.array(Disk[2], dtype='float64')
disk_reducnoise = (d0+d1*0.5+d2*0.5) / 2
Disk[0]=np.array(disk_reducnoise, dtype='uint16')
if Flags["WEAK"] or Flags["POL"] :
d3=np.array(Disk[3], dtype='float64')
d4=np.array(Disk[4], dtype='float64')
d5=np.array(Disk[5], dtype='float64')
disk_reducnoise = (d3*0.5+d4+d5*0.5) / 2
Disk[1]=np.array(disk_reducnoise, dtype='uint16')
d6=np.array(Disk[6], dtype='float64')
d7=np.array(Disk[7], dtype='float64')
d8=np.array(Disk[8], dtype='float64')
disk_reducnoise = (d6*0.5+d7+d8*0.5) / 2
Disk[2]=np.array(disk_reducnoise, dtype='uint16')
del Disk[3:]
range_dec = range_dec_ref
kend=len(range_dec)
if cfg.LG == 1 :
logme("Option Reduction de Bruit")
else :
logme("Noise reduction option")
# Sauve fichier disque reconstruit pour affichage image raw en check final
hdr['NAXIS1']=FrameCount-1
img_suff=[]
for i in range(0,kend):
DiskHDU=fits.PrimaryHDU(Disk[i],header=hdr)
if i>0 :
img_suff.append("_dp"+str(range_dec[i]))
else:
img_suff.append('')
DiskHDU.writeto("Complements"+os.path.sep+basefich+img_suff[i]+'_raw.fits',overwrite='True')
if flag_display:
cv2.destroyAllWindows()
#t1=time.time()
#print('fin image raw :', t1-t0)
#t0=time.time()
frames=[]
msg=[]
if cfg.LG == 1:
msg.append('...image centre...')
else:
msg.append('...center image...')
if kend!=0 :
for i in range(1,kend) :
if cfg.LG == 1:
msg.append('...décalage image '+str(range_dec[i])+"...")
else:
msg.append('...image shift '+str(range_dec[i])+"...")
#msg=('...image centre...', '...image Doppler 1...', '...image Doppler 2...', '...image continuum...')
"""
-------------------------------------------------------------------------
-------------------------------------------------------------------------
Boucle sur les disques de la liste de decalage range_dec
-------------------------------------------------------------------------
-------------------------------------------------------------------------
"""
for k in range(0,kend):
logme(' ')
logme(msg[k])
"""
--------------------------------------------------------------------
Calcul des mauvaises lignes et de la correction geometrique
--------------------------------------------------------------------
"""
iw=Disk[k].shape[1]
ih=Disk[k].shape[0]
img=Disk[k]
y1,y2=detect_bord (img, axis=1,offset=5, flag_disk=True) # bords verticaux
#detection de mauvaises lignes
# somme de lignes projetées sur axe Y
#img_blur=cv2.GaussianBlur(img,(3,3),0)
ysum_img=np.mean(img,1)
# ne considere que les lignes du disque avec marge de 15 lignes
marge=15
ysum=ysum_img[y1+marge:y2-marge]
# choix methode par fit polynome et division
# ou detection des lignes et mediane
methode_poly= False
debug=False
# filtrage sur fenetre de 31 pixels, polynome ordre 3 (etait 101 avant)
yc=savgol_filter(ysum,41, 3)
"""
#polynome
xval=np.arange(0,y2-y1-2*marge,1)
p = np.polyfit(xval,ysum,6)
fit=[]
for x in xval:
fitv = p[0]*x**6+p[1]*x**5+p[2]*x**4+p[3]*x**3+p[4]*x**2+p[5]*x+p[6]
fit.append(fitv)
#print('Coef poly ',p)
#fp = ysum-np.array(fit)
yc=np.array(fit)
"""
if debug :
# affichage debug
plt.plot(yc)
plt.plot(ysum)
plt.show()
# divise le profil somme par le profil filtré pour avoir les hautes frequences
hcol1=np.divide(ysum,yc)
hcol=np.copy(hcol1)
# met à zero les pixels dont l'intensité est inferieur à 1.03 (3%)
#hcol[abs(hcol1-1)<= 0.02]=0
hcol[(hcol1-1)>=-0.02]=0
if debug :
# affichage debug
plt.plot(hcol1)
plt.plot(hcol)
plt.show()
# tableau de zero en debut et en fin pour completer le tableau du disque
a=[0]*(y1+marge)
b=[0]*(ih-y2+marge)
hcol=np.concatenate((a,hcol,b))
# creation du tableau d'indice des lignes a corriger
l_col=np.where(hcol!=0)
listcol=l_col[0]
#print(listcol)
# doit etre abandonné
# demarre a x constant et gain trop fort
# et poly ne convient pas pour disque tronqué
if methode_poly:
# on ne clamp pas le profil
hcol=1+((ysum-yc)/yc)
hcol[hcol-1>-0.03]=1
# tableau de zero en debut et en fin pour completer le tableau du disque
a=[1]*(y1+marge)
b=[1]*(ih-y2+marge)
hcol=np.concatenate((a,hcol,b))
if debug :
#affichage debug
plt.plot(hcol)
plt.title('hcol_poly')
plt.show()
# Geénère tableau image de flat
flat_hf=[]