def genBlurImage(p_obj, img): smax = p_obj['delta0'] / p_obj['D'] * p_obj['N'] temp = np.arange(1,101) patchN = temp[np.argmin((smax*np.ones(100)/temp - 2)**2)] patch_size = round(p_obj['N'] / patchN) xtemp = np.round_(p_obj['N']/(2*patchN) + np.linspace(0, p_obj['N'] - p_obj['N']/patchN + 0.001, patchN)) xx, yy = np.meshgrid(xtemp, xtemp) xx_flat, yy_flat = xx.flatten(), yy.flatten() NN = 32 # For extreme scenarios, this may need to be increased img_patches = np.zeros((p_obj['N'], p_obj['N'], int(patchN**2))) den = np.zeros((p_obj['N'], p_obj['N'])) patch_indx, patch_indy = np.meshgrid(np.linspace(-patch_size, patch_size+0.001, num=2*patch_size+1), np.linspace(-patch_size, patch_size+0.001, num=2*patch_size+1)) for i in range(int(patchN**2)): aa = genZernikeCoeff(36, p_obj['Dr0']) temp, x, y, nothing, nothing2 = psfGen(NN, coeff=aa, L=p_obj['L'], D=p_obj['D'], z_i=1.2, wavelength=p_obj['wvl']) psf = np.abs(temp) ** 2 psf = psf / np.sum(psf.ravel()) focus_psf, _, _ = centroidPsf(psf, 0.85) #: Depending on the size of your PSFs, you may want to use this psf = resize(psf, (round(NN/p_obj['scaling']), round(NN/p_obj['scaling']))) patch_mask = np.zeros((p_obj['N'], p_obj['N'])) patch_mask[round(xx_flat[i]), round(yy_flat[i])] = 1 patch_mask = scipy.signal.fftconvolve(patch_mask, np.exp(-patch_indx**2/patch_size**2)*np.exp(-patch_indy**2/patch_size**2)*np.ones((patch_size*2+1, patch_size*2+1)), mode='same') den += scipy.signal.fftconvolve(patch_mask, psf, mode='same') img_patches[:,:,i] = scipy.signal.fftconvolve(img * patch_mask, psf, mode='same') out_img = np.sum(img_patches, axis=2) / (den + 0.000001) return out_img
时间: 2023-06-25 21:06:12 浏览: 60
这是一个生成模糊图像的函数,它使用了Zernike多项式生成PSF(点扩散函数),并将其卷积到图像的小块上,最后将所有小块合并成一个模糊的图像。具体的实现细节包括:
- 根据输入的参数计算每个小块的大小和位置
- 循环生成Zernike系数,用于生成每个小块的PSF
- 将PSF卷积到小块上,并使用卷积的结果计算每个小块的权重
- 将所有小块加权平均得到最终的模糊图像
该函数依赖于一些其他函数,如psfGen()和centroidPsf(),这些函数的作用是生成和处理PSF。
相关问题
解释代码def gen_PSD(p_obj): N = 2 * p_obj['N'] smax = p_obj['delta0'] / p_obj['D'] * N c1 = 2 * ((24 / 5) * gamma(6 / 5)) ** (5 / 6) c2 = 4 * c1 / np.pi * (gamma(11 / 6)) ** 2 s_arr = np.linspace(0, smax, N) I0_arr = np.float32(s_arr * 0) I2_arr = np.float32(s_arr * 0) for i in range(len(s_arr)): I0_arr[i] = I0(s_arr[i]) I2_arr[i] = I2(s_arr[i]) i, j = np.int32(N / 2), np.int32(N / 2) [x, y] = np.meshgrid(np.arange(1, N + 0.01, 1), np.arange(1, N + 0.01, 1)) s = np.sqrt((x - i) ** 2 + (y - j) ** 2) C = (In_m(s, p_obj['delta0'] / p_obj['D'] * N , I0_arr) + In_m(s, p_obj['delta0'] / p_obj['D'] * N, I2_arr)) / I0(0) C[round(N / 2), round(N / 2)] = 1 C = C * I0(0) * c2 * (p_obj['Dr0']) ** (5 / 3) / (2 ** (5 / 3)) * (2 * p_obj['wvl'] / (np.pi * p_obj['D'])) ** 2 * 2 * np.pi Cfft = np.fft.fft2(C) S_half = np.sqrt(Cfft) S_half_max = np.max(np.max(np.abs(S_half))) S_half[np.abs(S_half) < 0.0001 * S_half_max] = 0 return S_half
这段代码是用来生成干涉仪的功率谱密度(PSD)的。在干涉仪中,PSD可以用来描述干涉图案中的空间频率分布,其中包含了干涉仪的性能特征。具体的实现细节如下:
- N = 2 * p_obj['N']:设置矩阵的大小为2N x 2N。
- smax = p_obj['delta0'] / p_obj['D'] * N:计算最大的空间频率。
- c1和c2是常数,用于计算PSD的值。
- s_arr = np.linspace(0, smax, N):在0到smax之间生成N个等差数列,用于计算I0_arr和I2_arr。
- I0_arr和I2_arr是一维数组,用于存储零阶和二阶贝塞尔函数的值。
- for循环用于计算I0_arr和I2_arr中每个元素的值。
- i, j = np.int32(N / 2), np.int32(N / 2):计算中心像素的位置。
- [x, y] = np.meshgrid(np.arange(1, N + 0.01, 1), np.arange(1, N + 0.01, 1)):生成网格矩阵,用于计算每个像素点的位置和距离中心像素的距离。
- s = np.sqrt((x - i) ** 2 + (y - j) ** 2):计算每个像素点距离中心像素的距离。
- C = (In_m(s, p_obj['delta0'] / p_obj['D'] * N , I0_arr) + In_m(s, p_obj['delta0'] / p_obj['D'] * N, I2_arr)) / I0(0):计算每个像素点的PSD值。
- C[round(N / 2), round(N / 2)] = 1:设置中心像素的PSD值为1。
- C = C * I0(0) * c2 * (p_obj['Dr0']) ** (5 / 3) / (2 ** (5 / 3)) * (2 * p_obj['wvl'] / (np.pi * p_obj['D'])) ** 2 * 2 * np.pi:根据计算公式计算每个像素点的PSD值。
- Cfft = np.fft.fft2(C):进行二维傅里叶变换,得到复数矩阵。
- S_half = np.sqrt(Cfft):计算功率谱密度的平方根,得到实数矩阵。
- S_half_max = np.max(np.max(np.abs(S_half))):计算S_half矩阵中的最大值。
- S_half[np.abs(S_half) < 0.0001 * S_half_max] = 0:将小于阈值的值设置为0。
- 返回S_half矩阵。
import os import time import mmap import math #######计算分块文件数 总行数/分块文件行数 向上取整 def get_fileNum(fileRow,blockfileRow): n = fileRow / blockfileRow num = math.ceil(n) return num ########计算分块文件行数 预设800m文件 800m/每一行字节数 得到每个块的行数 def get_blockfileRow(row_size): n = (1048576*800) / row_size num = int(n) return num #########计算文件总行数 根据用户输入的文件字节数/每一行字节数 def get_fileRow(file_size,row_size): n = file_size/row_size return n if __name__ == "__main__": file_size = 8511559356 row_size = 0 filename = r"F:\5hao2qu\2\disp_tab.txt" with open(filename,mode="r",encoding="utf-8") as file_obj: with mmap.mmap(file_obj.fileno(),length=0,access=mmap.ACCESS_READ) as mmap_obj: text = mmap_obj.readline() row_size = len(text) if(row_size): blockfileRow = get_blockfileRow(row_size) fileRow = get_fileRow(file_size,row_size) fileNum = get_fileNum(fileRow,blockfileRow) remainRow = fileRow - blockfileRow*(fileNum-1) #print("ok") with open(r"F:\5hao2qu\2\disp_tab.txt", mode="r", encoding="utf-8") as file_obj: with mmap.mmap(file_obj.fileno(), length=0, access=mmap.ACCESS_READ) as mmap_obj: for j in range(fileNum-1): a = "height{}.txt".format(j) with open(r"F:\5hao2qu\2\disp_tab.txt" + a, 'wb') as f: for i in range(int(blockfileRow)): text = mmap_obj.readline() f.write(text) a = "height{}.txt".format(fileNum-1) with open(r"F:\5hao2qu\2\disp_tab1.txt" + a, 'wb') as f: for i in range(int(remainRow)): text = mmap_obj.readline() f.write(text)
你的代码看起来是按照行将一个大型文本文件切割成多个小文件的代码。你计算了每个块的行数、总行数和分块文件数,并使用了 `mmap` 模块来进行文件内存映射,以便高效地读取文件内容。
不过,你的代码有一些问题。首先,在将切割后的小文件写入磁盘时,你使用了错误的文件路径。你在打开文件时添加了 `r"F:\5hao2qu\2\disp_tab.txt"`,但是在保存切割后的小文件时,你又在路径后面添加了一个文件名 `a`。这将导致文件保存到错误的路径,因为你在路径中包含了文件名。
此外,你在读取切割后的小文件时,没有按照之前使用的编码方式 `utf-8` 打开文件。因此,你需要在打开小文件时指定正确的编码方式,以便正确读取内容。
以下是修正后的代码:
```python
import os
import time
import mmap
import math
# 计算分块文件数:总行数/分块文件行数向上取整
def get_fileNum(fileRow, blockfileRow):
n = fileRow / blockfileRow
num = math.ceil(n)
return num
# 计算分块文件行数:预设800m文件 800m/每一行字节数 得到每个块的行数
def get_blockfileRow(row_size):
n = (1048576*800) / row_size
num = int(n)
return num
# 计算文件总行数:根据用户输入的文件字节数/每一行字节数
def get_fileRow(file_size, row_size):
n = file_size / row_size
return n
if __name__ == "__main__":
file_size = 8511559356
row_size = 0
filename = r"F:\5hao2qu\2\disp_tab.txt"
with open(filename, mode="r", encoding="utf-8") as file_obj:
with mmap.mmap(file_obj.fileno(), length=0, access=mmap.ACCESS_READ) as mmap_obj:
text = mmap_obj.readline()
row_size = len(text)
if row_size:
blockfileRow = get_blockfileRow(row_size)
fileRow = get_fileRow(file_size, row_size)
fileNum = get_fileNum(fileRow, blockfileRow)
remainRow = fileRow - blockfileRow * (fileNum - 1)
with open(filename, mode="r", encoding="utf-8") as file_obj:
with mmap.mmap(file_obj.fileno(), length=0, access=mmap.ACCESS_READ) as mmap_obj:
for j in range(fileNum - 1):
a = "height{}.txt".format(j)
with open(os.path.join(r"F:\5hao2qu\2", a), 'w', encoding="utf-8") as f:
for i in range(int(blockfileRow)):
text = mmap_obj.readline().decode("utf-8")
f.write(text)
a = "height{}.txt".format(fileNum - 1)
with open(os.path.join(r"F:\5hao2qu\2", a), 'w', encoding="utf-8") as f:
for i in range(int(remainRow)):
text = mmap_obj.readline().decode("utf-8")
f.write(text)
```
请注意,我对代码进行了一些修正:
- 在保存切割后的小文件时,使用 `os.path.join()` 函数来正确拼接文件路径。
- 在打开小文件时,使用 `encoding="utf-8"` 参数指定正确的编码方式。
- 在读取文件内容时,使用 `decode("utf-8")` 将字节解码为字符串。
这样修正后的代码应该能够正确地将大型文本文件切割成多个小文件。