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# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Thu Dec 31 11:42:32 2020
version du 30 mai 2021
@author: valerie desnoux
-----------------------------------------------------------------------------
calcul sur une image des ecarts simples entre min de la raie
et une ligne de reference
-----------------------------------------------------------------------------
"""
import numpy as np
#import matplotlib.pyplot as plt
from astropy.io import fits
from scipy.interpolate import interp1d
import os
import time
from scipy.signal import savgol_filter
import cv2
import sys
import math
from scipy.ndimage import gaussian_filter1d
mylog=[]
def myproc(message):
print ('myproc : ', message)
img=message+' from proc'
yield '<body style="background-color:#5a5a5a; color:#ffffff; font-family: Lucida Console, Courier, monospace;">'
for i in range (0,2):
time.sleep(1)
yield '<p> sub item </p>'
yield '<script>document.location.href="/stream/hello"</script>'
return img
def detect_bord (img, axis, offset):
#axis donne la direction de detection des bords si 1 vertical, ou 0 horiz
#offset decalage la coordonnée pour prendre en compte le lissage gaussien
ih=img.shape[0]
iw=img.shape[1]
if axis==1:
# Determination des limites de la projection du soleil sur l'axe Y
ymean=np.mean(img,1)
#plt.plot(ymean)
#plt.title('Profil Y')
#plt.show()
ymean=gaussian_filter1d(ymean, 11)
yth=np.gradient(ymean)
y1=yth.argmax()-offset
y2=yth.argmin()+offset
if y1<=11:
y1=0
if y2>ih-11:
y2=ih
a1=y1
a2=y2
#plt.plot(yth)
#plt.title('Gradient Profil Y - filtre gaussien')
#plt.show()
else:
# Determination des limites de la projection du soleil sur l'axe X
# Elimine artefact de bords
xmean=np.mean(img[10:,:-10],0)
#plt.title('Profil X ')
#plt.plot(xmean)
#plt.show()
#ajout 30 mai 2021 pour seuils calcium
b=np.max(xmean)
bb=b*0.5
xmean[xmean>bb]=bb
xmean=gaussian_filter1d(xmean, 11)
xth=np.gradient(xmean)
#plt.plot(xth)
#plt.title('Gradient Profil X - filtre gaussien ')
#plt.show()
x1=xth.argmax()-offset
x2=xth.argmin()+offset
#test si pas de bord en x
if x1<=11 or x2>iw:
x1=0
x2=iw
a1=x1
a2=x2
return (a1,a2)
def detect_y_of_x (img, x1,x2):
# trouve les coordonnées y des bords du disque dont on a les x1 et x2
# pour avoir les coordonnées y du grand axe horizontal
# on seuil pour eviter les gradients sues aux protus possibles
# hauteur bord gauche
yl1=np.copy(img[:,x1-5:x1+5])
#plt.plot(yl1)
#plt.show()
Seuil_bas=np.percentile(yl1,25)
yl1[yl1<Seuil_bas*3]=Seuil_bas
yl1_1=np.mean(yl1,1)
#plt.plot(yl1_1)
#plt.show()
yl1_1=gaussian_filter1d(yl1_1, 11)
yl1_11=np.gradient(yl1_1)
#plt.plot(yl1_11)
#plt.show()
yl1_11[abs(yl1_11)>20]=20
try:
index=np.where (yl1_11==20)
#plt.plot(yl1_11)
#plt.title('bord')
#plt.show()
h1=index[0][0]
h2=index[0][-1]
except:
yl1_11=np.gradient(yl1_1)
h1=np.argmax(yl1_11)
h2=np.argmin(yl1_11)
#plt.plot(yl1_11)
#plt.show()
y_x1=int((h1+h2)/2)
#Hauteur bord droit
yl2=np.copy(img[:,x2-5:x2+5])
Seuil_bas=np.percentile(yl2,25)
yl2[yl2<Seuil_bas*3]=Seuil_bas
yl2_1=np.mean(yl2,1)
yl2_1=gaussian_filter1d(yl2_1, 11)
yl2_11=np.gradient(yl2_1)
#plt.plot(yl2_11)
#plt.show()
yl2_11[abs(yl2_11)>20]=20
try:
index=np.where (yl2_11==20)
h1=index[0][0]
h2=index[0][-1]
except:
yl2_11=np.gradient(yl2_1)
h1=np.argmax(yl2_11)
h2=np.argmin(yl2_11)
#plt.plot(yl2_11)
#plt.show()
y_x2=int((h1+h2)/2)
return y_x1,y_x2
def circularise (img,iw,ih):
global mylog
y1,y2=detect_bord (img, axis=1,offset=5) # bords verticaux
x1,x2=detect_bord (img, axis=0,offset=5) # bords horizontaux
#print ('Limites horizontales x1, x2 : ',x1,x2)
toprint='Limites horizontales x1, x2 : '+str(x1)+' '+str(x2)
mylog.append(toprint)
#yield '<p>'+str(toprint)+'</p>'
TailleX=int(x2-x1)
if TailleX+10<int(iw/5) or TailleX+10>int(iw*.99):
#print ('Pas de bord solaire pour determiner la geometrie')
mylog.append('Pas de bord solaire pour determiner la geometrie')
#print('Reprendre les traitements en manuel avec ISIS')
mylog.append('Reprendre les traitements en manuel avec ISIS')
#print(TailleX, iw)
ratio=0.5
flag_nobords=True
cercle=[0,0,0]
#sys.exit()
else:
y_x1,y_x2=detect_y_of_x(img, x1, x2)
flag_nobords=False
#print('Axe y_x1, y_x2',y_x1,y_x2)
mylog.append('Axe y_x1, y_x2 : '+str(y_x1)+' '+str(y_x2))
# on calcul la coordonnée moyenne du grand axe horizontal
ymoy=int((y_x2+y_x1)/2)
#ymoy=y_x1
# on fait l'hypothese que le point bas du disque solaire y2
# moins la coordonnée ymoy du grand axe de l'ellipse est le rayon
# qu'aurait le soleil
# Il faut donc suffisemment de disque solaire pour avoir
# le grand axe et pas une corde
deltaY=max(abs(y1-ymoy),abs(y2-ymoy))
diam_cercle= deltaY*2
# il faut calculer les ratios du disque dans l'image en y
ratio=diam_cercle/(x2-x1)
# paramètre du cercle
x0= int((x1+((x2-x1)*0.5))*ratio)
y0=y_x1
cercle=[x0,y0, diam_cercle]
#print ('Centre cercle x0,y0 et diamètre :',x0, y0, diam_cercle)
mylog.append ('Centre cercle x0,y0 et diamètre :'+str(x0)+' '+str(y0)+' '+str(diam_cercle))
#print('Ratio:', ratio)
mylog.append('Ratio SY/SX : '+"{:.3f}".format(ratio))
if ratio >=10:
#print('Rpport hauteur sur largeur supérieur à 10')
mylog.append('Rpport hauteur sur largeur supérieur à 10')
sys.exit()
#nouvelle taille image en y
newiw=int(iw*ratio)
#on cacule la nouvelle image reinterpolée
NewImg=[]
for j in range(0,ih):
y=img[j,:]
x=np.arange(0,newiw+1,ratio)
x=x[:len(y)]
xcalc=np.arange(0,newiw)
f=interp1d(x,y,kind='linear',fill_value="extrapolate")
ycalc=f(xcalc)
NewImg.append(ycalc)
return NewImg, newiw, flag_nobords, cercle
def solex_proc_all(serfile, filename):
flag_display=0
shift=0
"""
----------------------------------------------------------------------------
Reconstuit l'image du disque a partir du fichier video ser
calcul de l'image moyenne, calcul du polynome
Extraction des intensités avec le fit polynomial
Corrige de mauvaises lignes et transversallium
Correction geometrique pour rendre circulaire le disque
Correction de transversallium
Correction du slant
serfile: nom du fichier de la video avec repertoire
basefich: nom du fichier sans extension
Sauvegarde fichiers suivants
basefich_mean.fit...........Image spectre moyenne de toutes les trames
basefich_img.fit............disk brut extrait
basefich_corr.fit...........disk mauvaises lignes corrigées
basefich_circle.fit.........disk circularisé
basefich_flat.fit...........disk corrigé du flat
basefich_recon.fit..........disk reconstruit final
basefich.txt................infos de traitement
----------------------------------------------------------------------------
"""
global mylog
mylog=[]
yield '<body style="background-color:#5a5a5a; color:#ffffff" >'
yield '<p>'+str(filename)+'</p>'
mylog.append(filename)
basefich=os.path.splitext(serfile)[0]
#ouverture et lecture de l'entete du fichier ser
f=open(serfile, "rb")
b=np.fromfile(serfile, dtype='int8',count=4)
offset=14
b=np.fromfile(serfile, dtype=np.uint32, count=1, offset=offset)
#print (LuID[0])
offset=offset+4
b=np.fromfile(serfile, dtype='uint32', count=1, offset=offset)
#print(ColorID[0])
offset=offset+4
b=np.fromfile(serfile, dtype='uint32', count=1,offset=offset)
#print(little_Endian[0])
offset=offset+4
Width=np.fromfile(serfile, dtype='uint32', count=1,offset=offset)
Width=Width[0]
#print('Width :', Width)
offset=offset+4
Height=np.fromfile(serfile, dtype='uint32', count=1,offset=offset)
Height=Height[0]
#print('Height :',Height)
offset=offset+4
PixelDepthPerPlane=np.fromfile(serfile, dtype='uint32', count=1,offset=offset)
PixelDepthPerPlane=PixelDepthPerPlane[0]
#print('PixelDepth :',PixelDepthPerPlane)
offset=offset+4
FrameCount=np.fromfile(serfile, dtype='uint32', count=1,offset=offset)
FrameCount=FrameCount[0]
#print('nb de frame :',FrameCount)
toprint='nb de frame :'+ str(FrameCount)
mylog.append(toprint)
yield '<p>'+str(toprint)+'</p>'
ok_flag=True # Flag pour sortir de la boucle de lexture avec exit
count=Width*Height # Nombre d'octet d'une trame
FrameIndex=1 # Index de trame
offset=178 # Offset de l'entete fichier ser
# fichier ser avec spectre raies verticales ou horizontales (flag true)
if Width>Height:
flag_rotate=True
else:
flag_rotate=False
# 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
"""
---------------------------------------------------------------------------
calcul image moyenne de toutes les trames
---------------------------------------------------------------------------
"""
#initialize le tableau qui recevra l'image somme de toutes les trames
mydata=np.zeros((hdr['NAXIS2'],hdr['NAXIS1']),dtype='uint64')
while FrameIndex < FrameCount and ok_flag:
num=np.fromfile(serfile, dtype='uint16',count=count, offset=offset)
num=np.reshape(num,(Height,Width))
if flag_rotate:
num=np.rot90(num)
#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
mydata=np.add(num,mydata)
#increment la trame et l'offset pour lire trame suivant du fichier .ser
FrameIndex=FrameIndex+1
offset=178+FrameIndex*count*2
f.close()
# calcul de l'image moyenne
myimg=mydata/(FrameIndex-1) # Moyenne
myimg=np.array(myimg, dtype='uint16') # Passe en entier 16 bits
AxeY= hdr['NAXIS2'] # Hauteur de l'image
AxeX= hdr['NAXIS1'] # Largeur de l'image
myimg=np.reshape(myimg, (AxeY, AxeX)) # Forme tableau X,Y de l'image moyenne
# sauve en fits l'image moyenne avec suffixe _mean
savefich=basefich+'_mean' # Nom du fichier de l'image moyenne
SaveHdu=fits.PrimaryHDU(myimg,header=hdr)
SaveHdu.writeto(savefich+'.fits',overwrite=True)
yield '<p>'+str(savefich)+'</p>'
#debug
#t1=float(time.time())
#print('image mean saved',t1-t0)
#affiche image moyenne
"""
cv2.namedWindow('Ser', cv2.WINDOW_NORMAL)
cv2.resizeWindow('Ser', AxeX, AxeY)
cv2.moveWindow('Ser', 100, 0)
cv2.imshow ('Ser', myimg)
if cv2.waitKey(2000) == 27: # exit if Escape is hit
cv2.destroyAllWindows()
sys.exit()
cv2.destroyAllWindows()
"""
"""
----------------------------------------------------------------------------
Calcul polynome ecart sur une image au centre de la sequence
----------------------------------------------------------------------------
"""
savefich=basefich+'_mean'
ImgFile=savefich+'.fits'
#ouvre image _mean qui la moyenne de toutes les trames spectrales du fichier ser
hdulist = fits.open(ImgFile)
hdu=hdulist[0]
myspectrum=hdu.data
ih=hdu.header['NAXIS2']
iw=hdu.header['NAXIS1']
myimg=np.reshape(myspectrum, (ih,iw))
y1,y2=detect_bord(myimg, axis=1, offset=5)
#print ('Limites verticales y1,y2 : ', y1,y2)
toprint='Limites verticales y1,y2 : '+str(y1)+' '+str(y2)
mylog.append(toprint)
yield '<p>'+str(toprint)+'</p>'
PosRaieHaut=y1
PosRaieBas=y2
"""
-----------------------------------------------------------
Trouve les min intensité de la raie
-----------------------------------------------------------
"""
# construit le tableau des min de la raie a partir du haut jusqu'en bas
MinOfRaie=[]
for i in range(PosRaieHaut,PosRaieBas):
line_h=myimg[i,:]
MinX=line_h.argmin()
MinOfRaie.append([MinX,i])
#print('MinOfRaie x,y', MinX,i)
#best fit d'un polynome degre 2, les lignes y sont les x et les colonnes x sont les y
np_m=np.asarray(MinOfRaie)
xm,ym=np_m.T
#LineRecal=xm.min()
LineRecal=1
p=np.polyfit(ym,xm,2)
#calcul des x colonnes pour les y lignes du polynome
a=p[0]
b=p[1]
c=p[2]
fit=[]
ecart=[]
for y in range(0,ih):
x=a*y**2+b*y+c
deci=x-int(x)
fit.append([int(x)-LineRecal,deci,y])
ecart.append([x-LineRecal,y])
#print('Coef A0,A1,A12', a,b,c)
toprint='Coef A0,A1,A2 '+"{:.2e}".format(a)+' '+"{:.2e}".format(b)+' '+"{:.2e}".format(c)
mylog.append(toprint)
yield '<p>'+str(toprint)+'</p>'
np_fit=np.asarray(fit)
xi, xdec,y = np_fit.T
xdec=xi+xdec+LineRecal
xi=xi+LineRecal
#imgplot1 = plt.imshow(myimg)
#plt.scatter(xm,ym,s=0.1, marker='.', edgecolors=('blue'))
#plt.scatter(xi,y,s=0.1, marker='.', edgecolors=('red'))
#plt.scatter(xdec,y,s=0.1, marker='.', edgecolors=('green'))
#plt.show()
#on sauvegarde les params de reconstrution
#reconfile=basefich+'_lst.txt'
#np.savetxt(reconfile,ecart,fmt='%f',header='fichier lst polynome',footer=str(LineRecal))
"""
----------------------------------------------------------------------------
----------------------------------------------------------------------------
Applique les ecarts a toute les lignes de chaque trame de la sequence
----------------------------------------------------------------------------
----------------------------------------------------------------------------
"""
#ouverture et lecture de l'entete du fichier ser
f=open(serfile, "rb")
b=np.fromfile(serfile, dtype='int8',count=4)
offset=14
b=np.fromfile(serfile, dtype=np.uint32, count=1, offset=offset)
#print (LuID[0])
offset=offset+4
b=np.fromfile(serfile, dtype='uint32', count=1, offset=offset)
#print(ColorID[0])
offset=offset+4
b=np.fromfile(serfile, dtype='uint32', count=1,offset=offset)
#print(little_Endian[0])
offset=offset+4
Width=np.fromfile(serfile, dtype='uint32', count=1,offset=offset)
Width=Width[0]
#print('Width :', Width)
offset=offset+4
Height=np.fromfile(serfile, dtype='uint32', count=1,offset=offset)
Height=Height[0]
#print('Height :',Height)
offset=offset+4
PixelDepthPerPlane=np.fromfile(serfile, dtype='uint32', count=1,offset=offset)
PixelDepthPerPlane=PixelDepthPerPlane[0]
#print('PixelDepth :',PixelDepthPerPlane)
offset=offset+4
FrameCount=np.fromfile(serfile, dtype='uint32', count=1,offset=offset)
FrameCount=FrameCount[0]
count=Width*Height # Nombre d'octet d'une trame
FrameIndex=1 # Index de trame, on evite les deux premieres
offset=178 # Offset de l'entete fichier ser
if Width>Height:
flag_rotate=True
ih=Width
iw=Height
else:
flag_rotate=False
iw=Width
ih=Height
#debug
ok_resize=True
if flag_display:
cv2.namedWindow('disk', cv2.WINDOW_NORMAL)
FrameMax=FrameCount
cv2.resizeWindow('disk', FrameMax, ih)
cv2.moveWindow('disk', 100, 0)
#initialize le tableau qui va recevoir la raie spectrale de chaque trame
Disk=np.zeros((ih,FrameMax), dtype='uint16')
cv2.namedWindow('image', cv2.WINDOW_NORMAL)
cv2.moveWindow('image', 0, 0)
cv2.resizeWindow('image', int(iw), int(ih))
else:
#Disk=np.zeros((ih,1), dtype='uint16')
FrameMax=FrameCount
Disk=np.zeros((ih,FrameMax), dtype='uint16')
# lance la reconstruction du disk a partir des trames
while FrameIndex < FrameCount :
#t0=float(time.time())
img=np.fromfile(serfile, dtype='uint16',count=count, offset=offset)
img=np.reshape(img,(Height,Width))
if flag_rotate:
img=np.rot90(img)
if flag_display:
cv2.imshow('image', img)
if cv2.waitKey(1)==27:
cv2.destroyAllWindows()
sys.exit()
IntensiteRaie=np.empty(ih,dtype='uint16')
for j in range(0,ih):
dx=fit[j][0]+shift
deci=fit[j][1]
try:
IntensiteRaie[j]=(img[j,LineRecal+dx] *(1-deci)+deci*img[j,LineRecal+dx+1])
#modif 30 mai 2021
if img[j,LineRecal+dx]>=65000:
IntensiteRaie[j]=64000
#print ('intensite : ', img[j,LineRecal+dx])
except:
IntensiteRaie[j]=IntensiteRaie[j-1]
#ajoute au tableau disk
Disk[:,FrameIndex]=IntensiteRaie
if FrameIndex%1000 ==0:
yield '<p> processing...</p>'
#cv2.resizeWindow('disk',i-i1,ih)
if ok_resize==False:
Disk=Disk[1:,FrameIndex:]
#Disp=Disk
if flag_display and FrameIndex %5 ==0:
cv2.imshow ('disk', Disk)
if cv2.waitKey(1) == 27: # exit if Escape is hit
cv2.destroyAllWindows()
sys.exit()
FrameIndex=FrameIndex+1
offset=178+FrameIndex*count*2
#ferme fichier ser
f.close()
#sauve fichier disque reconstruit
hdu.header['NAXIS1']=FrameCount-1
DiskHDU=fits.PrimaryHDU(Disk,header=hdu.header)
DiskHDU.writeto(basefich+'_img.fits',overwrite='True')
toprint=basefich+'_img.fits'
yield '<p>'+str(toprint)+'</p>'
if flag_display:
cv2.destroyAllWindows()
"""
--------------------------------------------------------------------
--------------------------------------------------------------------
on passe au calcul des mauvaises lignes et de la correction geometrique
--------------------------------------------------------------------
--------------------------------------------------------------------
"""
iw=Disk.shape[1]
ih=Disk.shape[0]
img=Disk
y1,y2=detect_bord (img, axis=1,offset=5) # bords verticaux
#detection de mauvaises lignes
# somme de lignes projetées sur axe Y
ysum=np.mean(img,1)
#plt.plot(ysum)
#plt.show()
# ne considere que les lignes du disque avec marge de 15 lignes
ysum=ysum[y1+15:y2-15]
# filtrage sur fenetre de 31 pixels, polynome ordre 3 (etait 101 avant)
yc=savgol_filter(ysum,31, 3)
# divise le profil somme par le profil filtré pour avoir les hautes frequences
hcol=np.divide(ysum,yc)
# met à zero les pixels dont l'intensité est inferieur à 1.03 (3%)
hcol[abs(hcol-1)<=0.03]=0
# tableau de zero en debut et en fin pour completer le tableau du disque
a=[0]*(y1+15)
b=[0]*(ih-y2+15)
hcol=np.concatenate((a,hcol,b))
#plt.plot(hcol)
#plt.show()
# creation du tableau d'indice des lignes a corriger
l_col=np.where(hcol!=0)
listcol=l_col[0]
# correction de lignes par filtrage median 13 lignes, empririque
for c in listcol:
m=img[c-7:c+6,]
s=np.median(m,0)
img[c-1:c,]=s
"""
# correction de lignes
for i in range(0,len(listcol)-1):
c=listcol[i]
if c<=y2-15 and c>=y1+15:
j=i
it=1
while (listcol[j+1]-listcol[i])==it and j<len(listcol)-2:
j=j+1
it=it+1
i=i+1
img[listcol[i]-1:listcol[i],]=img[c-2:c-1,]
#img[listcol[i]-1:listcol[i],]=0
if it==1:
m=img[c-3:c+1,]
s=np.median(m,0)
img[c-1:c,]=s
"""
#sauvegarde le fits
DiskHDU=fits.PrimaryHDU(img,header=hdu.header)
DiskHDU.writeto(basefich+'_corr.fits', overwrite='True')
"""
------------------------------------------------------------
calcul de la geometrie si on voit les bords du soleil
sinon on applique un facteur x=0.5
------------------------------------------------------------
"""
NewImg, newiw, flag_nobords, cercle =circularise(img,iw,ih)
# sauve l'image circularisée
frame=np.array(NewImg, dtype='uint16')
hdu.header['NAXIS1']=newiw
DiskHDU=fits.PrimaryHDU(frame,header=hdu.header)
DiskHDU.writeto(basefich+'_circle.fits',overwrite='True')
"""
--------------------------------------------------------------
on echaine avec la correction de transversallium
--------------------------------------------------------------
"""
# on cherche la projection de la taille max du soleil en Y
y1,y2=detect_bord(frame, axis=1,offset=0)
# si mauvaise detection des bords en x alors on doit prendre toute l'image
if flag_nobords:
ydisk=np.median(img,1)
else:
#seuil_bas=np.percentile(frame,25) # non utilisé
seuil_haut=np.percentile(frame,97)
#print ('Seuils de flat: ',seuil_bas, seuil_haut)
#myseuil=seuil_haut*0.25... ne passe pas bien les images Calcium
myseuil=seuil_haut*0.5
# filtre le profil moyen en Y en ne prenant que le disque
ydisk=np.empty(ih+1)
for j in range(0,ih):
temp=np.copy(frame[j,:])
temp=temp[temp>myseuil]
if len(temp)!=0:
ydisk[j]=np.median(temp)
else:
ydisk[j]=1
y1=y1
y2=y2
ToSpline= ydisk[y1:y2]
Smoothed2=savgol_filter(ToSpline,301, 3) # window size, polynomial order
#best fit d'un polynome degre 4
np_m=np.asarray(ToSpline)
ym=np_m.T
xm=np.arange(y2-y1)
p=np.polyfit(xm,ym,4)
#calcul des x colonnes pour les y lignes du polynome
a=p[0]
b=p[1]
c=p[2]
d=p[3]
e=p[4]
Smoothed=[]
for x in range(0,y2-y1):
y=a*x**4+b*x**3+c*x**2+d*x+e
Smoothed.append(y)
"""
plt.plot(ToSpline)
plt.plot(Smoothed)
plt.plot(Smoothed2)
plt.show()
"""
# divise le profil reel par son filtre ce qui nous donne le flat
hf=np.divide(ToSpline,Smoothed2)
# elimine possible artefact de bord
hf=hf[5:-5]
#reconstruit le tableau du pofil complet
a=[1]*(y1+5)
b=[1]*(ih-y2+5)
hf=np.concatenate((a,hf,b))
Smoothed=np.concatenate((a,Smoothed,b))
ToSpline=np.concatenate((a,ToSpline,b))
Smoothed2=np.concatenate((a,Smoothed2,b))
#plt.plot(ToSpline)
#plt.plot(Smoothed)
#plt.show()
#plt.plot(hf)
#plt.show()
# genere tableau image de flat
flat=[]
for i in range(0,newiw):
flat.append(hf)
np_flat=np.asarray(flat)
flat = np_flat.T
#evite les divisions par zeros...
flat[flat==0]=1
#plt.imshow(flat)
#plt.show()
# divise image par le flat
BelleImage=np.divide(frame,flat)
frame=np.array(BelleImage, dtype='uint16')
# sauvegarde de l'image deflattée
DiskHDU=fits.PrimaryHDU(frame,header=hdu.header)
DiskHDU.writeto(basefich+'_flat.fits',overwrite='True')
"""
-----------------------------------------------------------------------
correction de distorsion tilt disque
-----------------------------------------------------------------------
"""
img=frame
if flag_nobords==False:
# correction de slant uniquement si on voit les limbes droit/gauche
# trouve les coordonnées y des limbes du disque dont on a les x1 et x2
# pour avoir les coordonnées y du grand axe horizontal
# on cherche la projection de la taille max du soleil en Y et en X
x1,x2=detect_bord(frame, axis=0,offset=0)
y_x1,y_x2=detect_y_of_x(img, x1, x2)
BackGround=1000
# test que le grand axe de l'ellipse est horizontal
if abs(y_x1-y_x2)> 5 :
#calcul l'angle et fait une interpolation de slant
dy=(y_x2-y_x1)
dx=(x2-x1)
TanAlpha=(-dy/dx)
AlphaRad=math.atan(TanAlpha)
AlphaDeg=math.degrees(AlphaRad)
#print('Angle slant: ',AlphaDeg)
toprint='Angle slant: '+"{:+.2f}".format(AlphaDeg)
mylog.append(toprint)
yield '<p>'+str(toprint)+'</p>'
#decale lignes images par rapport a x1
colref=x1
NewImg=np.empty((ih,newiw))
for i in range(0,newiw):
x=img[:,i]
NewImg[:,i]=x
y=np.arange(0,ih)
dy=(i-colref)*TanAlpha
#print (dy)
ycalc=[]
#x et y sont les valeurs de la ligne originale avant decalge
for j in range(0, len(y)):
ycalc.append(y[j]+dy)
f=interp1d(ycalc,x,kind='linear',fill_value=(BackGround, BackGround),bounds_error=False)
xcalc=f(y)
NewLine=xcalc
NewImg[:,i]=NewLine
NewImg[NewImg<=0]=0 #modif du 19/05/2021 etait a 1000
img=NewImg
else:
toprint='Angle slant: 0° '
mylog.append(toprint)
yield '<p>'+str(toprint)+'</p>'
# refait un calcul de mise a l'echelle
# le slant peut avoir legerement modifié la forme
# mais en fait pas vraiment... donc on met en commentaire
# img, newiw=circularise(img,newiw, ih)
# sauvegarde en fits de l'image finale
frame=np.array(img, dtype='uint16')
DiskHDU=fits.PrimaryHDU(frame,header=hdu.header)
DiskHDU.writeto(basefich+'_recon.fits', overwrite='True')
toprint=basefich+'_recon.fits'
yield '<p>'+str(toprint)+'</p>'
frame1=np.copy(frame)
Seuil_bas=np.percentile(frame1, 25)
Seuil_haut=np.max(frame1)
frame1[frame1>65500]=65500
fc=(frame1-Seuil_bas)* (65500/(Seuil_haut-Seuil_bas))
fc[fc<0]=0
frame_contrasted=np.array(fc, dtype='uint16')
#sauvegarde en png
cv2.imwrite(basefich+'_disk.png',frame_contrasted)
#myimage=basefich+'_disk.png'
#sauvegarde les infos de traitements
Infos_txt=basefich+'.txt'
with open(Infos_txt, "w") as output:
for line in mylog:
output.write(str(line)+';')
base=os.path.splitext(filename)[0]
print ('solex_ser :', base)
yield '<script>document.location.href="/result/'+base+'"</script>'
#yield '<script>document.location.href="/result"</script>'