blinddeconv package

Subpackages

Module contents

class blinddeconv.Processing(images_folder: str = 'images', blurred_folder: str = 'blurred', restored_folder: str = 'restored', data_path: str = 'data', color: bool = False, kernel_dir: str = 'kernels', preprocess_dir: str = 'preprocess', dataset_path: str = 'dataset')[исходный код]

Базовые классы: object

Фреймворк для обработки изображений.

Предоставляет полный конвейер для работы с изображениями: загрузка, применение фильтров, восстановление, анализ метрик.

Атрибуты

colorbool

Тип загрузки изображений (цветное/черно-белое).

folder_pathPath

Директория с исходными изображениями.

folder_path_blurredPath

Директория со смазанными изображениями.

folder_path_restoredPath

Директория с восстановленными изображениями.

data_pathPath

Директория для сохранения анализа данных.

imagesnp.ndarray

Массив связей изображений.

kernel_dirPath

Директория для ядер.

dataset_pathPath

Директория для метаданных датасетов.

preprocess_dir: str

Директория для обработанных смазанных изображений.

__init__(images_folder: str = 'images', blurred_folder: str = 'blurred', restored_folder: str = 'restored', data_path: str = 'data', color: bool = False, kernel_dir: str = 'kernels', preprocess_dir: str = 'preprocess', dataset_path: str = 'dataset') → None[исходный код]

Инициализация фреймворка.

Параметры

images_folderstr

Директория с исходными изображениями.

blurred_folderstr

Директория со смазанными изображениями.

restored_folderstr

Директория с восстановленными изображениями.

data_pathstr

Директория для сохранения анализа данных.

colorbool

Тип загрузки изображений (True - цветное, False - ч/б).

kernel_dirstr

Директория для ядер.

dataset_pathstr

Директория для метаданных датасетов.

preprocess_dir: str

Директория для обработанных смазанных изображений.

bind(original_image_path: Path, blurred_image_path: Path, original_kernel_path: Path | None = None, filter_description: str = 'unknown', color: bool = True) → Image[исходный код]

Связывает оригинальное изображение с искаженной версией.

Параметры

original_image_pathPath

Путь к оригинальному изображению.

blurred_image_pathPath

Путь к смазанному изображению.

original_kernel_pathOptional[Path]

Путь к ядру размытия.

filter_descriptionstr

Описание примененного фильтра.

colorbool

Способ загрузки (True - цветное, False - ч/б).

Возвращает

Image

Объект связи изображений.

changescale(color: bool) → None[исходный код]

Изменение способа загрузки изображений.

Параметры

colorbool

True - цветное, False - черно-белое.

clear_all() → None[исходный код]

Полная очистка: файлы + состояния + загруженные изображения.

clear_input() → None[исходный код]

Убирает привязку ко всем загруженным изображениям.

clear_output() → None[исходный код]

Удаление всех сгенерированных файлов.

clear_output_directory(warning: str = 'IT WILL DELETE EVERYTHING!') → None[исходный код]

Полная очистка выходных директорий.

clear_restored() → None[исходный код]

Удаляет восстановленные изображения из каждой связи.

custom_filter(kernel_image_path: Path, kernel_npy_path: Path) → None[исходный код]

Применение созданного фильтра ко всем оригинальным изображениям.

filter(filter_processor: FilterBase) → None[исходный код]

Применение фильтра ко всем изображениям.

full_process(filters: list, methods: list, size: float = 0.75, kernel_intencity_scale: float = 10.0) → None[исходный код]

Пайплайн применения фильтров с последующим восстановлением.

Параметры

filterslist

Массив массивов объектов FilterBase [[],[]].

methodslist

Массив объектов DeconvolutionAlgorithm.

sizefloat

Размер таблицы.

kernel_intencity_scalefloat

Цвет пикселей PSF при выводе.

get_table(table_path: Path, display_table: bool = False) → None[исходный код]

Получение метрик в структурированном виде.

histogram_equalization(view_histogram: bool = False) → None[исходный код]

Выполняет выравнивание гистограмм.

histogram_equalization_CLAHE(view_histogram: bool = False, clip_limit: float = 0.01) → None[исходный код]

Выполняет адаптивное выравнивание гистограмм с ограничением контрастности.

inverse_histogram_equalization(view_histogram: bool = False) → None[исходный код]

Обращает выравнивание гистограмм.

len_blur() → int[исходный код]

Количество вариантов размытия.

load_bind_state(bind_path: Path) → None[исходный код]

Загружает состояние связей из JSON файла.

load_filter(index: int) → None[исходный код]

Загрузка состояния фильтров из списка.

Параметры

indexint

Индекс доставаемого изображения.

pareto() → Any[исходный код]

Построение фронта Парето.

process(algorithm_processor: DeconvolutionAlgorithm, metadata: bool = False, unique_path: bool = True) → None[исходный код]

Восстановление всех изображений.

Параметры

algorithm_processorDeconvolutionAlgorithm

Метод восстановления изображения.

metadatabool

Сохранять метаданные или нет.

unique_pathbool

Генерировать уникальные пути.

process_hyperparameter_optimization(*args, **kwargs) → Any[исходный код]

Запуск оптимизации гиперпараметров.

read_all() → None[исходный код]

Загрузка всех изображений из директории.

read_one(path: Path) → None[исходный код]

Загрузка одного изображения.

reset() → None[исходный код]

Сброс состояний всех изображений до исходного.

save_bind_state(file_path: Path | None = None) → None[исходный код]

Сохраняет состояние связей в JSON файл.

save_filter() → None[исходный код]

Сохранение текущего состояния фильтров в список.

show(size: float = 1.0, kernel_intencity_scale: float = 1.0, kernel_size: float = 1.0) → None[исходный код]

Вывод всех изображений: оригинал, размытые, восстановленные + метрики.

show_line(window_scale: float = 1.0, fontsize: int = 8) → None[исходный код]

Вывод изображений в строчку.

Параметры

window_scalefloat

Регулирует размер окна.

fontsizeint

Размер шрифта.

unbind_restored() → None[исходный код]

Разрывает связь, убирая все восстановленные.