blinddeconv.output package

Submodules

• blinddeconv.output.data_loader module
  • filename_no_ext()
  • load_data()
• blinddeconv.output.exporter module
  • LatexExporter
    • LatexExporter.__init__()
    • LatexExporter.generate_report()
    • LatexExporter.save_plot()
    • LatexExporter.save_table()
    • LatexExporter.save_visuals()
• blinddeconv.output.tables module
  • clean_filter_names()
  • dataframe_to_latex()
  • escape_latex()
  • prepare_best_worst_table()
  • prepare_comparison_pivot()
  • prepare_detailed_comparison()
  • prepare_params_table()
  • prepare_summary_improvement_table()
  • prepare_summary_table()
• blinddeconv.output.visuals module
  • create_manual_visual_block()

Module contents

class blinddeconv.output.LatexExporter(output_dir: str, template_dir: str | None = None)

Базовые классы: object

__init__(output_dir: str, template_dir: str | None = None)

Инициализация экспортера LaTeX.

Args:

output_dir: Путь, куда будут сохраняться .tex файлы и графики. template_dir: Путь к пользовательским шаблонам (если есть).

По умолчанию использует встроенные шаблоны пакета.

generate_report(report_name: str, content_order: List[Dict])

Главный метод сборки.

Args:

report_name: имя файла (report.pdf) content_order: Список словарей, описывающих структуру. Пример: [

{„type“: „text“, „content“: „Введение…“}, {„type“: „include“, „file“: „table_summary“}, {„type“: „include“, „file“: „visuals_best“},

]

save_plot(df: DataFrame, plot_type: str, filename: str, **kwargs)

save_table(df: DataFrame, filename: str, caption: str = '', label: str = '')

Сохраняет pandas DataFrame как отдельный .tex файл с таблицей.

Args:

df: Данные. filename: Имя файла. Без расширения или с ним. caption: Подпись таблицы. label: Метка для ссылок.

save_visuals(context: Dict, filename: str)

Рендерит блок визуального сравнения через шаблон visuals.tex.

Args:

context: Словарь данных (результат prepare_visual_comparison_data) filename: Имя выходного файла (без расширения)

blinddeconv.output.prepare_comparison_pivot(df: DataFrame, metric: str = 'psnr', highlight_best: bool = True) → DataFrame

Кросс-таблица. Строки - фильтры/картинки, Столбцы - Алгоритмы. metric: „psnr“ или „ssim“

blinddeconv.output.prepare_params_table(json_data: List[Dict]) → DataFrame

blinddeconv.output.prepare_summary_table(df: DataFrame) → DataFrame

Сводная таблица: Mean +/- Std для PSNR, SSIM, Time.