blinddeconv.processing package
Subpackages
- blinddeconv.processing.extensions package
- Submodules
- Module contents
Submodules
- blinddeconv.processing.applyfilter module
- blinddeconv.processing.clear module
- blinddeconv.processing.core module
ProcessingProcessing.__init__()Processing.bind()Processing.changescale()Processing.clear_all()Processing.clear_input()Processing.clear_output()Processing.clear_output_directory()Processing.clear_restored()Processing.custom_filter()Processing.filter()Processing.full_process()Processing.get_table()Processing.histogram_equalization()Processing.histogram_equalization_CLAHE()Processing.inverse_histogram_equalization()Processing.len_blur()Processing.load_bind_state()Processing.load_filter()Processing.pareto()Processing.process()Processing.process_hyperparameter_optimization()Processing.read_all()Processing.read_one()Processing.reset()Processing.save_bind_state()Processing.save_filter()Processing.show()Processing.show_line()Processing.unbind_restored()
merge()show_from_table()
- blinddeconv.processing.display module
- blinddeconv.processing.metrics module
- blinddeconv.processing.preprocessing module
- blinddeconv.processing.reader module
- blinddeconv.processing.restore module
- blinddeconv.processing.restorepipeline module
- blinddeconv.processing.tables module
- blinddeconv.processing.utils module
ImageImage.__init__()Image.add_PSNR()Image.add_SSIM()Image.add_algorithm()Image.add_blurred_PSNR()Image.add_blurred_SSIM()Image.add_kernel()Image.add_original_kernel()Image.add_preprocessed_blurred_path()Image.add_restored()Image.add_to_current_filter()Image.get_PSNR()Image.get_SSIM()Image.get_algorithm()Image.get_all_blurred_images()Image.get_all_filters()Image.get_blurred()Image.get_blurred_PSNR()Image.get_blurred_SSIM()Image.get_blurred_array()Image.get_blurred_image()Image.get_color()Image.get_current_filter()Image.get_filters()Image.get_kernels()Image.get_len_algorithms()Image.get_len_filter()Image.get_original()Image.get_original_image()Image.get_original_kernels()Image.get_preprocessed_blurred_path()Image.get_restored()Image.load()Image.save_filter()Image.set_PSNR()Image.set_SSIM()Image.set_algorithm()Image.set_blurred()Image.set_blurred_PSNR()Image.set_blurred_SSIM()Image.set_blurred_array()Image.set_current_filter()Image.set_filters()Image.set_kernels()Image.set_original()Image.set_original_kernels()Image.set_preprocessed_blurred_path()Image.set_restored()
calculate_metrics()float_img_to_int()generate_unique_file_path()imread()prepare_image_for_metric()
Module contents
Фреймворк слепой деконволюции изображений.
- Модули:
core: Интерфейс фреймворка applyfilter: Применение фильтров clear: Удаление изображений display: Вывод изобажений на экран metrics: Метрики preprovessing: Предобработка, выравнивание гистограмм reader: Загрузка изображений из директорий restore: Применение алгоритмов деконволюции restorepipeline: Конвейер применения фильтров, восстановления и анализа tables: Работа с метаданными utils: Вспомогательные методы и классы
Автор: Юров П.И.
- class blinddeconv.processing.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:
objectФреймворк 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.
- blinddeconv.processing.merge(frame1: Processing, frame2: Processing) Processing[исходный код]
Объединяет массивы обработанных изображений.
Параметры
- frame1Processing
Первый фреймворк.
- frame2Processing
Второй фреймворк.
Возвращает
- Processing
Объединённый фреймворк.
- blinddeconv.processing.show_from_table(table_path: Path, alg_name: str, window_scale: float = 1.0) None[исходный код]
Выводит сетку из смазанных и восстановленных изображений.
Параметры
- table_pathstr
Путь к .csv файлу.
- alg_namestr
Имя алгоритма для визуализации.
- window_scalefloat
Регулирует размер окна.