blinddeconv.scripts.dataset_generator module

Модуль генерации датасета для экспериментов по слепой деконволюции.

Класс DatasetGenerator для автоматической генерации датасета с различными типами размытия и шумов.

Авторы: Куропатов К.Л.

class blinddeconv.scripts.dataset_generator.DatasetGenerator(processing_instance: Processing, input_dir: str = 'images_dataset/original', output_dir: str = 'images_dataset/distorted', kernel_dir: str = 'images_dataset/ground_truth_filters', kernel_data_dir: str = 'images_dataset/kernel_data')[исходный код]

Базовые классы: object

Генератор датасета для экспериментов по слепой деконволюции.

Класс автоматически создаёт искажённые изображения с различными комбинациями размытия и шума, сохраняет ядра (PSF) и связывает все данные через Processing.bind().

Параметры

processing_instancepr.Processing: Экземпляр класса Processing для связывания данных.
input_dirstr, optional: Путь к папке с исходными изображениями.
output_dirstr, optional: Путь к папке для сохранения искажённых изображений.
kernel_dirstr, optional: Путь к папке для сохранения PNG-изображений ядер.
kernel_data_dirstr, optional: Путь к папке для сохранения NPY-файлов ядер.

Атрибуты

blur_configsList[Dict]: Конфигурации фильтров размытия.
noise_configsList[Dict]: Конфигурации шумовых фильтров.

generate_and_save_kernels() → Tuple[Dict[str, Dict], List][исходный код]

Генерация и сохранение всех ядер размытия.

Возвращает

kernel_pathsDict[str, Dict]: Словарь с путями к файлам ядер.
visualizationsList[Tuple[str, np.ndarray]]: Список данных для визуализации.

process_and_bind_images() → None[исходный код]

Основной метод: генерация датасета.

Создаёт искажённые изображения со всеми комбинациями размытия и шума, сохраняет результаты и связывает через Processing.

blinddeconv.scripts.dataset_generator.main() → None[исходный код]