-
Notifications
You must be signed in to change notification settings - Fork 0
/
solar_disk_alignment.py
276 lines (215 loc) · 11.7 KB
/
solar_disk_alignment.py
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
152
153
154
155
156
157
158
159
160
161
162
163
164
165
166
167
168
169
170
171
172
173
174
175
176
177
178
179
180
181
182
183
184
185
186
187
188
189
190
191
192
193
194
195
196
197
198
199
200
201
202
203
204
205
206
207
208
209
210
211
212
213
214
215
216
217
218
219
220
221
222
223
224
225
226
227
228
229
230
231
232
233
234
235
236
237
238
239
240
241
242
243
244
245
246
247
248
249
250
251
252
253
254
255
256
257
258
259
260
261
262
263
264
265
266
267
268
269
270
271
272
273
274
275
276
import logging
import os
import re
import sys
import matplotlib.colors as colors
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from astropy.io import fits
from matplotlib.colors import TwoSlopeNorm
from matplotlib.widgets import Slider
from analise_utils import (ArrayOperations, ConvertingArrays, Extract,
FindIntensity, Monitoring, MplFunction,
OsOperations, ZirinTb)
Monitoring.start_log('log')
logging.info(f'Start program alignment of the solar disk')
extract = Extract()
# norm=TwoSlopeNorm(vmin=0, vcenter=vcenter)
##########
directory = '08-26-46'
flag = 'IV'
flag = 'RL'
vcenter = 25000
counter_level = 0.5
x_limit = (600, 750)
y_limit = (520, 700)
x_limit = (350, 450)
y_limit = (580, 680)
##########
logging.info(f'Path to files: {directory}')
freqs = set()
files = sorted(os.listdir(directory), key=lambda x: extract.extract_number(x, freqs))
freqs = sorted(list(freqs), reverse = True)
logging.info(f'Find {len(files)} files')
logging.info(f'List files: \n {files}')
# Функция для обработки событий клика мыши
def onclick(event):
if event.dblclick:
# Очистка списка координат кликов
click_coords.clear()
# Добавление координат клика в список
click_coords.append((int(event.xdata), int(event.ydata)))
plt.close()
# Обновление цветовой шкалы и изображения при изменении положения ползунка
def update(val):
vmin = im.norm.vmin
vmax = slider.val
im.set_clim(vmin, vmax)
fig.canvas.draw_idle()
coordinates_of_control_point = []
coordinates_of_reference_point_in_area = []
square_psf = list()
if flag == 'RL':
iterable = range(0, len(files))
elif flag == 'IV':
iterable = range(0, len(files), 2)
for i in iterable:
if flag == 'RL':
hdul = fits.open(f'{directory}/{files[i]}', ignore_missing_simple=True)
data = hdul[0].data
header = hdul[0].header
psf_a = header['PSF_ELLA']
psf_b = header['PSF_ELLB']
square_psf.append(int(3.1415 * psf_a * psf_b))
# Создание графика и отображение данных
fig, ax = plt.subplots(figsize=(9, 9))
vcenter = - 1500 * (i+1) + 118000
im = ax.imshow(data, origin='lower', cmap='plasma', extent=[0, data.shape[1], 0, data.shape[0]], norm=TwoSlopeNorm(vmin=0, vcenter=vcenter))
ax.set_xlim(x_limit) if len(x_limit) != 0 else logging.info(f'Limits for X not found')
ax.set_ylim(y_limit) if len(y_limit) != 0 else logging.info(f'Limits for Y not found')
# mplcursors.cursor() # hover=True
plt.title(f'{files[i]}')
# fig.colorbar(im)
# fig.tight_layout()
elif flag == 'IV':
# Считывание файлов
hdul1 = fits.open(f'{directory}/{files[i]}', ignore_missing_simple=True)
data1 = hdul1[0].data
header1 = hdul1[0].header
psf_a = header1['PSF_ELLA']
psf_b = header1['PSF_ELLB']
square_psf.append(int(3.1415 * psf_a * psf_b))
hdul2 = fits.open(f'{directory}/{files[i+1]}', ignore_missing_simple=True)
data2 = hdul2[0].data
# Создание регулярного выражения
pattern = re.compile(r'(RCP|LCP|R|L)')
# поиск совпадений в названии первого файла
match1 = pattern.search(files[i])
if match1.group() == 'RCP':
RCP = data1
elif match1.group() == 'LCP':
LCP = data1
# поиск совпадений в названии второго файла
match2 = pattern.search(files[i+1])
if match2.group() == 'RCP':
RCP = data2
elif match2.group() == 'LCP':
LCP = data2
I = RCP+LCP
V = RCP-LCP
# Создание графика и отображение данных
fig, ax = plt.subplots(figsize=(9, 9))
im = ax.imshow(I, origin='lower', cmap='plasma', extent=[0, I.shape[1], 0, I.shape[0]], norm=colors.Normalize(vmin=0, vmax=350000))
# mplcursors.cursor(hover=True)
plt.title(f'{files[i]}')
# fig.colorbar(im)
# fig.tight_layout()
# Создание слайдера для редактирования границ цветовой шкалы
ax_slider = plt.axes([0.25, 0.03, 0.5, 0.01], facecolor='lightgoldenrodyellow')
slider = Slider(ax_slider, 'Threshold', im.norm.vmin, im.norm.vmax, valinit=im.norm.vmax/2)
slider.on_changed(update)
# Список для хранения координат кликов пользователя
click_coords = []
# Привязка обработчика событий клика мыши к графику
cid = fig.canvas.mpl_connect('button_press_event', onclick)
# Отображение графика на полный экран
mng = plt.get_current_fig_manager()
mng.full_screen_toggle()
plt.show()
# Вывод последней координаты двойного клика пользователя
if len(click_coords) > 0:
print(f"For image {i+1} last double click coordinates: {str(click_coords[-1])}")
logging.info(f"For image {i+1} last double click coordinates: {str(click_coords[-1])}")
if flag == 'RL':
coordinates_of_control_point.append(click_coords[-1])
plt.close()
elif flag == 'IV':
coordinates_of_control_point.append(click_coords[-1])
coordinates_of_control_point.append(click_coords[-1])
else:
print("No double click coordinates recorded")
logging.info(f"No double click coordinates recorded")
sys.exit()
def alignment_sun_disk(files : list = files, method : str = 'search_max_in_area', area : int = None):
# Загрузка первого файла и нахождение координат отличительного признака
hdul1 = fits.open(f'{directory}/{files[0]}')
img1 = hdul1[0].data # данные первого изображения
try:
if method == 'search_max_in_area':
control_point_1 = (coordinates_of_control_point[0][0], coordinates_of_control_point[0][1]) # координаты признака на первом изображении
if int(np.sqrt(img1.size)) == 1024:
reference_col, reference_row, max_value = ArrayOperations.find_max_around_point(img1, reversed(control_point_1), 28)
elif int(np.sqrt(img1.size)) == 512:
reference_col, reference_row, max_value = ArrayOperations.find_max_around_point(img1, reversed(control_point_1), 14)
control_point_1 = (reference_row, reference_col)
coordinates_of_reference_point_in_area.append(control_point_1)
logging.info(f"Reference - {max_value} in {control_point_1}")
# else:
# max_col, max_row, max_value = find_max_around_point(img1, reversed(control_point_1), area)
# control_point_1 = (max_col, max_row)
# logging.info(f"Max - {max_value} in {control_point_1}")
elif method == 'contour_weighted_average':
control_point_1 = (coordinates_of_control_point[0][0], coordinates_of_control_point[0][1]) # координаты признака на первом изображении
reference_col, reference_row = ArrayOperations.calculate_weighted_centroid(img1, control_point_1, 0.5)
control_point_1 = (reference_col, reference_row)
coordinates_of_reference_point_in_area.append(control_point_1)
logging.info(f"Reference - {max_value} in {control_point_1}")
elif method == 'linear_image_shift':
control_point_1 = (coordinates_of_control_point[0][0], coordinates_of_control_point[0][1]) # координаты признака на первом изображении
except:
Monitoring.logprint('The program is terminated due to lack of alignment data')
hdul1.close()
# Определяем место для сохранения
OsOperations.create_place(directory, 'aligned')
# пересохранение первого файла в новую директорию
hdul2 = fits.open(f'{directory}/{files[0]}')
header = hdul2[0].header
img2 = hdul2[0].data
hdul2.close()
fits.writeto(f'{directory}_aligned/{files[0][:-4]}_aligned.fits', img2, overwrite=True, header=header)
logging.info(f"Image {1}: {files[0]} - saved")
# Цикл для совмещения остальных файлов
for i, file in enumerate(files[1:]):
# Загрузка файла и нахождение координат отличительного признака
hdul2 = fits.open(f'{directory}/{file}')
header = hdul2[0].header
img2 = hdul2[0].data
hdul2.close()
try:
control_point_2 = (coordinates_of_control_point[i+1][0], coordinates_of_control_point[i+1][1]) # координаты признака на текущем изображени
except:
Monitoring.logprint('The program is terminated due to lack of alignment data')
if method == 'search_max_in_area':
if int(np.sqrt(img2.size)) == 1024:
reference_col, reference_row, max_value = ArrayOperations.find_max_around_point(img2, reversed(control_point_2), 28)
elif int(np.sqrt(img2.size)) == 512:
reference_col, reference_row, max_value = ArrayOperations.find_max_around_point(img2, reversed(control_point_2), 14)
control_point_2 = (reference_row, reference_col)
coordinates_of_reference_point_in_area.append(control_point_2)
logging.info(f"Reference - {max_value} in {control_point_2}")
elif method == 'contour_weighted_average':
reference_col, reference_row, max_value = ArrayOperations.calculate_weighted_centroid(img2, reversed(control_point_2), counter_level)
control_point_2 = (reference_row, reference_col)
coordinates_of_reference_point_in_area.append(control_point_2)
logging.info(f"Reference - {max_value} in {control_point_2}")
elif method == 'linear_image_shift':
pass
# Нахождение горизонтального и вертикального сдвигов между изображениями
dx = control_point_1[0] - control_point_2[0]
dy = control_point_1[1] - control_point_2[1]
# Сдвигаем изображение
img2 = np.roll(img2, dx, axis=1)
img2 = np.roll(img2, dy, axis=0)
# Сохранение выравненного изображения
fits.writeto(f'{directory}_aligned/{file[:-4]}_aligned.fits', img2, overwrite=True, header=header)
logging.info(f"Image {i+2}: {file} - saved")
Monitoring.logprint('Finish program alignment of the solar disk')
print('For more details: read file "logs.log"')
np.save('setting_of_alignes.npy', coordinates_of_reference_point_in_area)
print(coordinates_of_reference_point_in_area)
square_psf_list = sorted(square_psf, reverse=True)
np.savez('psf_square.npz', freqs = freqs, psf_square = square_psf_list)
print(square_psf_list)
##############################################################
if __name__ == '__main__':
alignment_sun_disk(method = 'search_max_in_area')