color_img_path = 'calibration/time_average/colorimg/' + str(
laser_power) + "_" + str(total_frame_number) + ".bmp"
if os.path.exists(color_img_path):
# if False:
img_pil = Image.open(color_img_path)
img_np = np.array(img_pil)
temperature_ave = tc.totemperature(img_np)
TEMP = temperature_ave # 1次元配列
TEMPplt = temperature_ave.reshape(90 * 120) # 2次元配列
else:
# 温度の時間平均算出開始
# 1枚目の溶融池画像を格納
img_pil = Image.open(base_name + str(begin_frame_number) + ".BMP")
img_np = np.array(img_pil)
rough_trimmed_img = tr.img_trimming(img_np, 220, 310, 640, 1279)
x, y = gp.get_gravitypoint_img(rough_trimmed_img)
trimmed_img = rough_trimmed_img[:, x - 60:x + 60]
# 温度データに変換 ######
temperature_sum = tc.totemperature(trimmed_img)
for frame_number in range(begin_frame_number + 1,
end_frame_number + 1):
# 1枚ずつ重心周りでトリミングしていく
img_pil = Image.open(base_name + str(frame_number) + ".BMP")
img_np = np.array(img_pil)
rough_trimmed_img = tr.img_trimming(img_np, 220, 310, 640, 1279)
x, y = gp.get_gravitypoint_img(rough_trimmed_img) # うまくいった
trimmed_img = rough_trimmed_img[:, x - 60:x + 60]
# 色データから温度データに変換 ######
temperature_np = tc.totemperature(trimmed_img)
laser_power = int(input())
frames = 100
RGBvalue = 0
height = 90
width = 120
RGBmin = 25
RGBmax = 255
# pathの設定
color_img_path = 'calibration/time_average/colorimg/20210421/' + str(
laser_power) + "_101.bmp"
if os.path.exists(color_img_path):
img_pil = Image.open(color_img_path)
pyro_np = np.array(img_pil)
temperature_ave = tc.totemperature(pyro_np)
pyro_x, pyro_y = gp.get_gravitypoint_img(pyro_np)
pyro_temp_g = temperature_ave
TEMP = temperature_ave # 次元配列
TEMPplt = temperature_ave.reshape(90 * 120) # 2次元配列
# # # 温度ヒストグラム表示
# plt.hist(TEMPplt, color="red", bins=128)
# plt.ylim(0, 200)
# plt.xlim(1300, 3000)
# plt.xlabel("temperature")
# plt.show()
# print('after / before projection?')
# afbf = input()
afbf = 'after'
# print('Average range')
# average = int(input())
def timeAverage(laser_power, middle_frame_number, frames):
"""
二色温度計画像を時間平均する
Parameters
----------
laser_power : int
レーザ出力
begin_frame_number : int
平均するフレームの開始点
end_frame_number : int
平均するフレームの終了点
Returns
-------
TEMP : numpyの二次元配列
二色温度計の時間平均値
"""
# pathの設定
total_frame_number = frames + 1
directory_name = "/Users/paix/Desktop/Python_lab/frame_data/20210706/pyrometer_short/"
base_name = directory_name + str(laser_power) + "/" + str(
laser_power) + "0OUT"
os.makedirs('frame_data/20210706/colorimg/', exist_ok=True)
color_img_path = 'frame_data/20210706/colorimg/' + str(
laser_power) + "_" + str(total_frame_number) + ".bmp"
if os.path.exists(color_img_path):
# if False:
img_pil = Image.open(color_img_path)
img_np = np.array(img_pil)
temperature_ave = tc.totemperature(img_np)
TEMP = temperature_ave # 1次元配列
TEMPplt = temperature_ave.reshape(90 * 120) # 2次元配列
# # 温度ヒストグラム表示
# plt.hist(TEMPplt, color="red", bins=128)
# plt.ylim(0, 200)
# plt.xlim(1300, 3000)
# plt.xlabel("temperature")
# plt.show()
else:
# 温度の時間平均算出開始
# 1枚目の溶融池画像を格納
begin_frame_number = middle_frame_number - int(frames / 2)
end_frame_number = middle_frame_number + int(frames / 2)
img_pil = Image.open(base_name + str(begin_frame_number) + ".BMP")
img_np = np.array(img_pil)
rough_trimmed_img = tr.img_trimming(img_np, 240, 330, 640, 1279)
x, y = gp.get_gravitypoint_img(rough_trimmed_img)
trimmed_img = rough_trimmed_img[:, x - 60:x + 60]
# 温度データに変換 ######
temperature_sum = tc.totemperature(trimmed_img)
for frame_number in range(begin_frame_number + 1,
end_frame_number + 1):
ic(frame_number)
# 1枚ずつ重心周りでトリミングしていく
img_pil = Image.open(base_name + str(frame_number) + ".BMP")
img_np = np.array(img_pil)
rough_trimmed_img = tr.img_trimming(img_np, 240, 330, 640, 1279)
x, y = gp.get_gravitypoint_img(rough_trimmed_img, False) # うまくいった
# trimmed_img = rough_trimmed_img[ : , x - 60 : x + 60]
trimmed_img = img_np[240 + y - 45:240 + y + 45,
640 + x - 60:640 + x + 60]
# 色データから温度データに変換 ######
temperature_np = tc.totemperature(trimmed_img)
temperature_sum += temperature_np
total_frame_number = end_frame_number - begin_frame_number + 1
temperature_ave = temperature_sum / total_frame_number
TEMP = temperature_ave # 1次元配列
TEMPplt = temperature_ave.reshape(90 * 120) # 2次元配列
# # 温度ヒストグラム表示
# plt.hist(TEMPplt, color="red", bins=128)
# plt.ylim(0, 200)
# plt.xlim(1300, 3000)
# plt.show()
ic(temperature_ave.shape)
# # 温度データから色データに再変換
img_ave = tc.tocolor(temperature_ave)
# 平均化した溶融池温度分布の色画像を表示
img_ave = np.array(img_ave, dtype=np.int8)
pil_img = Image.fromarray(img_ave, mode="RGB")
save_name = str(laser_power) + "_" + str(total_frame_number) + ".bmp"
pil_img.save('frame_data/20210706/colorimg/' + save_name)
# pil_img.save('calibration/time_average/colorimg/20210421/' + save_name)
# 温度の時間平均算出終了
return TEMP