doc/tut/medcoupling/testmed_lena.py

   1 #!/usr/bin/env python
   2 #  -*- coding: iso-8859-1 -*-
   3 # Copyright (C) 2011-2016  CEA/DEN, EDF R&D
   4 #
   5 # This library is free software; you can redistribute it and/or
   6 # modify it under the terms of the GNU Lesser General Public
   7 # License as published by the Free Software Foundation; either
   8 # version 2.1 of the License, or (at your option) any later version.
   9 #
  10 # This library is distributed in the hope that it will be useful,
  11 # but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of
  12 # MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.  See the GNU
  13 # Lesser General Public License for more details.
  14 #
  15 # You should have received a copy of the GNU Lesser General Public
  16 # License along with this library; if not, write to the Free Software
  17 # Foundation, Inc., 59 Temple Place, Suite 330, Boston, MA  02111-1307 USA
  18 #
  19 # See http://www.salome-platform.org/ or email : webmaster.salome@opencascade.com
  20 #
  21
  22 # This use case illustrates the usage of PIL (Python Imaging Library)
  23 # combined with the MEDCoupling and MEDLoader modules to save an image
  24 # as a field in a med file.
  25 # (gboulant - 27/06/2011)
  26
  27 import MEDCoupling as MC
  28 import MEDLoader as ML
  29
  30 #
  31 # ===============================================================
  32 # We first get data from the test image to render as a field
  33 # ===============================================================
  34 #
  35 import scipy, numpy
  36 # The data field array may be created from the lena image
  37 #image = scipy.lena()
  38 # We could either read a real image using the PIL python package.
  39 from scipy.misc import pilutil
  40 image = pilutil.imread("images/avatar.png",True)
  41
  42
  43 #from PIL import Image
  44 #im=Image.open("images/irm.png")
  45 #im=Image.open("images/lena.png")
  46 #image=pilutil.fromimage(im,True)
  47 #image=numpy.asarray(im)
  48 # print(image)
  49
  50 dim  = len(image.shape)
  51 print("Image space dimension = %d"%dim)
  52 sizeX = image.shape[1]
  53 sizeY = image.shape[0]
  54
  55 # The sizes defined the number of pixel in a direction, then the
  56 # number of cells to create in the mesh in that direction.
  57
  58 # We must reshape the matrix of pixel in a 1D vector that concatenates
  59 # all the rows, and then convert this vector in a simple list of
  60 # double as required by the MEDCoupling field specification.
  61 import numpy
  62 imageDataNArray       = image.reshape(1,sizeX*sizeY)[0]
  63 print(imageDataNArray)
  64
  65 imageDataNArrayDouble = numpy.array(imageDataNArray, dtype='float64')
  66 imageDataArrayDouble  = list(imageDataNArrayDouble)
  67
  68 #
  69 # ===============================================================
  70 # Creating a cartesian mesh with a grid of the size of the image
  71 # ===============================================================
  72 #
  73
  74 # >>>
  75 # WARNING: remember the problem of tics and spaces. The data values
  76 # are considered as values defined on cells. With size values in a
  77 # direction, we have to create size+1 mesh nodes in that direction.
  78 # <<<
  79
  80 # The mesh is created using MEDCoupling
  81 cmesh=MC.MEDCouplingCMesh.New();
  82 cmesh.setName("imagemesh")
  83
  84 # We use an arbitrary step between cells (the value does not matter)
  85 stepX = 0.1
  86 nbNodesX = sizeX+1
  87 arrX = [float(i * stepX) for i in range(nbNodesX)]
  88 coordsX=MC.DataArrayDouble.New()
  89 coordsX.setValues(arrX,nbNodesX,1)
  90
  91 stepY = 0.1
  92 nbNodesY = sizeY+1
  93 arrY=[float(i * stepY) for i in range(nbNodesY)]
  94 coordsY=MC.DataArrayDouble.New()
  95 coordsY.setValues(arrY,nbNodesY,1)
  96
  97 cmesh.setCoords(coordsX,coordsY)
  98 print("Imagem mesh dimension: %d"%cmesh.getSpaceDimension())
  99
 100 # WARN: In the current state of development of MEDLoader, only
 101 # unstructured meshes are supported for writting function in med
 102 # files. We just have to convert the cartesian mesh in an unstructured
 103 # mesh before creating the field.
 104 umesh=cmesh.buildUnstructured();
 105 umesh.setName("imagemesh")
 106
 107 #
 108 # ===============================================================
 109 # Creating a scalar field on the mesh using image data
 110 # ===============================================================
 111 #
 112
 113 # Create the field using MEDCoupling
 114 field = MC.MEDCouplingFieldDouble.New(MC.ON_CELLS,MC.ONE_TIME);
 115 field.setName("imagefield");
 116 field.setMesh(umesh);
 117 # OPTIONAL: We set an arbitrary time step for test purpose
 118 field.setIteration(3);
 119 field.setOrder(0)
 120
 121 dataArray=MC.DataArrayDouble.New();
 122 nbCells = sizeX*sizeY
 123 nbComponents=1 # For a scalar field
 124
 125 # This example shows haw to initialize all cell with the same
 126 # value. Just create an array of size nbCells
 127 # dataArray.setValues(nbCells*[3.4],nbCells,nbComponents)
 128
 129 dataArray.setValues(imageDataArrayDouble,nbCells,nbComponents)
 130 field.setArray(dataArray);
 131
 132 # The MEDLoader can be used to save all the stuff in a med file. You
 133 # just have to specify the field and the MEDLoader will save the
 134 # underlying mesh.
 135 createFromScratch=True
 136 ML.MEDLoader.WriteField("fieldimage.med",field,createFromScratch)