doc/tut/medcoupling/testpil.py

   1 #!/usr/bin/env pytho
   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 script illustrates how to create a matrix of pixels from data
  23 # read in an image file. At the end, the cells of the matrix
  24 # corresponds to the cells of a cartesian mesh that could hold a field
  25 # whose value is the value of the pixel.
  26 # (gboulant - 13/11/2011)
  27
  28 from PIL import Image
  29 from PIL import ImageOps
  30 import numpy
  31
  32 def image2matrix():
  33     # Load the image
  34     #img=Image.open("images/avatar.png")
  35     img=Image.open("images/tests.pgm")
  36
  37     # Get a grayscale version
  38     imgbw=ImageOps.grayscale(img)
  39
  40     # Save the image (optional)
  41     imgbw.save(fp="testsbw.pgm")
  42
  43     # Get the data
  44     imgdata=imgbw.getdata()
  45     width,height=imgbw.size
  46     print list(imgdata)
  47     print width,height
  48
  49     # Convert the data in a matrix using numpy
  50     tab=numpy.array(imgdata,dtype='float64')
  51     print list(tab)
  52     print tab
  53     nbRows=height
  54     nbCols=width
  55     matrix=numpy.reshape(tab,(nbRows,nbCols))
  56     # Note that in the reshape function, the height (sizeY) of the image
  57     # is specified first, because it corresponds to the number of rows.
  58     print matrix
  59     print list(matrix)
  60
  61 import MEDCoupling as MC
  62 import MEDLoader as ML
  63 def createMesh(meshname, sizeX, sizeY):
  64     """
  65     Creating a cartesian mesh with a grid of the size of the image.
  66     sizeX and sizeY should be respectively the width and height of the
  67     image.
  68     """
  69     # >>>
  70     # WARNING: remember the problem of tics and spaces. The data values
  71     # are considered as values defined on cells. With size values in a
  72     # direction, we have to create size+1 mesh nodes in that direction.
  73     # <<<
  74
  75     # The mesh is created using MEDCoupling
  76     cmesh=MC.MEDCouplingCMesh.New();
  77     cmesh.setName(meshname)
  78
  79     # We use an arbitrary step between cells (the value does not matter)
  80     stepX = 0.1
  81     nbNodesX = sizeX+1
  82     arrX = [float(i * stepX) for i in range(nbNodesX)]
  83     coordsX=MC.DataArrayDouble.New()
  84     coordsX.setValues(arrX,nbNodesX,1)
  85
  86     # For the Y dimension, we have to reverse the coordinates (the
  87     # first pixel is at y=height and not at y=0).
  88     stepY = 0.1
  89     nbNodesY = sizeY+1
  90     lengthY = sizeY*stepY
  91     arrY=[float(lengthY - i * stepY) for i in range(nbNodesY)]
  92     coordsY=MC.DataArrayDouble.New()
  93     coordsY.setValues(arrY,nbNodesY,1)
  94
  95     cmesh.setCoords(coordsX,coordsY)
  96     print "Imagem mesh dimension: %d"%cmesh.getSpaceDimension()
  97
  98     # WARN: In the current state of development of MEDLoader, only
  99     # unstructured meshes are supported for writing function in med
 100     # files. We just have to convert the cartesian mesh in an unstructured
 101     # mesh before creating the field.
 102     umesh=cmesh.buildUnstructured();
 103     umesh.setName("imagemesh")
 104
 105     return umesh
 106
 107 def createField(fieldname, mesh, image):
 108     """
 109     Creating a scalar field on the mesh using image data
 110     """
 111     # Create the field using MEDCoupling
 112     field = MC.MEDCouplingFieldDouble.New(MC.ON_CELLS,MC.ONE_TIME);
 113     field.setName(fieldname);
 114     field.setMesh(mesh);
 115     # OPTIONAL: We set an arbitrary time step for test purpose
 116     field.setIteration(0);
 117     field.setOrder(0)
 118
 119     imagedata=list(image.getdata())
 120     width,height=image.size
 121     nbCells = width*height
 122     dataArray=MC.DataArrayDouble.New();
 123     nbComponents=1 # For a scalar field
 124
 125     dataArray.setValues(imagedata,nbCells,nbComponents)
 126     field.setArray(dataArray);
 127
 128     return field
 129
 130 def image2med():
 131     img=Image.open("images/avatar.png")
 132     #img=Image.open("images/irm.png")
 133     imgbw=ImageOps.grayscale(img)
 134     # We keep only the grayscale. Maybe, it could be useful to get
 135     # the RGB scales each on one component of the field.
 136
 137     width,height=imgbw.size
 138     mesh=createMesh("mesh",width,height)
 139     field=createField("field",mesh,imgbw)
 140
 141     createFromScratch=True
 142     ML.MEDLoader.WriteField("image.med",field,createFromScratch)
 143
 144
 145 # ===================================================================
 146
 147 if __name__ == "__main__":
 148     #image2matrix()
 149     image2med()