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()