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visu/mainV2.py

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+from util import *
+import matplotlib.pyplot as plt
+import numpy as np
+import pandas as pd
+import plotly.graph_objects as go
+import csv
+import os
+
+def lire_un_fichier_csv(data):
+    tableau_2D = []
+    tab = []
+    with open(data, "r") as csv_file:
+        csv_reader = csv.reader(csv_file, delimiter=',')
+        for ligne in csv_reader:
+            tableau_2D.append(ligne)
+    for i in range(len(tableau_2D[0])):
+        ligne = []
+        for j in range(len(tableau_2D)):
+            ligne.append(float(tableau_2D[j][i]))
+        tab.append(ligne)
+    return tab
+
+def lire_fichier_csv(data,fichier):
+    resultat=[]
+    tableau=[]
+    for i in fichier:
+        tableau=lire_un_fichier_csv(os.path.join(data,i))
+        resultat.append(tableau)
+    return resultat
+
+# Répertoire contenant les fichiers
+dossier = "Dataset/Shear_Wave_Rot00_CSV_Data"
+fichiers_selectionnes= ['Shear_x001-x101_y010_Rot00.csv', 'Shear_x001-x101_y011_Rot00.csv', 'Shear_x001-x101_y012_Rot00.csv', 'Shear_x001-x101_y013_Rot00.csv', 'Shear_x001-x101_y014_Rot00.csv', 'Shear_x001-x101_y015_Rot00.csv']
+print(fichiers_selectionnes)
+tableau_3D=lire_fichier_csv(dossier,fichiers_selectionnes)
+
+tb = np.array(tableau_3D)
+Bscan_array = tb[0,:,:]
+# Préparation des données de coordonnées
+x, y = np.meshgrid(range(Bscan_array.shape[1]), range(Bscan_array.shape[0]))
+z = np.zeros(x.shape)  # Tous les points sont au niveau z=0
+
+# Aplatir les tableaux pour la visualisation
+x, y, z = x.flatten(), y.flatten(), z.flatten()
+amplitude = Bscan_array.flatten()  # Utiliser les valeurs d'amplitude pour la couleur
+
+
+fig = go.Figure(data=[go.Scatter3d(
+    x=x,
+    y=y,
+    z=z,
+    mode='markers',
+    marker=dict(
+        size=5,
+        color=amplitude,  # La couleur varie avec l'amplitude
+        colorscale='Viridis',  # Palette de couleurs
+        opacity=0.8,
+        colorbar=dict(title='Amplitude')
+    )
+)])
+
+# Mise à jour de la mise en page
+fig.update_layout(title='Visualisation 3D des Amplitudes avec Bscan sur z=0',
+                  scene=dict(
+                      xaxis_title='X',
+                      yaxis_title='Y',
+                      zaxis_title='Z',
+                      zaxis=dict(range=[-0.1, 0.1])),  # Limite l'axe z pour mieux visualiser le plan z=0
+                  margin=dict(l=0, r=0, b=0, t=0))
+
+# Afficher la figure
+fig.show()