diff --git a/main.py b/main.py new file mode 100644 index 0000000..8f1263b --- /dev/null +++ b/main.py @@ -0,0 +1,29 @@ +# This is a sample Python script. + +# Press ⌃R to execute it or replace it with your code. +# Press Double ⇧ to search everywhere for classes, files, tool windows, actions, and settings. +from util import * + + +liste: list[int] = np.zeros(1000) + +Bscan: list[int] = [] + +Cscan: list[int] = [] + +interfaces: list[int] = [0, 800, 300] + +amplitudes: list[int] = [255, 255, 255] + +profondeur: list[int] = [200, 200, 400] + +position_debut: list[int] = [0, 0, 480] + +position_fin: list[int] = [1000, 1000, 520] + +trainee: [int] = 120 + +#np.load('3D_Dataset_Long_Wave_Rot00.npy') + +if __name__ == '__main__': + main_func(liste, interfaces, amplitudes, profondeur, position_debut, position_fin, trainee) diff --git a/util.py b/util.py new file mode 100644 index 0000000..d0d52aa --- /dev/null +++ b/util.py @@ -0,0 +1,131 @@ +import matplotlib.pyplot as plt +import numpy as np +import pandas as pd +import numpy as np +import pandas as pd +import matplotlib.pyplot as plt +from sklearn.datasets import make_blobs +from sklearn.metrics import accuracy_score +import plotly.graph_objects as go + + +def check_list_sizes(interfaces, amplitudes, profondeur, position_debut, position_fin): + sizes = [len(interfaces), len(amplitudes), len(profondeur), len(position_debut), len(position_fin)] + if len(set(sizes)) > 1: + raise ValueError("Toutes les listes doivent avoir la même taille") + +def check_positions(position_debut, position_fin): + for debut, fin in zip(position_debut, position_fin): + if debut > fin: + raise ValueError("Un élément de position_debut est plus grand que son élément associé dans position_fin") + +def demi_sinusoidal(liste :list[int],debut, fin, amplitude): + liste_copy = liste.copy() + x = np.linspace(0, np.pi, fin-debut) + y = amplitude * np.sin(x)**12 + y = y.astype(int) + liste_copy[debut:fin] = y + return liste_copy + +def bruit_blanc_gaussien(liste,moyenne, ecart_type): + liste_copy = liste.copy() + bruit = np.random.normal(moyenne, ecart_type, len(liste)) + bruit = bruit.astype(int) + bruit = np.abs(bruit) + liste_bruitee = liste_copy + bruit + return liste_bruitee + +def Ascan (liste, interfaces, amplitudes, profondeur): + for interface, amplitude, profondeur in zip(interfaces, amplitudes, profondeur): + liste = demi_sinusoidal(liste, interface, interface + profondeur, amplitude) + liste = bruit_blanc_gaussien(liste, 0, 20) + return liste + +def Bscan (liste, interfaces, amplitudes, profondeur, position_debut, position_fin, trainee): + Bscan = [] + initial_amplitudes = amplitudes.copy() + for i in range(0, 1000): + for j in range(0, len(interfaces)): + if i < position_debut[j]: + if i > position_debut[j] - trainee: + amplitudes[j] = int((amplitudes[j] / trainee) * (i - position_debut[j] + trainee)) + else: + amplitudes[j] = 0 + if i > position_fin[j]: + if i < position_fin[j] + trainee: + amplitudes[j] = int((amplitudes[j] / trainee) * (position_fin[j] + trainee - i)) + else: + amplitudes[j] = 0 + # Générer le Ascan avec les amplitudes modifiées + liste = Ascan(liste, interfaces, amplitudes, profondeur) + Bscan.append(liste) + # Réinitialiser les amplitudes pour le prochain Ascan + liste = np.zeros(1000) + amplitudes = initial_amplitudes.copy() + + return Bscan + +def Cscan(nombre_de_scans, interfaces, amplitudes,profondeur, position_debut, position_fin, trainee): + Cscan_liste = [] # Liste pour stocker chaque Bscan + + # Générer des Bscans pour différents instants/conditions + for _ in range(nombre_de_scans): + Bscan_result = Bscan(np.zeros(1000), interfaces, amplitudes, profondeur, position_debut, position_fin, trainee) + Cscan_liste.append(np.array(Bscan_result)) + + # Convertir la liste des Bscans en un array 3D + Cscan_array = np.stack(Cscan_liste, axis=0) + return Cscan_array + +def main_func(liste,interfaces,amplitudes,profondeur,position_debut,position_fin,trainee) -> None: + check_list_sizes(interfaces, amplitudes, profondeur, position_debut, position_fin) + + check_positions(position_debut, position_fin) + + # Appeler la fonction Cscan pour générer le tableau 3D + nombre_de_scans = 5 # Par exemple, générer 5 Bscans + Cscan_3D = Cscan(nombre_de_scans, interfaces, amplitudes, profondeur, position_debut, position_fin, trainee) + + print("Forme du tableau 3D Cscan:", Cscan_3D.shape) + print(Cscan_3D[:,0]) + # image CSCAN + fig = plt.figure() + ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') + # Affichage de l'image 3D + image = ax.plot_surface(Cscan_3D[:,0],Cscan_3D[:,1], Cscan_3D[:,2], cmap='viridis') + # Ajout de la barre de couleur + fig.colorbar(image) + + # Affichage du graphique + plt.show() + + #fig = go.Figure(data=[go.Scatter3d(x=Cscan_3D[:, 0].flatten(),y=Cscan_3D[:, 1].flatten(),z=Cscan_3D[:,2].flatten(),mode='markers')]) + #fig.update_layout(template= "plotly_dark", margin=dict(l=0, r=0, b=0, t=0)) + #fig.layout.scene.camera.projection.type = "orthographic" + + #fig.colorbar() + #fig.show() + + + + Bscan_result = Bscan(liste, interfaces, amplitudes,profondeur, position_debut, position_fin, trainee) + + Bscan_array = np.array(Bscan_result) + + df_bscan = pd.DataFrame(Bscan_array) + + + + + print(df_bscan.head()) + + # Sauvegarder le DataFrame en CSV + df_bscan.to_csv("Bscan_data.csv", index=False) + + # Utiliser imshow pour afficher Bscan sous forme de heatmap + plt.imshow(Bscan_array, aspect='auto', origin='lower', cmap='jet') + plt.colorbar() # Ajouter une barre de couleur pour représenter l'échelle des intensités + plt.title("Bscan Heatmap") + plt.xlabel("Profondeur scan") + plt.ylabel("Numéro de Ascan") + plt.show() \ No newline at end of file