Added the ability to filter output data by particle size parameters

Author: rybakov-ks

particleanalyzer/core/ImagePreprocessor.py

@@ -12,15 +12,16 @@
 
 
 class ImagePreprocessor:
+    processing_profiles = {
+        "640x640": (640, 640),
+        "1024x1024": (1024, 1024),
+        "1280x1280": (1280, 1280),
+        "1600x1600": (1600, 1600),
+        "2048x2048": (2048, 2048),
+        "Оригинал": None,
+    }
+
     def __init__(self, output_dir: str = "output", lang="ru"):
-        self._processing_profiles = {
-            "640x640": (640, 640),
-            "1024x1024": (1024, 1024),
-            "1280x1280": (1280, 1280),
-            "1600x1600": (1600, 1600),
-            "2048x2048": (2048, 2048),
-            "Оригинал": None,
-        }
         self.output_dir = output_dir
         self.lang = lang
         os.makedirs(self.output_dir, exist_ok=True)
@@ -59,7 +60,7 @@ def preprocess_image(
             self._save_image_metadata(image, request)
 
             # Изменение размера
-            image, scale_factor_glob = self._resize_image(image, solution, sahi_mode)
+            image, scale_factor_glob = self.resize_image(image, solution, sahi_mode)
 
             # Конвертация цветовых пространств
             orig_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGB2BGR)
@@ -79,15 +80,18 @@ def _convert_image_channels(self, image: np.ndarray) -> np.ndarray:
             return cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_GRAY2RGB)
         return image
 
-    def _resize_image(
-        self, image: np.ndarray, solution: str, sahi_mode: bool
+    @staticmethod
+    def resize_image(
+        image: np.ndarray,
+        solution: str,
+        sahi_mode: bool,
     ) -> np.ndarray:
         """Изменяет размер изображения согласно выбранному профилю."""
         if solution == "Оригинал" or sahi_mode:
             return image, 1
 
-        if solution in self._processing_profiles:
-            max_w, max_h = self._processing_profiles[solution]
+        if solution in ImagePreprocessor.processing_profiles:
+            max_w, max_h = ImagePreprocessor.processing_profiles[solution]
             h, w = image.shape[:2]
 
             if h > max_h or w > max_w:
@@ -107,8 +111,6 @@ def _resize_image(
                     cv2.resize(image, new_size, interpolation=cv2.INTER_AREA),
                     scale_factor_glob,
                 )
-        if image is None or (isinstance(image, np.ndarray) and image.size == 0):
-            gr.Info(self._get_translation("Ошибка: изображение отсутствует..."))
         return image, 1
 
     def _save_image_metadata(self, image: np.ndarray, request: gr.Request) -> None:

particleanalyzer/core/ParticleAnalyzer.py

@@ -123,6 +123,15 @@ def _create_error_return(self) -> Tuple:
             gr.update(visible=False),
             gr.update(visible=False),
             gr.update(visible=False),
+            None,
+            None,
+            None,
+            None,
+            None,
+            None,
+            None,
+            None,
+            gr.update(visible=False),
         )
 
     def analyze_image(
@@ -236,6 +245,21 @@ def analyze_image(
                 lang=self.lang,
             )
             stats_df = builder.build_stats_table()
+            d_max_max = stats_df.data.iloc[1, 3] + stats_df.data.iloc[0, 3] * 0.01
+            d_max_min = stats_df.data.iloc[1, 4]
+            d_min_max = stats_df.data.iloc[2, 3] + stats_df.data.iloc[1, 3] * 0.01
+            d_min_min = stats_df.data.iloc[2, 4]
+            theta_max_max = stats_df.data.iloc[4, 3] + stats_df.data.iloc[4, 3] * 0.01
+            theta_max_min = stats_df.data.iloc[4, 4]
+            theta_min_max = stats_df.data.iloc[5, 3] + stats_df.data.iloc[5, 3] * 0.01
+            theta_min_min = stats_df.data.iloc[5, 4]
+            S_max = stats_df.data.iloc[6, 3] + stats_df.data.iloc[6, 3] * 0.01
+            S_min = stats_df.data.iloc[6, 4]
+            P_max = stats_df.data.iloc[7, 3] + stats_df.data.iloc[7, 3] * 0.01
+            P_min = stats_df.data.iloc[7, 4]
+            I_max = stats_df.data.iloc[9, 3] + stats_df.data.iloc[9, 3] * 0.01
+            I_min = stats_df.data.iloc[9, 4]
+
             pbar.update(1)
 
             pbar.set_description(self._get_translation("Построение графиков..."))
@@ -252,6 +276,25 @@ def analyze_image(
                 gr.update(visible=segment_mode),
                 gr.update(visible=api_key),
                 gr.update(visible=True),
+                gr.update(minimum=d_max_min, maximum=d_max_max, value=(d_max_min, d_max_max), label=f"Dₘₐₓ [{self._get_translation(scale_selector['unit'])}]"),
+                gr.update(minimum=d_min_min, maximum=d_min_max, value=(d_min_min, d_min_max), label=f"Dₘₐₓ [{self._get_translation(scale_selector['unit'])}]"),
+                gr.update(
+                    minimum=theta_max_min, maximum=theta_max_max, value=(theta_max_min, theta_max_max)
+                ),
+                gr.update(
+                    minimum=theta_min_min, maximum=theta_min_max, value=(theta_min_min, theta_min_max)
+                ),
+                gr.update(minimum=0, maximum=1, value=(0, 1)),
+                gr.update(
+                    minimum=S_min, maximum=S_max, value=(S_min, S_max), label=f"S [{self._get_translation(scale_selector['unit'])}²]"
+                ),
+                gr.update(
+                    minimum=P_min, maximum=P_max, value=(P_min, P_max), label=f"P [{self._get_translation(scale_selector['unit'])}]"
+                ),
+                gr.update(
+                    minimum=I_min, maximum=I_max, value=(I_min, I_max)
+                ),
+                gr.update(visible=True),
             )
         except Exception as e:
             self._handle_error(e)
@@ -591,6 +634,7 @@ def get_feret(contour, angles=np.arange(0, 180, 1)):
                 f'I [{self._get_translation("ед.")}]': round(
                     mean_intensity, config["round_value"]
                 ),
+                "points": points.tolist(),
             }
         )
 
@@ -627,14 +671,13 @@ def _draw_feret_lines(self, image, contour, angle, color=(0, 255, 0), thickness=
             image, tuple(pt1.astype(int)), tuple(pt2.astype(int)), color, thickness
         )
 
+    @staticmethod
     def _get_scaled_thickness(
-        self,
         image_width: int,
         image_height: int,
         base_width: int = 300,
         base_thickness: int = 1,
     ) -> int:
-        """Вычисление толщины линии в зависимости от разрешения"""
         if image_width < base_width or image_height < base_width:
             return 1
         return max(1, int(base_thickness * (image_width / base_width)))

particleanalyzer/core/languages.py

@@ -130,6 +130,7 @@
         Я – ваш виртуальный ассистент в сканирующей электронной микроскопии. Готов провести детальный анализ морфологии и размерных характеристик частиц.""": """🔬 **Добро пожаловать в систему анализа SEM-изображений!**
             Я – ваш виртуальный ассистент в сканирующей электронной микроскопии. Готов провести детальный анализ морфологии и размерных характеристик частиц.""",
         "Видео инструкция": "Видео инструкция",
+        "Параметры фильтрации": "Параметры фильтрации",
     },
     "en": {
         "Подготовка...": "Initializing...",
@@ -248,6 +249,7 @@
         Я – ваш виртуальный ассистент в сканирующей электронной микроскопии. Готов провести детальный анализ морфологии и размерных характеристик частиц.""": """🔬 **Welcome to the SEM Image Analysis System!**
             I am your virtual assistant for scanning electron microscopy. Ready to perform detailed analysis of particle morphology and size characteristics.""",
         "Видео инструкция": "Video instructions",
+        "Параметры фильтрации": "Filtering Options",
     },
     "zh-cn": {
         "Подготовка...": "初始化中...",
@@ -366,6 +368,8 @@
         Я – ваш виртуальный ассистент в сканирующей электронной микроскопии. Готов провести детальный анализ морфологии и размерных характеристик частиц.""": """🔬 **欢迎使用扫描电镜图像分析系统！**
             我是您的电子显微镜虚拟助手，可对颗粒形貌和尺寸特征进行详细分析。""",
         "Видео инструкция": "视频说明",
+        "Параметры фильтрации": "过滤选项",
+        
     },
     "zh-tw": {
         "Подготовка...": "初始化中...",
@@ -492,6 +496,7 @@
         Я – ваш виртуальный ассистент в сканирующей электронной микроскопии. Готов провести детальный анализ морфологии и размерных характеристик частиц.""": """🔬 **歡迎使用掃描式電子顯微鏡影像分析系統！**
             我是您的電子顯微鏡虛擬助手，可對顆粒形貌和尺寸特徵進行詳細分析。""",
         "Видео инструкция": "影片說明",
+        "Параметры фильтрации": "過濾選項",
     },
 }