source: trunk/GSASIIimage.py @ 698

Last change on this file since 698 was 698, checked in by vondreele, 9 years ago

implement Pawley update from reflection list
a bit more for stress/atrain

  • Property svn:keywords set to Date Author Revision URL Id
File size: 26.1 KB
Line 
1# -*- coding: utf-8 -*-
2#GSASII image calculations: ellipse fitting & image integration       
3########### SVN repository information ###################
4# $Date: 2012-08-03 20:50:30 +0000 (Fri, 03 Aug 2012) $
5# $Author: vondreele $
6# $Revision: 698 $
7# $URL: trunk/GSASIIimage.py $
8# $Id: GSASIIimage.py 698 2012-08-03 20:50:30Z vondreele $
9########### SVN repository information ###################
10import math
11import wx
12import time
13import numpy as np
14import numpy.linalg as nl
15import GSASIIpath
16GSASIIpath.SetVersionNumber("$Revision: 698 $")
17import GSASIIplot as G2plt
18import GSASIIlattice as G2lat
19import GSASIIpwd as G2pwd
20import fellipse as fel
21
22# trig functions in degrees
23sind = lambda x: math.sin(x*math.pi/180.)
24asind = lambda x: 180.*math.asin(x)/math.pi
25tand = lambda x: math.tan(x*math.pi/180.)
26atand = lambda x: 180.*math.atan(x)/math.pi
27atan2d = lambda y,x: 180.*math.atan2(y,x)/math.pi
28cosd = lambda x: math.cos(x*math.pi/180.)
29acosd = lambda x: 180.*math.acos(x)/math.pi
30rdsq2d = lambda x,p: round(1.0/math.sqrt(x),p)
31#numpy versions
32npsind = lambda x: np.sin(x*np.pi/180.)
33npasind = lambda x: 180.*np.arcsin(x)/np.pi
34npcosd = lambda x: np.cos(x*np.pi/180.)
35nptand = lambda x: np.tan(x*np.pi/180.)
36npatand = lambda x: 180.*np.arctan(x)/np.pi
37npatan2d = lambda y,x: 180.*np.arctan2(y,x)/np.pi
38   
39def pointInPolygon(pXY,xy):
40    #pXY - assumed closed 1st & last points are duplicates
41    Inside = False
42    N = len(pXY)
43    p1x,p1y = pXY[0]
44    for i in range(N+1):
45        p2x,p2y = pXY[i%N]
46        if (max(p1y,p2y) >= xy[1] > min(p1y,p2y)) and (xy[0] <= max(p1x,p2x)):
47            if p1y != p2y:
48                xinters = (xy[1]-p1y)*(p2x-p1x)/(p2y-p1y)+p1x
49            if p1x == p2x or xy[0] <= xinters:
50                Inside = not Inside
51        p1x,p1y = p2x,p2y
52    return Inside
53       
54def makeMat(Angle,Axis):
55    #Make rotation matrix from Angle in degrees,Axis =0 for rotation about x, =1 for about y, etc.
56    cs = cosd(Angle)
57    ss = sind(Angle)
58    M = np.array(([1.,0.,0.],[0.,cs,-ss],[0.,ss,cs]),dtype=np.float32)
59    return np.roll(np.roll(M,Axis,axis=0),Axis,axis=1)
60                   
61def FitRing(ring,delta):
62    parms = []
63    if delta:
64        err,parms = FitEllipse(ring)
65        errc,parmsc = FitCircle(ring)
66        errc = errc[0]/(len(ring)*parmsc[2][0]**2)
67        if not parms or errc < .1:
68            parms = parmsc
69    else:
70        err,parms = FitCircle(ring)
71    return parms
72       
73def FitCircle(ring):
74   
75    def makeParmsCircle(B):
76        cent = [-B[0]/2,-B[1]/2]
77        phi = 0.
78        sr1 = sr2 = math.sqrt(cent[0]**2+cent[1]**2-B[2])
79        return cent,phi,[sr1,sr2]
80       
81    ring = np.array(ring)
82    x = np.asarray(ring.T[0])
83    y = np.asarray(ring.T[1])
84   
85    M = np.array((x,y,np.ones_like(x)))
86    B = np.array(-(x**2+y**2))
87    result = nl.lstsq(M.T,B)
88    return result[1],makeParmsCircle(result[0])
89       
90def FitEllipse(ring):
91           
92    def makeParmsEllipse(B):
93        det = 4.*(1.-B[0]**2)-B[1]**2
94        if det < 0.:
95            print 'hyperbola!'
96            return 0
97        elif det == 0.:
98            print 'parabola!'
99            return 0
100        cent = [(B[1]*B[3]-2.*(1.-B[0])*B[2])/det, \
101            (B[1]*B[2]-2.*(1.+B[0])*B[3])/det]
102        phi = 0.5*atand(0.5*B[1]/B[0])
103       
104        a = (1.+B[0])/cosd(2*phi)
105        b = 2.-a
106        f = (1.+B[0])*cent[0]**2+(1.-B[0])*cent[1]**2+B[1]*cent[0]*cent[1]-B[4]
107        if f/a < 0 or f/b < 0:
108            return 0
109        sr1 = math.sqrt(f/a)
110        sr2 = math.sqrt(f/b)
111        if sr1 > sr2:
112            sr1,sr2 = sr2,sr1
113            phi -= 90.
114            if phi < -90.:
115                phi += 180.
116        return cent,phi,[sr1,sr2]
117               
118    ring = np.array(ring)
119    x = np.asarray(ring.T[0])
120    y = np.asarray(ring.T[1])
121    M = np.array((x**2-y**2,x*y,x,y,np.ones_like(x)))
122    B = np.array(-(x**2+y**2))
123    bb,err = fel.fellipse(len(x),x,y,1.E-7)
124#    print nl.lstsq(M.T,B)[0]
125#    print bb
126    return err,makeParmsEllipse(bb)
127   
128def FitDetector(rings,p0,wave):
129    from scipy.optimize import leastsq
130       
131    def CalibPrint(ValSig):
132        print 'Image Parameters:'
133        ptlbls = 'names :'
134        ptstr =  'values:'
135        sigstr = 'esds  :'
136        for name,fmt,value,sig in ValSig:
137            ptlbls += "%s" % (name.rjust(12))
138            if name == 'rotate':
139                ptstr += fmt % (value-90.)      #kluge to get rotation from vertical - see GSASIIimgGUI
140            else:
141                ptstr += fmt % (value)
142            if sig:
143                sigstr += fmt % (sig)
144            else:
145                sigstr += 12*' '
146        print ptlbls
147        print ptstr
148        print sigstr       
149       
150    def ellipseCalcD(B,xyd,wave):
151        x = xyd[0]
152        y = xyd[1]
153        dsp = xyd[2]
154        dist,x0,y0,phi,tilt = B
155        tth = 2.0*npasind(wave/(2.*dsp))
156        ttth = nptand(tth)
157        radius = dist*ttth
158        stth = npsind(tth)
159        cosb = npcosd(tilt)
160        R1 = dist*stth*npcosd(tth)*cosb/(cosb**2-stth**2)
161        R0 = np.sqrt(R1*radius*cosb)
162        zdis = R1*ttth*nptand(tilt)
163        X = x-x0+zdis*npsind(phi)
164        Y = y-y0-zdis*npcosd(phi)
165        XR = X*npcosd(phi)-Y*npsind(phi)
166        YR = X*npsind(phi)+Y*npcosd(phi)
167        return (XR/R0)**2+(YR/R1)**2-1
168       
169    def ellipseCalcW(C,xyd):
170        dist,x0,y0,phi,tilt,wave = C
171        B = dist,x0,y0,phi,tilt
172        return ellipseCalcD(B,xyd,wave)
173               
174    names = ['distance','det-X0','det-Y0','rotate','tilt','wavelength']
175    fmt = ['%12.2f','%12.2f','%12.2f','%12.2f','%12.2f','%12.5f']   
176    result = leastsq(ellipseCalcD,p0,args=(rings.T,wave),full_output=True)
177    result[0][3] = np.mod(result[0][3],360.0)               #remove random full circles
178    vals = list(result[0])
179    vals.append(wave)
180    chi = np.sqrt(np.sum(ellipseCalcD(result[0],rings.T,wave)**2))
181    sig = list(chi*np.sqrt(np.diag(result[1])))
182    sig.append(0.)
183    ValSig = zip(names,fmt,vals,sig)
184    CalibPrint(ValSig)
185    try:
186        print 'Trial refinement of wavelength - not used for calibration'
187        p0 = result[0]
188        p0 = np.append(p0,wave)
189        resultW = leastsq(ellipseCalcW,p0,args=(rings.T,),full_output=True)
190        resultW[0][3] = np.mod(result[0][3],360.0)          #remove random full circles
191        sig = np.sqrt(np.sum(ellipseCalcW(resultW[0],rings.T)**2))
192        ValSig = zip(names,fmt,resultW[0],sig*np.sqrt(np.diag(resultW[1])))
193        CalibPrint(ValSig)
194        return result[0],resultW[0][-1]       
195    except ValueError:
196        print 'Bad refinement - no result'
197        return result[0],wave
198       
199           
200def ImageLocalMax(image,w,Xpix,Ypix):
201    w2 = w*2
202    sizey,sizex = image.shape
203    xpix = int(Xpix)            #get reference corner of pixel chosen
204    ypix = int(Ypix)
205    if (w < xpix < sizex-w) and (w < ypix < sizey-w) and image[ypix,xpix]:
206        Z = image[ypix-w:ypix+w,xpix-w:xpix+w]
207        Zmax = np.argmax(Z)
208        Zmin = np.argmin(Z)
209        xpix += Zmax%w2-w
210        ypix += Zmax/w2-w
211        return xpix,ypix,np.ravel(Z)[Zmax],max(0.0001,np.ravel(Z)[Zmin])   #avoid neg/zero minimum
212    else:
213        return 0,0,0,0     
214   
215def makeRing(dsp,ellipse,pix,reject,scalex,scaley,image):
216    cent,phi,radii = ellipse
217    cphi = cosd(phi)
218    sphi = sind(phi)
219    ring = []
220    amin = 0
221    amax = 360
222    for a in range(0,360,1):
223        x = radii[0]*cosd(a)
224        y = radii[1]*sind(a)
225        X = (cphi*x-sphi*y+cent[0])*scalex      #convert mm to pixels
226        Y = (sphi*x+cphi*y+cent[1])*scaley
227        X,Y,I,J = ImageLocalMax(image,pix,X,Y)
228        if I and J and I/J > reject:
229            X += .5                             #set to center of pixel
230            Y += .5
231            X /= scalex                         #convert to mm
232            Y /= scaley
233            amin = min(amin,a)
234            amax = max(amax,a)
235            ring.append([X,Y,dsp])
236    delt = amax-amin
237    if len(ring) < 20:             #want more than 20 deg
238        return [],delt > 90
239    return ring,delt > 90
240   
241def makeIdealRing(ellipse,azm=None):
242    cent,phi,radii = ellipse
243    cphi = cosd(phi)
244    sphi = sind(phi)
245    if azm:
246        aR = azm[0]-90,azm[1]-90,azm[1]-azm[0]
247        if azm[1]-azm[0] > 180:
248            aR[2] /= 2
249    else:
250        aR = 0,362,181
251       
252    a = np.linspace(aR[0],aR[1],aR[2])
253    x = radii[0]*npcosd(a-phi)
254    y = radii[1]*npsind(a-phi)
255    X = (cphi*x-sphi*y+cent[0])
256    Y = (sphi*x+cphi*y+cent[1])
257    return zip(X,Y)
258               
259def calcDist(radii,tth):
260    stth = sind(tth)
261    ctth = cosd(tth)
262    ttth = tand(tth)
263    return math.sqrt(radii[0]**4/(ttth**2*((radii[0]*ctth)**2+(radii[1]*stth)**2)))
264   
265def calcZdisCosB(radius,tth,radii):
266    cosB = sinb = radii[0]**2/(radius*radii[1])
267    if cosB > 1.:
268        return 0.,1.
269    else:
270        cosb = math.sqrt(1.-sinb**2)
271        ttth = tand(tth)
272        zdis = radii[1]*ttth*cosb/sinb
273        return zdis,cosB
274   
275def GetEllipse(dsp,data):
276    dist = data['distance']
277    cent = data['center']
278    tilt = data['tilt']
279    phi = data['rotation']
280    radii = [0,0]
281    tth = 2.0*asind(data['wavelength']/(2.*dsp))
282    ttth = tand(tth)
283    stth = sind(tth)
284    ctth = cosd(tth)
285    cosb = cosd(tilt)
286    radius = dist*ttth
287    radii[1] = dist*stth*ctth*cosb/(cosb**2-stth**2)
288    if radii[1] > 0:
289        radii[0] = math.sqrt(radii[1]*radius*cosb)
290        zdis = radii[1]*ttth*tand(tilt)
291        elcent = [cent[0]-zdis*sind(phi),cent[1]+zdis*cosd(phi)]
292        return elcent,phi,radii
293    else:
294        return False
295       
296def GetDetectorXY(dsp,azm,data):
297    from scipy.optimize import fsolve
298    def func(xy,*args):
299       azm,phi,R0,R1,A,B = args
300       cp = cosd(phi)
301       sp = sind(phi)
302       x,y = xy
303       out = []
304       out.append(y-x*tand(azm))
305       out.append(R0**2*((x+A)*sp-(y+B)*cp)**2+R1**2*((x+A)*cp+(y+B)*sp)**2-(R0*R1)**2)
306       return out
307    elcent,phi,radii = GetEllipse(dsp,data)
308    cent = data['center']
309    tilt = data['tilt']
310    phi = data['rotation']
311    wave = data['wavelength']
312    dist = data['distance']
313    tth = 2.0*asind(wave/(2.*dsp))
314    ttth = tand(tth)
315    radius = dist*ttth
316    stth = sind(tth)
317    cosb = cosd(tilt)
318    R1 = dist*stth*cosd(tth)*cosb/(cosb**2-stth**2)
319    R0 = math.sqrt(R1*radius*cosb)
320    zdis = R1*ttth*tand(tilt)
321    A = zdis*sind(phi)
322    B = -zdis*cosd(phi)
323    xy0 = [radius*cosd(azm),radius*sind(azm)]
324    xy = fsolve(func,xy0,args=(azm,phi,R0,R1,A,B))+cent
325    return xy
326                   
327def GetTthAzmDsp(x,y,data):
328    wave = data['wavelength']
329    dist = data['distance']
330    cent = data['center']
331    tilt = data['tilt']
332    phi = data['rotation']
333    LRazim = data['LRazimuth']
334    azmthoff = data['azmthOff']
335    dx = np.array(x-cent[0],dtype=np.float32)
336    dy = np.array(y-cent[1],dtype=np.float32)
337    X = np.array(([dx,dy,np.zeros_like(dx)]),dtype=np.float32).T
338    X = np.dot(X,makeMat(phi,2))
339    Z = np.dot(X,makeMat(tilt,0)).T[2]
340    tth = npatand(np.sqrt(dx**2+dy**2-Z**2)/(dist-Z))
341    dsp = wave/(2.*npsind(tth/2.))
342    azm = (npatan2d(dx,-dy)+azmthoff+720.)%360.
343    return tth,azm,dsp
344   
345def GetTth(x,y,data):
346    return GetTthAzmDsp(x,y,data)[0]
347   
348def GetTthAzm(x,y,data):
349    return GetTthAzmDsp(x,y,data)[0:2]
350   
351def GetDsp(x,y,data):
352    return GetTthAzmDsp(x,y,data)[2]
353       
354def GetAzm(x,y,data):
355    return GetTthAzmDsp(x,y,data)[1]
356       
357def ImageCompress(image,scale):
358    if scale == 1:
359        return image
360    else:
361        return image[::scale,::scale]
362       
363def checkEllipse(Zsum,distSum,xSum,ySum,dist,x,y):
364    avg = np.array([distSum/Zsum,xSum/Zsum,ySum/Zsum])
365    curr = np.array([dist,x,y])
366    return abs(avg-curr)/avg < .02
367
368def EdgeFinder(image,data):          #this makes list of all x,y where I>edgeMin suitable for an ellipse search?
369    import numpy.ma as ma
370    Nx,Ny = data['size']
371    pixelSize = data['pixelSize']
372    edgemin = data['edgemin']
373    scalex = pixelSize[0]/1000.
374    scaley = pixelSize[1]/1000.   
375    tay,tax = np.mgrid[0:Nx,0:Ny]
376    tax = np.asfarray(tax*scalex,dtype=np.float32)
377    tay = np.asfarray(tay*scaley,dtype=np.float32)
378    tam = ma.getmask(ma.masked_less(image.flatten(),edgemin))
379    tax = ma.compressed(ma.array(tax.flatten(),mask=tam))
380    tay = ma.compressed(ma.array(tay.flatten(),mask=tam))
381    return zip(tax,tay)
382   
383def ImageRecalibrate(self,data):
384    import copy
385    import ImageCalibrants as calFile
386    print 'Image recalibration:'
387    time0 = time.time()
388    pixelSize = data['pixelSize']
389    scalex = 1000./pixelSize[0]
390    scaley = 1000./pixelSize[1]
391    pixLimit = data['pixLimit']
392    cutoff = data['cutoff']
393    data['rings'] = []
394    data['ellipses'] = []
395    if not data['calibrant']:
396        print 'no calibration material selected'
397        return True
398   
399    skip = data['calibskip']
400    dmin = data['calibdmin']
401    Bravais,Cells = calFile.Calibrants[data['calibrant']][:2]
402    HKL = []
403    for bravais,cell in zip(Bravais,Cells):
404        A = G2lat.cell2A(cell)
405        hkl = G2lat.GenHBravais(dmin,bravais,A)[skip:]
406        HKL += hkl
407    HKL = G2lat.sortHKLd(HKL,True,False)
408    wave = data['wavelength']
409    cent = data['center']   
410    dist = data['distance']
411    cent = data['center']
412    tilt = data['tilt']
413    phi = data['rotation']
414    for H in HKL: 
415        dsp = H[3]
416        ellipse = GetEllipse(dsp,data)
417        Ring,delt = makeRing(dsp,ellipse,pixLimit,cutoff,scalex,scaley,self.ImageZ)
418        if Ring:
419            numZ = len(Ring)
420            data['rings'].append(np.array(Ring))
421            data['ellipses'].append(copy.deepcopy(ellipse+('r',)))
422        else:
423            continue
424    rings = np.concatenate((data['rings']),axis=0)
425    p0 = [dist,cent[0],cent[1],phi,tilt]
426    result,newWave = FitDetector(rings,p0,wave)
427    data['distance'] = result[0]
428    data['center'] = result[1:3]
429    data['rotation'] = np.mod(result[3],360.0)
430    data['tilt'] = result[4]
431    N = len(data['ellipses'])
432    data['ellipses'] = []           #clear away individual ellipse fits
433    for H in HKL[:N]:
434        ellipse = GetEllipse(H[3],data)
435        data['ellipses'].append(copy.deepcopy(ellipse+('b',)))
436   
437    print 'calibration time = ',time.time()-time0
438    G2plt.PlotImage(self,newImage=True)       
439    return True
440   
441           
442def ImageCalibrate(self,data):
443    import copy
444    import ImageCalibrants as calFile
445    print 'Image calibration:'
446    time0 = time.time()
447    ring = data['ring']
448    pixelSize = data['pixelSize']
449    scalex = 1000./pixelSize[0]
450    scaley = 1000./pixelSize[1]
451    pixLimit = data['pixLimit']
452    cutoff = data['cutoff']
453    if len(ring) < 5:
454        print 'not enough inner ring points for ellipse'
455        return False
456       
457    #fit start points on inner ring
458    data['ellipses'] = []
459    outE = FitRing(ring,True)
460    if outE:
461#        print 'start ellipse:',outE
462        ellipse = outE
463    else:
464        return False
465       
466    #setup 360 points on that ring for "good" fit
467    Ring,delt = makeRing(1.0,ellipse,pixLimit,cutoff,scalex,scaley,self.ImageZ)
468    if Ring:
469        ellipse = FitRing(Ring,delt)
470        Ring,delt = makeRing(1.0,ellipse,pixLimit,cutoff,scalex,scaley,self.ImageZ)    #do again
471        ellipse = FitRing(Ring,delt)
472    else:
473        print '1st ring not sufficiently complete to proceed'
474        return False
475#    print 'inner ring:',ellipse
476    data['center'] = copy.copy(ellipse[0])           #not right!! (but useful for now)
477    data['ellipses'].append(ellipse[:]+('r',))
478    G2plt.PlotImage(self,newImage=True)
479   
480    #setup for calibration
481    data['rings'] = []
482    data['ellipses'] = []
483    if not data['calibrant']:
484        print 'no calibration material selected'
485        return True
486   
487    skip = data['calibskip']
488    dmin = data['calibdmin']
489    Bravais,Cells = calFile.Calibrants[data['calibrant']][:2]
490    HKL = []
491    for bravais,cell in zip(Bravais,Cells):
492        A = G2lat.cell2A(cell)
493        hkl = G2lat.GenHBravais(dmin,bravais,A)[skip:]
494        HKL += hkl
495    HKL = G2lat.sortHKLd(HKL,True,False)
496    wave = data['wavelength']
497    cent = data['center']
498    elcent,phi,radii = ellipse
499    dsp = HKL[0][3]
500    tth = 2.0*asind(wave/(2.*dsp))
501    ttth = tand(tth)
502    data['distance'] = dist = calcDist(radii,tth)
503    radius = dist*tand(tth)
504    zdis,cosB = calcZdisCosB(radius,tth,radii)
505    cent1 = []
506    cent2 = []
507    xSum = 0
508    ySum = 0
509    zxSum = 0
510    zySum = 0
511    phiSum = 0
512    tiltSum = 0
513    distSum = 0
514    Zsum = 0
515    for i,H in enumerate(HKL):
516        dsp = H[3]
517        tth = 2.0*asind(0.5*wave/dsp)
518        stth = sind(tth)
519        ctth = cosd(tth)
520        ttth = tand(tth)
521        radius = dist*ttth
522        elcent,phi,radii = ellipse
523        if i:
524            radii[1] = dist*stth*ctth*cosB/(cosB**2-stth**2)
525            radii[0] = math.sqrt(radii[1]*radius*cosB)
526            zdis,cosB = calcZdisCosB(radius,tth,radii)
527            zsinp = zdis*sind(phi)
528            zcosp = zdis*cosd(phi)
529            cent = data['center']
530            elcent = [cent[0]-zsinp,cent[1]+zcosp]
531            ellipse = (elcent,phi,radii)
532        ratio = radii[1]/radii[0]
533        Ring,delt = makeRing(dsp,ellipse,pixLimit,cutoff,scalex,scaley,self.ImageZ)
534        if Ring:
535            numZ = len(Ring)
536            data['rings'].append(np.array(Ring))
537            newellipse = FitRing(Ring,delt)
538            elcent,phi,radii = newellipse               
539            if abs(phi) > 45. and phi < 0.:
540                phi += 180.
541            dist = calcDist(radii,tth)
542            distR = 1.-dist/data['distance']
543            if abs(distR) > 0.1:
544#                print dsp,dist,data['distance'],distR,len(Ring),delt
545                break
546            if distR > 0.001:
547                print 'Wavelength too large?'
548            elif distR < -0.001:
549                print 'Wavelength too small?'
550            else:
551                ellipse = newellipse
552            zdis,cosB = calcZdisCosB(radius,tth,radii)
553            Tilt = acosd(cosB)          # 0 <= tilt <= 90
554            zsinp = zdis*sind(ellipse[1])
555            zcosp = zdis*cosd(ellipse[1])
556            cent1.append(np.array([elcent[0]+zsinp,elcent[1]-zcosp]))
557            cent2.append(np.array([elcent[0]-zsinp,elcent[1]+zcosp]))
558            if i:
559                d1 = cent1[-1]-cent1[-2]        #get shift of 2 possible center solutions
560                d2 = cent2[-1]-cent2[-2]
561                if np.dot(d2,d2) > np.dot(d1,d1):  #right solution is the larger shift
562                    data['center'] = cent1[-1]
563                else:
564                    data['center'] = cent2[-1]
565                Zsum += numZ
566                phiSum += numZ*phi
567                distSum += numZ*dist
568                xSum += numZ*data['center'][0]
569                ySum += numZ*data['center'][1]
570                tiltSum += numZ*abs(Tilt)
571                if not np.all(checkEllipse(Zsum,distSum,xSum,ySum,dist,data['center'][0],data['center'][1])):
572                    print 'Bad fit for ring # %i. Try reducing Pixel search range'%(i) 
573            cent = data['center']
574#            print ('for ring # %2i @ d-space %.4f: dist %.3f rotate %6.2f tilt %6.2f Xcent %.3f Ycent %.3f Npts %d'
575#                %(i,dsp,dist,phi-90.,Tilt,cent[0],cent[1],numZ))
576            data['ellipses'].append(copy.deepcopy(ellipse+('r',)))
577        else:
578            break
579    G2plt.PlotImage(self,newImage=True)
580    fullSize = len(self.ImageZ)/scalex
581    if 2*radii[1] < .9*fullSize:
582        print 'Are all usable rings (>25% visible) used? Try reducing Min ring I/Ib'
583    if not Zsum:
584        print 'Only one ring fitted. Check your wavelength.'
585        return False
586    cent = data['center'] = [xSum/Zsum,ySum/Zsum]
587    wave = data['wavelength']
588    dist = data['distance'] = distSum/Zsum
589   
590    #possible error if no. of rings < 3! Might need trap here
591    d1 = cent1[-1]-cent1[1]             #compare last ring to 2nd ring
592    d2 = cent2[-1]-cent2[1]
593    Zsign = 1
594    len1 = math.sqrt(np.dot(d1,d1))
595    len2 = math.sqrt(np.dot(d2,d2))
596    t1 = d1/len1
597    t2 = d2/len2
598    if len2 > len1:
599        if -135. < atan2d(t2[1],t2[0]) < 45.:
600            Zsign = -1
601    else:
602        if -135. < atan2d(t1[1],t1[0]) < 45.:
603            Zsign = -1
604   
605    tilt = data['tilt'] = Zsign*tiltSum/Zsum
606    phi = data['rotation'] = phiSum/Zsum
607    rings = np.concatenate((data['rings']),axis=0)
608    p0 = [dist,cent[0],cent[1],phi,tilt]
609    result,newWave = FitDetector(rings,p0,wave)
610    data['distance'] = result[0]
611    data['center'] = result[1:3]
612    data['rotation'] = np.mod(result[3],360.0)
613    data['tilt'] = result[4]
614    N = len(data['ellipses'])
615    data['ellipses'] = []           #clear away individual ellipse fits
616    for H in HKL[:N]:
617        ellipse = GetEllipse(H[3],data)
618        data['ellipses'].append(copy.deepcopy(ellipse+('b',)))
619    print 'calibration time = ',time.time()-time0
620    G2plt.PlotImage(self,newImage=True)       
621    return True
622   
623def Make2ThetaAzimuthMap(data,masks,iLim,jLim):
624    import numpy.ma as ma
625    import polymask as pm
626    #transforms 2D image from x,y space to 2-theta,azimuth space based on detector orientation
627    pixelSize = data['pixelSize']
628    scalex = pixelSize[0]/1000.
629    scaley = pixelSize[1]/1000.
630   
631    tay,tax = np.mgrid[iLim[0]+0.5:iLim[1]+.5,jLim[0]+.5:jLim[1]+.5]         #bin centers not corners
632    tax = np.asfarray(tax*scalex,dtype=np.float32)
633    tay = np.asfarray(tay*scaley,dtype=np.float32)
634    nI = iLim[1]-iLim[0]
635    nJ = jLim[1]-jLim[0]
636    #make position masks here
637    spots = masks['Points']
638    polygons = masks['Polygons']
639    tam = ma.make_mask_none((nI,nJ))
640    for polygon in polygons:
641        if polygon:
642            tamp = ma.make_mask_none((nI*nJ))
643            tamp = ma.make_mask(pm.polymask(nI*nJ,tax.flatten(),
644                tay.flatten(),len(polygon),polygon,tamp))
645            tam = ma.mask_or(tam.flatten(),tamp)
646    if tam.shape: tam = np.reshape(tam,(nI,nJ))
647    for X,Y,diam in spots:
648        tamp = ma.getmask(ma.masked_less((tax-X)**2+(tay-Y)**2,(diam/2.)**2))
649        tam = ma.mask_or(tam,tamp)
650    TA = np.array(GetTthAzm(tax,tay,data))
651    TA[1] = np.where(TA[1]<0,TA[1]+360,TA[1])
652    return np.array(TA),tam           #2-theta & azimuth arrays & position mask
653
654def Fill2ThetaAzimuthMap(masks,TA,tam,image):
655    import numpy.ma as ma
656    Zlim = masks['Thresholds'][1]
657    rings = masks['Rings']
658    arcs = masks['Arcs']
659    TA = np.dstack((ma.getdata(TA[1]),ma.getdata(TA[0])))    #azimuth, 2-theta
660    tax,tay = np.dsplit(TA,2)    #azimuth, 2-theta
661    for tth,thick in rings:
662        tam = ma.mask_or(tam.flatten(),ma.getmask(ma.masked_inside(tay.flatten(),max(0.01,tth-thick/2.),tth+thick/2.)))
663    for tth,azm,thick in arcs:
664        tamt = ma.getmask(ma.masked_inside(tay.flatten(),max(0.01,tth-thick/2.),tth+thick/2.))
665        tama = ma.getmask(ma.masked_inside(tax.flatten(),azm[0],azm[1]))
666        tam = ma.mask_or(tam.flatten(),tamt*tama)
667    taz = ma.masked_outside(image.flatten(),int(Zlim[0]),Zlim[1])
668    tam = ma.mask_or(tam.flatten(),ma.getmask(taz))
669    tax = ma.compressed(ma.array(tax.flatten(),mask=tam))
670    tay = ma.compressed(ma.array(tay.flatten(),mask=tam))
671    taz = ma.compressed(ma.array(taz.flatten(),mask=tam))
672    del(tam)
673    return tax,tay,taz
674   
675def ImageIntegrate(image,data,masks):
676    import histogram2d as h2d
677    print 'Begin image integration'
678    LUtth = data['IOtth']
679    LRazm = np.array(data['LRazimuth'],dtype=np.float64)
680    numAzms = data['outAzimuths']
681    numChans = data['outChannels']
682    Dtth = (LUtth[1]-LUtth[0])/numChans
683    Dazm = (LRazm[1]-LRazm[0])/numAzms
684    if data['centerAzm']:
685        LRazm += Dazm/2.
686    NST = np.zeros(shape=(numAzms,numChans),order='F',dtype=np.float32)
687    H0 = np.zeros(shape=(numAzms,numChans),order='F',dtype=np.float32)
688    imageN = len(image)
689    Nx,Ny = data['size']
690    nXBlks = (Nx-1)/1024+1
691    nYBlks = (Ny-1)/1024+1
692    Nup = nXBlks*nYBlks*3+3
693    dlg = wx.ProgressDialog("Elapsed time","2D image integration",Nup,
694        style = wx.PD_ELAPSED_TIME|wx.PD_AUTO_HIDE)
695    try:
696        t0 = time.time()
697        Nup = 0
698        dlg.Update(Nup)
699        for iBlk in range(nYBlks):
700            iBeg = iBlk*1024
701            iFin = min(iBeg+1024,Ny)
702            for jBlk in range(nXBlks):
703                jBeg = jBlk*1024
704                jFin = min(jBeg+1024,Nx)               
705                print 'Process map block:',iBlk,jBlk,' limits:',iBeg,iFin,jBeg,jFin
706                TA,tam = Make2ThetaAzimuthMap(data,masks,(iBeg,iFin),(jBeg,jFin))           #2-theta & azimuth arrays & create position mask
707               
708                Nup += 1
709                dlg.Update(Nup)
710                Block = image[iBeg:iFin,jBeg:jFin]
711                tax,tay,taz = Fill2ThetaAzimuthMap(masks,TA,tam,Block)    #and apply masks
712                del TA,tam
713                Nup += 1
714                dlg.Update(Nup)
715                tax = np.where(tax > LRazm[1],tax-360.,tax)                 #put azm inside limits if possible
716                tax = np.where(tax < LRazm[0],tax+360.,tax)
717                NST,H0 = h2d.histogram2d(len(tax),tax,tay,taz,numAzms,numChans,LRazm,LUtth,Dazm,Dtth,NST,H0)
718                print 'block done'
719                del tax,tay,taz
720                Nup += 1
721                dlg.Update(Nup)
722        NST = np.array(NST)
723        H0 = np.divide(H0,NST)
724        H0 = np.nan_to_num(H0)
725        del NST
726        if Dtth:
727            H2 = np.array([tth for tth in np.linspace(LUtth[0],LUtth[1],numChans+1)])
728        else:
729            H2 = np.array(LUtth)
730        if Dazm:       
731            H1 = np.array([azm for azm in np.linspace(LRazm[0],LRazm[1],numAzms+1)])
732        else:
733            H1 = LRazm
734        H0[0] /= npcosd(H2[:-1])**2
735        if data['Oblique'][1]:
736            H0[0] /= G2pwd.Oblique(data['Oblique'][0],H2[:-1])
737        Nup += 1
738        dlg.Update(Nup)
739        t1 = time.time()
740    finally:
741        dlg.Destroy()
742    print 'Integration complete'
743    print "Elapsed time:","%8.3f"%(t1-t0), "s"
744    return H0,H1,H2
745   
746def FitStrSta(Image,StrSta,Controls,Masks):
747   
748    print Image.shape
749    print StrSta
750    print Controls
751    print Masks
Note: See TracBrowser for help on using the repository browser.