Processing.Parsing
Fichier contenant des fonctions pour parser les entrées et sorties des DLLs externes.
- get_max_points(height: int = 256, width: int = 256, n_planes: int = 1, density: float = 0.2) int[source]
Calcule le nombre maximal théorique de points détectables basé sur les dimensions et la densité de l’image.
- Paramètres:
height – Hauteur de l’image (nombre de lignes). Par défaut 256.
width – Largeur de l’image (nombre de colonnes). Par défaut 256.
n_planes – Nombre de plans de l’image. Par défaut 1.
density – Densité de points par pixel. Par défaut 0.2.
- Renvoie:
Nombre maximal théorique de points détectables.
- rearrange_dataframe_columns(data: DataFrame, columns: list[str], remaining: bool = True) DataFrame[source]
Réorganise les colonnes d’un DataFrame en mettant certaines en premier, avec l’option d’ajouter les colonnes restantes dans leur ordre d’origine.
- Paramètres:
data – Le DataFrame à réorganiser.
columns – Liste des noms de colonnes à placer en premier.
remaining – Si True, ajoute les colonnes non spécifiées après celles définies dans columns.
- Renvoie:
Un nouveau DataFrame avec les colonnes réorganisées.
- Lève:
ValueError – Si une colonne spécifiée dans columns n’existe pas dans data.
- parse_result(data: ndarray, file_type: str = 'Localization') DataFrame[source]
Parsing du résultat de la DLL PALM.
- On a un tableau 1D de grande taille en entrée :
On le découpe en tableau 2D à 13 colonnes (N_SEGMENTS). La taille du tableau est vérifié et tronqué si nécessaire.
On le transforme en dataframe avec les colonnes définies par SEGMENTS.
On supprime les lignes remplies de 0 et de -1. Un test sur les colonnes X ou Y strictement positif suffit (le SigmaX et SigmaY peuvent être à 0).
- Paramètres:
data – Donnée en entrée récupérées depuis la DLL PALM.
file_type – Type de fichier à parser (« Localization » ou « Tracking »)
- Renvoie:
Dataframe filtré