kmenshikov/GSS2Rework
1
0
Fork 0
forked from amkovkov/GranuSightSoftware2
Code Pull Requests Activity

feat: add ResultsExporter

Browse Source 
move results postprocessing to separate class
fix few typos
This commit is contained in:
amkovkov
2026-08-12 05:42:06 +03:00
parent ec054d88c4
commit 96ca781fe7
3 changed files with 317 additions and 80 deletions
Download Patch File Download Diff File Expand all files Collapse all files
GSS2/ViewModels/AmineContent/AnalysisViewModel.cs
+28 -80
View File
@@ -494,86 +494,34 @@ public partial class AnalysisViewModel : ViewModelBase
InnerStdDevs.Clear();
InnerHeterogeneities.Clear();
ParticlesCount = Values.Count();
if (Values.Count() == 0)
{
MeanProcessedArea = -1;
ProcessedAreaP10 = -1;
ProcessedAreaP50 = -1;
ProcessedAreaP90 = -1;
ProcessedAreaStdDev = -1;
InterHeterogeneity = -1;
ProcessedAreaDeltaP90P10 = -1;
UnprocessedFraction = -1;
MeanInnerHeterogeneity = -1;
MeanInnerStdDev = -1;
MeanHotspotArea = -1;
MeanOpticalIntegral = -1;
ProcessedAreasHistogram.Clear();
UnprocessedAreasHistogram.Clear();
HotspotAreasHistogram.Clear();
OpticalIntegralsHistogram.Clear();
InnerStdDevsHistogram.Clear();
InnerHeterogeneitiesHistogram.Clear();
ParticleIndex = 0;
return;
}
// Для каждой гранулы
var max = Values.Max(vs => vs.Max());
foreach (var value in Values)
{
// Находим нормализованное значение
var normalized = new double[value.Count()];
for (int i = 0; i < value.Length; i++)
if (value[i] <= MixtureNormalRate * UNPROCESSED_THRESHOLD)
normalized[i] = value[i] / (MixtureNormalRate * UNPROCESSED_THRESHOLD);
else if (value[i] <= MixtureNormalRate * HOTSPOT_THRESHOLD)
normalized[i] = 1 + (value[i] - (MixtureNormalRate * UNPROCESSED_THRESHOLD)) / ((MixtureNormalRate * HOTSPOT_THRESHOLD) - (MixtureNormalRate * UNPROCESSED_THRESHOLD));
else
normalized[i] = 2 + (value[i] - (MixtureNormalRate * HOTSPOT_THRESHOLD)) / (max - (MixtureNormalRate * HOTSPOT_THRESHOLD));
// Вычисляем значения
var area = normalized.Count();
var processedArea = normalized.Count(v => v > 1) * 100.0 / area;
var unprocessedArea = normalized.Count(v => v <= 1) * 100.0 / area;
var hotspotArea = normalized.Count(v => v > 2) * 100.0 / area;
var opticalIntegral = normalized.Sum() * 100.0 / area;
var innerStdDev = normalized.StdDev();
var innerHeterogeneity = innerStdDev / (opticalIntegral + EPSILON);
// Добавляем значения в списки
NormalizedValues.Add(normalized);
ProcessedAreas.Add(processedArea);
UnprocessedAreas.Add(unprocessedArea);
HotspotAreas.Add(hotspotArea);
OpticalIntegrals.Add(opticalIntegral);
InnerStdDevs.Add(innerStdDev);
InnerHeterogeneities.Add(innerHeterogeneity);
}
// Вычисляем общие значения
MeanProcessedArea = ProcessedAreas.Mean();
ProcessedAreaP10 = ProcessedAreas.Percentile(10);
ProcessedAreaP50 = ProcessedAreas.Percentile(50);
ProcessedAreaP90 = ProcessedAreas.Percentile(90);
ProcessedAreaStdDev = ProcessedAreas.StdDev();
InterHeterogeneity = ProcessedAreaStdDev / MeanProcessedArea * 100;
ProcessedAreaDeltaP90P10 = ProcessedAreaP90 - ProcessedAreaP10;
UnprocessedFraction = (double)UnprocessedAreas.Count(v => v > UNPROCESSED_FRACTION_THRESHOLD) / UnprocessedAreas.Count() * 100;
MeanInnerHeterogeneity = InnerHeterogeneities.Mean();
MeanInnerStdDev = InnerStdDevs.Mean();
MeanHotspotArea = HotspotAreas.Mean();
MeanOpticalIntegral = OpticalIntegrals.Mean();
(
ParticlesCount,
_,
NormalizedValues,
ProcessedAreas,
UnprocessedAreas,
HotspotAreas,
OpticalIntegrals,
InnerStdDevs,
InnerHeterogeneities,
MeanProcessedArea,
ProcessedAreaP10,
ProcessedAreaP50,
ProcessedAreaP90,
ProcessedAreaStdDev,
InterHeterogeneity,
ProcessedAreaDeltaP90P10,
UnprocessedFraction,
MeanInnerHeterogeneity,
MeanInnerStdDev,
MeanHotspotArea,
MeanOpticalIntegral
) = ResultsPostProcessor.PostProcess(Values, MixtureNormalRate);
// Обновляем гистограммы
ProcessedAreasHistogram.Set(ProcessedAreas, 0, 100, "Количество гранул, шт", "Нормированная обработанная площадь, %");
UnprocessedAreasHistogram.Set(UnprocessedAreas, 0, 100, "Количество гранул, шт", "Нормированная необработанная площадь, %");
HotspotAreasHistogram.Set(HotspotAreas, 0, 100, "Количество гранул, шт", "Нормированная \"горячая\" площадь, %");
HotspotAreasHistogram.Set(HotspotAreas, 0, 100, "Количество гранул, шт", "Нормированная горячая площадь, %");
OpticalIntegralsHistogram.Set(OpticalIntegrals, 0, 3, "Количество гранул, шт", "Оптический интегральный показатель, %");
InnerStdDevsHistogram.Set(InnerStdDevs, InnerStdDevs.Min(), InnerStdDevs.Max(), "Количество гранул, шт", "Внутригранульное среднеквадратичное отклонение");
InnerHeterogeneitiesHistogram.Set(InnerHeterogeneities, InnerHeterogeneities.Min(), InnerHeterogeneities.Max(), "Количество гранул, шт", "Внутригранульная однородность");
@@ -1904,17 +1852,17 @@ public partial class AnalysisViewModel : ViewModelBase
// Выичсляем максимальное значение
OpenCvSharp.Cv2.MinMaxLoc(resultImage, out _, out double max);
// Если иаксмиальное значниеz слишком мало, то устанавливаем его чуть больше hotspotsThreshold, чтобы не возникло деления на ноль и отридцательных значений
// Если максимальное значние слишком мало, то устанавливаем его чуть больше hotspotsThreshold, чтобы не возникло деления на ноль и отрицательных значений
if (max <= hotspotsThreshold)
max = hotspotsThreshold + 0.001;
// Создаём цветное изображение результата
var coloredResultImage = new OpenCvSharp.Mat(resultImage.Size(), OpenCvSharp.MatType.CV_8UC3, OpenCvSharp.Scalar.All(0));
// Расшрашиваем диапазон 0...unprocessedThreshold -> чёрный...белый
// Раскрашиваем диапазон 0...unprocessedThreshold -> чёрный...белый
ApplyGradientToRange(resultImage, 0, unprocessedThreshold, OpenCvSharp.Scalar.Black, OpenCvSharp.Scalar.White, coloredResultImage);
// Расшрашиваем диапазон unprocessedThreshold...hotspotsThreshold -> белый...зелёный
// Раскрашиваем диапазон unprocessedThreshold...hotspotsThreshold -> белый...зелёный
ApplyGradientToRange(resultImage, unprocessedThreshold, hotspotsThreshold, OpenCvSharp.Scalar.White, OpenCvSharp.Scalar.Green, coloredResultImage);
// Расшрашиваем диапазон hotspotsThreshold...max -> зелёный...крастный
// Раскрашиваем диапазон hotspotsThreshold...max -> зелёный...красный
ApplyGradientToRange(resultImage, hotspotsThreshold, max, OpenCvSharp.Scalar.Green, OpenCvSharp.Scalar.Red, coloredResultImage);
// Устанавливаем в 0 всё что не попадает в маску