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#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
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import numpy as np

#@jitclass
#class microstructure():
#    def __init__(self):
#        pass
#
#    def get_phase(self):
#        pass
    
class square(object):
    def __init__(self,a):
        self.a=a
        
    def get_phase(self,n):
        for ni in n:
            if ni>=self.a:
                return 0
        return 1

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#Pour crer une image, utiliser 'microstructure=booleanSpheres(centers,radii,N)' o 'centers' est un tableau avec les coordonnes des centres des sphres/disques, 'radii' est un tableau avec les rayons des sphres/disques, et 'N' est la taille de l'image (c'est un 'tuple' de taille d o d est la dimension). Puis crire 'phasemap=microstructure.phasemap'. 'phasemap' est alors un tableau de taille N, qui reprsente l'image. Le pixel vaut 1 s'il est dans la sphre, 0 sinon.
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class booleanSpheres(object):
    def __init__(self,centers,radii,N):
        self.centers=centers
        self.radii=radii
        self.N = N
        self.d = len(N)
        self.phasemap = np.zeros(tuple(N),dtype=np.int8)
        self.initializePhaseMap()

    def initializePhaseMap(self):
        for i,center in enumerate(self.centers):
            r = self.radii[i]
            c = np.rint(center).astype(int)
            for s in np.ndindex(tuple(self.d*[2*int(r)+1])):
                ds = np.array(s)-int(r)
                n = c-ds
                if (n-center+0.5).dot(n-center+0.5)<= r*r:
                    self.phasemap[tuple(n % self.N)]=1
        
    def get_phase(self,n):
        return self.phasemap[n]

    
class booleanEllipses(object):  #only in 2D
    def __init__(self,centers,ai,bi,thetai,N):
        self.centers=centers
        self.ai=ai
        self.bi=bi
        self.thetai=thetai
        self.N = N
        self.phasemap = np.zeros(tuple(N),dtype=np.int8)
        self.initializePhaseMap()

    def initializePhaseMap(self):
        for i,center in enumerate(self.centers):
            a=self.ai[i]
            b=self.bi[i]
            m=max(a,b)
            theta=self.thetai[i]
            c = np.rint(center).astype(int)
            for s in np.ndindex(tuple(2*[2*int(m)+1])):
                ds = np.array(s)-int(m)
                n= c-ds
                x=n+0.5
                A=np.array([[np.cos(theta),np.sin(theta)],[-np.sin(theta),np.cos(theta)]])
                x=np.dot(A,x-center)
                if (x[0])**2/a**2+(x[1])**2/b**2 <= 1:
                    self.phasemap[tuple(n % self.N)]=1
        
    def get_phase(self,n):
        return self.phasemap[n]