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...@@ -36,7 +36,7 @@ def initialize_filters(N,K,n): ...@@ -36,7 +36,7 @@ def initialize_filters(N,K,n):
filters[i][ki][p] = (np.sin(pi*z)/(n*np.sin(pi*z/n)))**2 filters[i][ki][p] = (np.sin(pi*z)/(n*np.sin(pi*z/n)))**2
return filters return filters
#La fonction initializeGreen prend en argument N, la taille de la grille/image (grille NxN) et renvoie les lments dont on a besoin pour utiliser la fonction operate_field #La fonction initializeGreen prend en argument N, la taille de la grille/image (c'est un 'tuple' de taille d o d est la dimension. Ex : en dimension 2, pour une image 128x128, N=(128,128)) et renvoie les lments dont on a besoin pour utiliser la fonction operate_field
def initializeGreen(N,filter_level=2): def initializeGreen(N,filter_level=2):
d = len(N) d = len(N)
numComp=d numComp=d
...@@ -106,7 +106,7 @@ def operate_fourier_field(x,y,tupleK,N,frequencies,filter_level,filters,tupleFil ...@@ -106,7 +106,7 @@ def operate_fourier_field(x,y,tupleK,N,frequencies,filter_level,filters,tupleFil
#do not use tuple as arguments in parallel mode -> remove tupleFIlters #do not use tuple as arguments in parallel mode -> remove tupleFIlters
#if not enough, remove tupleK and use scalar index to flattened x,y #if not enough, remove tupleK and use scalar index to flattened x,y
#La fonction operate_field permet de calculer, pour un champ 'x' (qui reprsente un champ de polarisation), la dformation cre par la polarisation 'x'. C'est--dire, -Gamma(x). N donne la taille de la grille/image (la taille est NxN). L'argument k0 est la conductivit du milieu de rfrence utilis pour le calcul. Les autres arguments sont ceux qui sont issus de la fonction initializeGreen #La fonction operate_field permet de calculer, pour un champ 'x' (qui reprsente un champ de polarisation), la dformation cre par la polarisation 'x'. C'est--dire, -Gamma(x). N est la taille de la grille/image. L'argument k0 est la conductivit du milieu de rfrence utilis pour le calcul. Les autres arguments sont ceux qui sont issus de la fonction initializeGreen
def operate_field(x,yFourier,fft,ifft,tupleK,N,frequencies,filter_level,filters,tupleFilters,k0): def operate_field(x,yFourier,fft,ifft,tupleK,N,frequencies,filter_level,filters,tupleFilters,k0):
#start = time.time() #start = time.time()
xFourier=fft(x) xFourier=fft(x)
......
...@@ -20,6 +20,7 @@ class square(object): ...@@ -20,6 +20,7 @@ class square(object):
return 0 return 0
return 1 return 1
#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.
class booleanSpheres(object): class booleanSpheres(object):
def __init__(self,centers,radii,N): def __init__(self,centers,radii,N):
self.centers=centers self.centers=centers
......
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