constitch.utils
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/home/nicho/starcall-docs/constitch/utils.py

 
Modules
       
io
json
math
numpy
pickle
sys
time

 
Functions
       
format_time(secs)
human_readable(number)
lfsr(value, bounds)
load(path, composite=None, constraints=True, images_file=None, **kwargs)
Loads a CompositeImage instance and any additional CompositeSet instances
saved to a json file with load()
 
Args:
    path (str or io.IOBase): The path or file object to read the json from
    constraints (bool, default True): Whether to load any ConstraintSet instances
        If False, any constraint sets saved in the file are ignored
    images_file (str or io.IOBase): path or file object to load images from
        Where images will be read from, using tifffile.imread
    **kwargs: Extra arguments that are passed to CompositeImage()
 
Returns:
    composite (CompositeImage): The composite read from the file
    *constraints (ConstraintSet): Any ConstraintSet instances that
        were saved with the composite.
log_env(debug, progress)
memory_report()
parity(x)
percent_normalize(image, percent=0.1)
save(path, composite, *constraint_sets, save_images=False, images_file=None)
Saves a CompositeImage and any number of ConstraintSet instances
containing constraints from the composite to a json file. All objects passed to this method
can be restored with a call to load()
 
Args:
    path (str or io.IOBase): The path or file object to save to
    composite (CompositeImage): The composite to be saved
    *constraint_sets (ConstraintSet): Any ConstraintSets to be saved along with the composite.
        These sets must contain constraints from the passed in composite.
    save_images (bool): If True, or if images_file is specified, the images in the composite are saved using tifffile.imwrite
        to the path or file object images_file
    images_file (str or io.IOBase): The path or file object to save the composite images to
        This defaults to path + '.tif'.
simple_progress(iterable, total=None)
standardize_format(image, expected_dims)
Converts an input image into the format
expected, this being:
(width, height), (channels, width, height), (cycle, channels, width, height)
depending on the expected_dims.
to_rgb8(image, percent_norm=0.1, colormap=None)

 
Data
        lfsr_table = [3, 6, 12, 20, 48, 96, 184, 272, 576, 1280, 3592, 7296, 14338, 24576, 53256, 73728, 132096, 466944, 589824, 1310720, ...]