Device config配置

由于存在特殊设备本身操作较为复杂，本处针对特殊设备（CMOS等）配置进行说明，帮助大家更好地使用设备，之后也会持续更新特殊设备的使用说明。

CMOS

CMOS设备的配置文件为./config/config.json，其内容如下：

{
    "Device": "./Device.py",
    "CMOS": "./run/CMOS.py",
}

其中CMOS对应的文件为./config/CMOS.json，该文件中定义了CMOS设备的相关参数和操作方法。 其中关于CMOS的参数定义如下：

{
    "exposureTime": 500000,
    "intensity": [
        100,
        400
    ],
    "region": [
        748,
        1600,
        0,
        4096
    ],
    "root": "./data",
    "scale": [
        100,
        400
    ],
    "fit_params": {
        "sigma": 10,
        "threshold_rel": 0.2,
        "rlimit": [
            5,
            100
        ]
    }
}   

CMOS参数说明

1. exposureTime：曝光时间
2. intensity：CMOS的强度，范围为0-1000，默认值为100-400
3. region：CMOS的区域，格式为[x1,x2,y1,y2]，表示CMOS的区域范围，默认值为[748,1600,0,4096]
4. root：数据存储的根目录，默认值为./data
5. scale：CMOS的缩放比例，范围为0-1000，默认值为100-400
6. fit_params：拟合参数，用来进行离子识别，修改后可以在CMOSViewer中实时更新，便于调参：
   • sigma：高斯拟合的标准差，默认值为10
   • threshold_rel：对比度，默认值为0.2
   • rlimit：离子半径，格式为[min,max]，默认值为[5,100]

CMOSViewer使用和离子识别程序使用

1. CMOSViewer：用于实时查看CMOS的图像和离子识别结果，使用方法为：
   • 打开设备后会自动打开或者使用CMOSViewer.cmd命令打开
   • 在CMOSViewer中可以实时查看CMOS的图像和离子识别结果
2. CMOSViewer右侧的条可以拖动来调整对比度和亮度，可以更好地查看图
3. 使用的离子识别程序为./libs/cvutilsdev.py里面的findIons函数，源码如下：

   def findIons(
       image: np.ndarray,
       sigma: float = 1,
       threshold_rel: float = 0.3,
       rlimit: list = [0.5, 10],
       **kwargs,
   ) -> Union[float, Tuple[np.ndarray, np.ndarray]]:
       """find ions of input image
   
       Parameters
       ----------
       image : np.ndarray, 2dims or 3dims(will be averaged to 2dims along the first axis)
       verbose : bool, optional
           if true return (pks, radius), elese return (N) ion numbers only, by default True
       sigma : float, optional
           sigma used in gaussian_laplace, by default 2
       threshold_rel : float, optional
           the relative threshold to find ions, by default 0.3
   
       Returns
       -------
       Union[float, Tuple[np.ndarray, np.ndarray]]
           ion number or (pks, radius) of ions
       """
       # print('min r', min_r)
       if not (isinstance(image, np.ndarray) and image.ndim in [2, 3]):
           logger.error("Detector Wrong format of image")
           return False
   
       image = image.mean(0) if image.ndim == 3 else image
       img = gaussian_laplace(image, sigma=sigma, output=np.float32)
       img = np.where(1 - norm(img) > threshold_rel, 1, 0)
       img_label, ion_num = label(img, 0, True)
   
       pks, rds = np.empty((0, 2)), np.empty(0)
       if ion_num <= MAX_ION_NUM:
           props = regionprops(img_label, intensity_image=image)
           rds = np.array([prop.equivalent_diameter / 2 for prop in props])
           if len(rlimit) == 2 and rlimit[1] > rlimit[0] and rlimit[0] > 0:
               idx = np.logical_and(rds > rlimit[0], rds < rlimit[1])
           rds = rds[idx]
           if rds.size:
               pks = np.array([p.centroid_weighted for i, p in enumerate(props) if idx[i]])
               idx = np.lexsort((np.round(pks[:, 0]), np.round(pks[:, 1])))
               pks = pks[idx]
               rds = rds[idx]
       return pks, rds
   

CCD

TODO