2024-RP-3E-RHEED

Python aplikace pro zpracování obrazových dat z měření RHEED při růstu MBE nebo charakterizaci materiálů a tenkých vrstev

Autoři

• Marek Bílý - Výpočetní algoritmy, teorie
• Jan Schreiber - Výpočetní algoritmy, dokumentace
• Marek Švec - GUI, dokumentace

Supervize

• Fyzikální ústav AV ČR, v.v.i.
  • Ing. Filip Křížek Ph.D.
  • Dr. Dominik Kriegner

Dokumentace

Návod pro spuštění a navigaci v prvním okně GUI:

• Systémové požadavky

  • Operační systém - Windows, macOS nebo Linux
  • Python verze - 3.9 a novější
  • Python knihovny - PyQt5 nebo PySide6 (instalace knihoven pomocí pip install qtpy PyQt5)

• Instalace

  1. Klonování repozitáře

  gc//github.com/gyarab/2024-RP-3E-RHEED.git
  cd 2024-RP-3E-RHEED
  

  2. Vytvoření a aktivace virtuálního prostředí

  python -m venv venv
  source venv/bin/activate  # Na Windows: venv\Scripts\activate
  

  3. Instalace požadovaných knihoven

  pip install -r requirements.txt
  

  Pokud requirements.txt neexistuje, nainstalujte knihovny ručně:

  pip install silx opencv-python PyQt5 numpy h5py matplotlib
  

• Závislosti

  Seznam závislostí projektu: Dependency Graph

• Spuštění

  • V terminálu napište python src/main.py

• Návod k použití

• Program umožňuje buď nahrát již zachycený soubor, nebo spustit kameru pro živý záznam. Před zahájením živého záznamu je ale nutné správně nastavit camera port a další
  parametry kamery, což se provádí v menu baru. Po načtení souboru nebo spuštění kamery se video zobrazí ve vizualizačním okně. Snímky v okně je možné pozastavit nebo posouvat mezi nimi. Vizualizační okno lze dále upravovat pomocí nástrojů v toolbaru, kde je možné ovládat jeho zobrazení a pracovat s dalšími funkcemi, například s histogramem.

  ROI lze přidávat a spravovat v ROI manageru umístěném v pravém horním rohu. Analýza vybraných ROI pak probíhá ve statistickém okně v pravém dolním rohu, kde lze zjistit průměrnou hodnotu intenzity (mean) a využít možnost zobrazení časových průběhů v grafu timeseries plot.

• Prezentace: .PPTX