材料实用分析软件
项目描述
Spam是一个基于NumPy和SciPy构建的Python软件，用于分析和管理材料科学中的3D和2D数据集，无论这些数据来自X射线断层扫描、随机场还是其他来源。
提供了一些常见的函数，这些函数在Numpy和Scipy中要么缺失要么运行缓慢，预计将被用户在新Python脚本中使用。这些函数位于tools/目录中，包括处理随机场、形态学操作、数字图像相关和标签图像的工具。Spam的一些函数透明地调用C/C++函数以提高速度。
还提供了一些用户可调用的脚本——它们是更复杂的代码块，结合了多个函数，并具有命令行界面。目前，这些脚本包括3种不同的图像相关技术。
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变更日志
版本 |
日期 |
备注 |
|---|---|---|
版本 0.7.1.0 |
2024-03-06 |
脚本现在通过Python函数调用，并已移动到src/spam/scripts |
版本 0.7.0.1 |
2024-02-16 |
删除生成随机场的R依赖项，改用gstools |
版本 0.6.5.2 |
2024-01-24 |
更新returnStatus以区分配准和局部DIC中的图像纹理和变换算子问题 |
版本 0.6.5.1 |
2023-12-04 |
删除Python 3.8并更新文档链接 |
版本 0.6.5 |
2023-11-23 |
改进文档 |
版本 0.6.4 |
2023-08-28 |
spam.DIC.register()中新增returnPhiMaskCentre选项 |
版本 0.6.3.2 |
2023-07-19 |
修复spam-ereg的输入，强制spam-reg中的图像大小相同 |
版本 0.6.3.1 |
2023-07-07 |
恢复spam-ereg的输入，更新pypi上的链接 |
版本 0.6.3 |
2023-07-06 |
修复register()中的掩码问题，移动到pyproject.toml，以及2D imShowProgress和applyPhiPython |
版本 0.6.2.1 |
2023-03-21 |
图形工具中的导入已修复 |
版本 0.6.2 |
2023-03-17 |
修复了配准、pep8和black整个代码，开发全球和投影 |
版本 0.6.1.3 |
2022-10-25 |
修复了histogramTools，更新了多个库调用以解决弃用警告 |
版本 0.6.1.2 |
2022-09-22 |
并行化tetLabel，spam-pixelSearch中的安全性，-skp在spam-ldic中 |
版本 0.6.1.1 |
2022-01-20 |
spam-passPhiField (-regs)的配准减法选项 |
版本 0.6.1 |
2021-10-29 |
新增spam.orientations和segmentations函数 |
版本 0.6.0.3 |
2021-07-08 |
修复了-applyF检查。现在将注册猜测正确应用于一组点 |
版本 0.6.0.2 |
2021-06-23 |
修复了 spam-mmr-graphical 和 PyQt5 依赖问题。新功能 spam.plotting.plotSphericalHistogram 可渲染 3D 姿态分布！ |
版本 0.6.0.1 |
2021-05-20 |
对 spam-filterPhifield 和 spam-regularStrain 进行了小的修复。 |
版本 0.6.0 |
2021-05-04 |
图像相关脚本进行了大规模重写，引入了 spam-pixelSearchPropagate、spam-filterPhiField 和 spam-passPhiField。spam-pixelSearch 现在从 spam-ldic 和 spam-ddic 中分离出来，并在网格和标记模式下工作。请查看新脚本文档，了解这些脚本应该如何串联使用。大量脚本和函数现在支持多进程，并且完全删除了 MPI 并行化以及 mpi4py。pygmsh 依赖也已删除。 |
版本 0.5.3.4 |
2021-03-19 |
这是支持 Python 3.5 的最后一个版本。更新了 spam-ldic 中的梯度选项，并引入了一个新函数来生成像素化的球体：spam.kalisphera.makeBlurryNoisySpheroid()。 |
版本 0.5.3.3 |
2020-11-27 |
修复了 spam-reg 脚本、spam-ereg-discrete 写入问题、spam-ldic 更新了梯度选项，并实现了 2D 中的 Geers。 |
版本 0.5.3.2 |
2020-10-27 |
恢复了 spam-ereg-discrete 的掩码选项，并为 2D 图像中的 spam-ldic 和 registerMultiscale() 修复了许多问题。 |
版本 0.5.3.1 |
2020-10-23 |
通过 slicePadded 和 moveGrains 将 spam-ereg-discrete 制造得更安全，现在更名为 moveLabels，并与 erodeLabels 一起作为函数提出。 |
版本 0.5.3 |
2020-10-07 |
在 spam-ldic 和 spam-ddic 中改善了边缘情况，感谢名为 spam.helpers.slicePadded() 的辅助函数。同时为 spam-ddic 新增了调试模式，以及一个名为 spam-ereg-discrete 的图形工具，用于手动对齐标签。 |
版本 0.5.2.1 |
2020-07-20 |
这是 JOSS 论文中使用的版本。为 PyPI 制作了 Python 3.8 包，包括分类器。Python 2.7 已弃用。 |
版本 0.5.2 |
2020-06-03 |
在 spam-mmr 和 spam-mmr-graphical 中进行了重大改进，所有 TSV 文件 im1->im2 和梯度始终在 im2 中计算。 |
版本 0.5.1.5 |
2020-05-28 |
在注册过程中不需要时不要重新计算雅可比矩阵。像素搜索中的安全性。 |
版本 0.5.1.4 |
2020-05-16 |
修复了 spam-deformImageFromField，使用了 C++14。 |
版本 0.5.1.3 |
2020-04-20 |
修复了 spam-mmr 并改进了 spam-ddic 中的像素搜索。 |
版本 0.5.1.2 |
2020-04-20 |
修复并测试了 register() 中的大初始猜测，spam-mmr-graphical 得到复兴。 |
版本 0.5.1.1 |
2020-04-08 |
修复了运行 spam-ldic 进行像素搜索的问题。 |
版本 0.5.1 |
2020-04-07 |
修复了使用 mpi 运行 spam-ddic 的问题，并实现了 S. Brisard 的方向侵蚀。 |
版本 0.5.0 |
2020-03-27 |
脚本、函数、变量、参数的名称进行了大规模重命名，TSV 文件读取中保持了一些向后兼容性。一些示例
为计算应变引入了新框架，其中 F 的计算与其分解分离。与相关联的输出字段前缀为“SubPix”和“SubPixel”，在 TSV 相关输出中，如“F12”现在称为“Fzy” |
版本 0.4.3 |
2020-01-16 |
对图形客户端进行了各种修复（能够从 spam-mmr-graphical 保存 TSV 并使用 spam-mmr 进行最后、精确的运行）。对三角剖分（现在使用 CGAL alpha 形状）和离散应变计算器（测试结果）进行了改进。 |
版本 0.4.2 |
2019-09-25 |
spam-mmr-graphical 现在可以工作，spam-mmr 也有改进。 |
版本 0.4.1 |
2019-09-13 |
spam-mmr-graphical 现在可以工作（c-python 类型错误）。客户端的各种错误修复。spam-ITKwatershed 现在接受标记。 |
版本 0.4.0 |
2019-07-18 |
c++ 现在使用 pybind11 绑定。为多模态配准引入了新的图形脚本 spam-mmr-graphical。为眼（手动）配准引入了新的图形脚本 spam-ereg。建议所有用户升级到 Python3。 |
版本 0.3.3.1 |
2019-05-27 |
修复了 2^31 的分箱问题，移除了不兼容 Python3 的即时打印行。第一个具有 CGAL 三角剖分的版本。 |
版本 0.3.2.1 |
2019-05-14 |
更新了 pip 文档和变更日志。 |
版本 0.3.2 |
2019-04-30 |
修复了大于 2^31 像素图像的段错误，并在 spam-ldic 中输出减去和原始字段。 |
版本 0.3.1 |
2019-04-08 |
修复了 spam.DIC.transformationOperator 的一些遗忘函数。 |
版本 0.3.0 |
2019-03-28 |
DIC 中的命名保持一致：Phi 是 4x4 单位变形函数，F 是其内部的 3x3 位移梯度。 |
版本 0.2.2.2 |
2019-03-21 |
这是在 pip 上的第一个版本，具有完整的依赖关系。本版本的 spam 在使用 pip install spam 创建的 venv 中完全运行。 |
版本 0.2.2.1 |
2019-03-20 |
自动将 requirements.txt 拉入 setup.py。这使从 git 构建的版本与从 pip 构建的版本保持一致。 |
版本 0.2.2 |
2019-02-21 |
近似 Python 3 兼容性 |
版本 0.2.1 |
2019-02-18 |
将 PyPI 文档添加到 pip 中的 RST |
版本 0.2.0 |
2019-02-18 |
将 PyPI 文档添加到 README.rst，以便在 pip 上显示。请注意，构建状态和覆盖率徽章将在打开对 gitlab 的访问后才会显示。 |
哈希值 for spam-0.7.1.0-cp312-cp312-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl
| 算法 | 哈希摘要 | |
|---|---|---|
| SHA256 | 1c0b29a603f033c6f345a4a92a0bca016df13aeca82e4bd215e3e05e81af707c |
|
| MD5 | e6a095ac74e21893159de45e9252e4f2 |
|
| BLAKE2b-256 | 854a690c45183edf332d3677977b0194208f9b046afac2c71261ecb91ab5a419 |
哈希值 for spam-0.7.1.0-cp312-cp312-macosx_12_0_arm64.whl
| 算法 | 哈希摘要 | |
|---|---|---|
| SHA256 | 8195d94367788246f80486229f347bf2c584459d55d62bbae8f7a5503391ec78 |
|
| MD5 | 7bd148ae952c7d1b31ce1ba1abbea4ca |
|
| BLAKE2b-256 | cad7c2e98412dcf29e7e44f76d0709d0897ad611756a1fecfc32a514085ec434 |
哈希值 for spam-0.7.1.0-cp312-cp312-macosx_11_0_x86_64.whl
| 算法 | 哈希摘要 | |
|---|---|---|
| SHA256 | 90f7a0e5b7cd1ae3930d735b16c966d30cec74668dcd367c873c3cbd4e66810e |
|
| MD5 | 03a8942675dfc11767d60a2968b713e5 |
|
| BLAKE2b-256 | f006c369144524c9c0d584804aeeaabddf15f8cecc6cec5db5de39120cdb65a1 |
哈希值 对于 spam-0.7.1.0-cp311-cp311-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl
| 算法 | 哈希摘要 | |
|---|---|---|
| SHA256 | 77daa5e285a06d67ab43d7424381af77afa9a72ba9a42ce399ea0f2704f7df29 |
|
| MD5 | 80019cae40f41016903f086630082867 |
|
| BLAKE2b-256 | 36411c9e261f9fc66df2e6920a81b69abc469501d3cffe42824868f307e8c880 |
哈希值 对于 spam-0.7.1.0-cp311-cp311-macosx_12_0_arm64.whl
| 算法 | 哈希摘要 | |
|---|---|---|
| SHA256 | 6a421baa385ba132936c97b28c51a90ff76669b65bf63c9bf81e5dd2f28122eb |
|
| MD5 | 7b12d276784b6ea7d683db9d6407e10a |
|
| BLAKE2b-256 | c8d1481f6c11466589fc51c7699061f0bb333dc0d940800eee8727f94a206b36 |
哈希值 对于 spam-0.7.1.0-cp311-cp311-macosx_11_0_x86_64.whl
| 算法 | 哈希摘要 | |
|---|---|---|
| SHA256 | 3387ef2b5f5e8c091c534012bad0b52a03594e59c82c60f374b62a52194feca9 |
|
| MD5 | 3d58e03006568d4e6c7c4c82628ea317 |
|
| BLAKE2b-256 | 8e548df37fd323b0c45b67aa60bf89b4be3076d03bba3a622002f82595d7d22d |
哈希值 对于 spam-0.7.1.0-cp310-cp310-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl
| 算法 | 哈希摘要 | |
|---|---|---|
| SHA256 | e6376ec2b437e5b37c7e8768b671432534619930e38df308c87b6a82031ade19 |
|
| MD5 | 2b674a20cad1cce0d72a1e327cf97ec6 |
|
| BLAKE2b-256 | 008be9694ceb140b10093e4dd445c9264843f9952661979641e391717bc08465 |
哈希值 对于 spam-0.7.1.0-cp310-cp310-macosx_12_0_arm64.whl
| 算法 | 哈希摘要 | |
|---|---|---|
| SHA256 | 2de51212b32ebdd2facca3f336fd21f6a6046d7cf52c796e39552b102fbd4e1d |
|
| MD5 | 241f7ab934da8bad8f6f02bf905a7a53 |
|
| BLAKE2b-256 | 43fd7451a9263ecfefa35b44b46b938b33cc91dff4c202dd43b94e75186222f2 |
哈希值 对于 spam-0.7.1.0-cp310-cp310-macosx_11_0_x86_64.whl
| 算法 | 哈希摘要 | |
|---|---|---|
| SHA256 | 4735ca2bfe17d2be997eb5a5aa7b051d4c6bdad2f6162ed8caf7bdc38840bc95 |
|
| MD5 | 5f6136bcf3258ff93a3b3e5b181db63d |
|
| BLAKE2b-256 | b060d560a2b9eaaae4fd13f08fb858fc2dad5663c39636735a78771f00a3b6ac |
哈希值 对于 spam-0.7.1.0-cp39-cp39-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl
| 算法 | 哈希摘要 | |
|---|---|---|
| SHA256 | 0a6c60bedb9b0e47c1e808f5968e56e8c9e30e9c7ebe13c389f8a1a3fa488d41 |
|
| MD5 | 10baf6d03c3d4acd4b0d1b217cee8477 |
|
| BLAKE2b-256 | 4d8a909eed976cd4b26d69281d3ea7a8a06d6e5f194563b1653c284ff081805f |
哈希值 对于 spam-0.7.1.0-cp39-cp39-macosx_12_0_arm64.whl
| 算法 | 哈希摘要 | |
|---|---|---|
| SHA256 | dad7ff619e638dd9a7e6f0ae4443182431f138ce2e28cf0de9949a216f102c3b |
|
| MD5 | af10b6def04c1ef51472ff54d5cd7da1 |
|
| BLAKE2b-256 | e854577e6e1211138f05ce8e622ff9641fa5256fe22478b8281a4fd1ef8bf91c |
哈希值 对于 spam-0.7.1.0-cp39-cp39-macosx_11_0_x86_64.whl
| 算法 | 哈希摘要 | |
|---|---|---|
| SHA256 | 1b8d2fcf1d4a732b75c574bdc213bbb3b3719296961b62c504a081609946e133 |
|
| MD5 | 694aaf6eae56bab10aef5de4e726e10c |
|
| BLAKE2b-256 | 6aefec96fc8eeb34edbf7090d876a28ac9cbd35492d88c21648d229dc613cef1 |
