v2.4.10

.gitignore

@@ -155,4 +155,7 @@ _deps
 *.pyd
 
 # Personal To Do's
-TODO.md
+TODO.md
+
+# Streamlit data files
+src/modules/MicrotomRemote/PNM_Report/static/

README.md

@@ -1,10 +1,28 @@
+[![Apache 2.0][apache-shield]][apache] 
+[![Code style][black-shield]][black]
+![OS](https://img.shields.io/badge/OS-linux%2C%20windows-0078D4)
+![language](https://img.shields.io/badge/language-Python-239120)
+[![based](https://img.shields.io/badge/Based_on-3D_Slicer-1F65B0)](https://github.com/Slicer/Slicer)
+
+[apache]: https://opensource.org/licenses/Apache-2.0
+[apache-shield]: https://img.shields.io/badge/License-Apache_2.0-blue.svg
+[black]: https://github.com/psf/black
+[black-shield]: https://img.shields.io/badge/code%20style-black-000000.svg
+
+
 # GeoSlicer
 
 GeoSlicer is a software platform for digital rock visualization and image processing, encompassing multiple approaches involving thin section, CT and mCT imagery. We use advanced techniques, like Convolution Neural Networks, to deliver a unique solution that allows users to solve complex workflows from a single platform.
 
 Download GeoSlicer latest public release [here](https://grrjnyzvhu1t.objectstorage.sa-saopaulo-1.oci.customer-oci.com/p/21K1LIUA6UiqhKhzhp9lGq8ZG9T6uDmzTOFsyhqep1C1wSczZzpbEr62pkQMBiUP/n/grrjnyzvhu1t/b/General_ltrace_files/o/GeoSlicer/builds/windows/GeoSlicer-latest-public.exe)
 
-## Intro
+## Use cases and examples
+
+Users can find examples of GeoSlicer uses in the following video and at [LTrace's Youtube channel](https://www.youtube.com/@ltracegeo).
+
+[![Watch te video](https://img.youtube.com/vi/EPKBOYkJE40/0.jpg)](https://www.youtube.com/watch?v=EPKBOYkJE40)
+
+## Developer intro
 
 The GeoSlicer code is a set of modules and auxiliary functions to work with digital rock images. The modules are installed onto a modified version of [3D Slicer](https://github.com/Slicer/Slicer) which we call GeoSlicer-base. To do so, a deploy script is used to deploy and install modules, generate a release, install in development mode, generate the public and opensource versions and commit them to the open source repository.
 GeoSlicer-base can be obtained from pre-built binaries available for [windows](https://objectstorage.sa-saopaulo-1.oraclecloud.com/p/9YamKS-nDFknDBbJ_J3Dr8bgiUxfRDVnI5VhGXJpp81l1DUOCMPTZ58H0qHa056V/n/grrjnyzvhu1t/b/General_ltrace_files/o/GeoSlicer/base/release/win32/GeoSlicer-2.2.2-2024-04-01-win-amd64.zip) and [linux](https://objectstorage.sa-saopaulo-1.oraclecloud.com/p/ODrLP5ha4lH7usFggSHCVUbRTl70-bqYdf7gXUscC6AI82Kbd8namWWXmfknZ0J9/n/grrjnyzvhu1t/b/General_ltrace_files/o/GeoSlicer/base/release/linux/GeoSlicer-2.2.2-2024-04-01-linux-amd64.tar.gz) or built from source using the [geoslicerbase](https://github.com/ltracegeo/geoslicerbase) and [slicer](https://github.com/ltracegeo/Slicer) repositories. 

changelog

@@ -0,0 +1,87 @@
+MUSA-42: Integração do Geolog, incluindo conexão, importação e exportação de dados. Melhorias na interface, correções de bugs, tratamento de erros e padronização de código. Pequenos aprimoramentos na interface e seletores de diretório de separação para melhor compatibilidade com Linux.
+MUSA-62: Melhorias na exportação/importação de arquivos LAS, incluindo imagens de furos de sondagem e tratamento de curvas 1-D e 2-D. Limpeza de código, tratamento de erros e gerenciamento de memória. Adicionado suporte para Geolog ler curvas 2D exportadas pelo GeoSlicer e exportação de histograma. Ajustes de estilo de código e pequenas alterações.
+MUSA-67: Confirmação inicial na usabilidade do ambiente imagelog com pequenas alterações e adições de imagens. Revise as correções e correções de itens.
+MUSA-68: Adicionada opção para carregar arquivos .tif como volumes labelmap no MicroCTLoader e melhorias para desabilitar o carregamento de múltiplas fatias 2D como labelmap.
+MUSA-81: Módulo ImageLogInpaint adicionado e atualizado para pintura interna, incluindo tratamento de erros, comentários, atualizações do README e formatação de código.
+MUSA-90: Erros corrigidos na importação DLIS, incluindo tratamento de curvas sem nome e sem unidade. Rótulos de unidade corrigidos em nós de tabela.
+MUSA-91: Habilitado o crossplot de dados de log mesclando colunas, testes incluídos e revisão de código realizada.
+PL-1373: Recurso de tempo limite adicionado para ambiente de teste de integração e método de wrapper CLI, logs CLI aprimorados e duração de tempo limite atualizada.
+PL-1373B: Recurso de tempo limite aprimorado no ambiente de teste de integração.
+PL-2068: Painel GeoSlicer ajustado para compatibilidade de versão pública, problemas de implantação corrigidos e erro de digitação de nome corrigido.
+PL-2068B: Atalho de fluxo de trabalho ausente corrigido no "Welcome Geoslicer".
+PL-2238: Volume selecionado exibido em "Slices in 3D", CPUs limitadas e importação de CoreCT otimizada.
+PL-2249: Corrigido o ROI de corte de imagem grande em 0,5 pixel.
+PL-2268: Módulos multiescala adaptados ao fluxo de trabalho, erros corrigidos na seleção da tabela MICP, simulações Kabs e Krel adaptadas e várias correções de bugs e melhorias feitas.
+PL-2284: Dados de Histograma em profundidade corretamente escritos e lidos do CSV, com pequenas correções.
+PL-2287: Link de fatia lado a lado corrigido.
+PL-2291: Janelas impedidas de abrir e fechar rapidamente.
+PL-2299: Fluxo de trabalho PNM aprimorado, gráficos de distribuição de raios adicionados, testes de unidade corrigidos e várias correções de bugs e melhorias feitas.
+PL-2300: Problema corrigido de 'git lfs install', chamada shutil rmtree corrigida e ajustes feitos para criação de versão pública.
+PL-2304: Superfície medial removida da seção fina.
+PL-2330: Opção de legenda adicionada ao diagrama cruzado, caixa de seleção sincronizada com menu de contexto e ajustes feitos na âncora da legenda.
+PL-2331: Corrigidas as configurações de PCR/crop habilitado.
+PL-2332-2: Aplicadas as alterações.
+PL-2338: Tipos de nó filtrados que recebem um observador de nó quando criados.
+PL-2340: Excluído o widget do módulo após cada caso de teste, corrigidos vários problemas de teste de log de imagem e feitas mais correções de bugs.
+PL-2340b: Corrigidos widgets sobrepostos no PoreNetworkVisualization e MultiScale.
+PL-2341: Corrigido WidgetsTest.
+PL-2346: Adicionados verificadores para o nó do editor de segmento.
+PL-2346b: Corrigido BigImageTest.test_spacing.
+PL-2351: Método ajustado causando vazamento de memória.
+PL-2352: Corrigido ThinSectionLoaderTest e sobreposição de UI no explorer.
+PL-2353: Fluxo de trabalho PNM aprimorado no MicroTom, adicionadas simulações Multiscale e Krel e feitas várias correções de bugs e melhorias.
+PL-2354: Corrigido acesso inválido ao intervalo em ImageLogData.
+PL-2355: Corrigidos testes de integração usando atributos de membros de classe reservados.
+PL-2359: Seleção de segmento restaurada após remoção de limite.
+PL-2362: Adicionada legenda na captura de tela.
+PL-2363: Tamanho da fonte de anotação inicial restaurado e fator de escala ajustado.
+PL-2364: Opção de opacidade de nó de segmentação aprimorada para visualização 3D.
+PL-2365: Versão e referência do pyqtgraph atualizadas.
+PL-2368: Implantação do aplicativo corrigida.
+PL-2392: Problema de correção de sombreamento polinomial Big Image corrigido e tempo limite de teste de integração atualizado.
+PL-2397: Teste de rastreamento corrigido.
+PL-2398: Teste CustomizedData corrigido.
+PL-2400: Teste de integração MicroCTCupsAnalysis corrigido.
+PL-2401: Teste WidgetIdentification corrigido.
+PL-2402: Limpeza ajustada para remover o pai dos widgets dos plugins internos.
+PL-2409: Notificação do Slack adicionada para execuções de testes diários com falha e suporte aprimorado ao Windows.
+PL-2409b: Problemas de notificação do Slack do pipeline corrigidos e alterações limpas.
+PL-2410: Uso corrigido do QWidget excluído em gráficos.
+PL-2410B: Teste de integração do CrossplotWidget corrigido.
+PL-2411: Matriz de edição corrigida no registro manual do MCT e interface aprimorada.
+PL-2413: Filtro regex corrigido no PorosimetryCLI e testes de integração do modo em lote aprimorados.
+PL-2417: Nó de proporção pendente "vazio" corrigido.
+PL-2419: Divisão por zero corrigida na biblioteca patchmatch e teste adicionado.
+PL-2422: Correção de sombreamento atualizada para float e teste de correção de sombreamento polinomial adicionado para dados de PCR.
+PL-2424: Removida a dependência de retorno de chamada no SingleShot, usando Signal em vez disso.
+PL-2425: Exibido o tamanho na memória dos volumes escalares no explorador de dados.
+PL-2426: Adicionada verificação de extensão de nome de arquivo e corrigido o tratamento de volumes clonados.
+PL-2427: Corrigida a criação de labelmap de proporção no log de imagem e abertura manual da visualização de adereços.
+PL-2429: Melhoria da UI de controle de dados e corrigidos problemas com o carregamento de múltiplas réplicas.
+PL-2430: Adicionado módulo Open Rock Data (drd) e botão na tela de boas-vindas.
+PL-2430c: Corrigida a verificação de licença e a versão TBB.
+PL-2431: Movido pnflow para GitHub.
+PL-2432: Atualizado o README com instruções de construção e implantação.
+PL-2435: Redirecionado 'Exportar para arquivo...' para o módulo export.
+PL-2436: Corrigido erro de pipeline de lançamento.
+PL-2437: Corrigido carregamento de parâmetros de unidade e simulação do pnflow, testes atualizados.
+PL-2441: Corrigido importação de CoreCT e QEMSCAN revertendo algumas correções de vulnerabilidade.
+PL-2441b: Corrigidos testes de unidade e outros detalhes.
+PL-2442: Construído libpnflow.so com Ubuntu 18.04.
+PL-2443: Corrigidos widgets 3D em relatórios do Streamlit e removido o Streamlit da versão pública.
+PL-2446: Corrigido aviso para nenhuma rede conectada, porespy atualizado e testes aprimorados.
+PL-2449: Submódulo porespy atualizado e extração multiescala aprimorada.
+PL-2450: Corrigido interface pública do GeoSlicer e reduzido comprimento de caminho.
+PL-2451: Gerado erro no PNM bifásico quando a rede não percola e registro aprimorado.
+PL-2453: Problemas públicos corrigidos do GeoSlicer.
+PL-2454: Observador de nó removido na saída do corte e teste relevante adicionado.
+PL-2472: Importação RAW corrigida após excluir a saída do labelmap anterior.
+PL-2473: Histograma em profundidade corrigido da análise de múltiplas imagens.
+PL-2476: Simulação de fluxo de pn corrigida travando com muitas conexões de poros e submódulo atualizado.
+PL-2478: Comportamento esperado do caso de teste de integração corrigido e ordens de modelo aprimoradas.
+PL-2480: Processo de ajuste de corte manual corrigido para corte automático MCT.
+PL-2481: Comportamento da interface padrão de análise de múltiplas imagens ajustado para o método 'histograma em profundidade' e teste de integração adicionado.
+PL-2483: Dlisio atualizado e processo de carregamento mostrado com barra de progresso.
+PL-2484: Troca de layout de segmentação de log de imagem aprimorada e traceback corrigido.
+PL-397: Adicionado erro de otimização Kds à equação de erro de permeabilidade e pai do widget atualizado.
+outros: Novos worksteps de ThinSection adicionados no Workflow, fluxo de trabalho melhorado. Métodos de exportação/importação de arquivo LAS e inspetor. Adicionados testes de integração, correções de bugs e formatação de código.

src/ltrace/ltrace/algorithms/partition.py

@@ -76,6 +76,7 @@ def runPartitioning(
     tag=None,
     inputNode=None,
     wait=False,
+    checkPercent=True,
     **kwargs,
 ):
     reportNode = createOutput(
@@ -112,13 +113,14 @@ def runPartitioning(
 
     segment_percent = (segment_count_array[1] / sum(segment_count_array)) * 100
 
-    threshold = 0.08  # arbitrarily chosen
-    if segment_percent < threshold:
-        result = slicer.util.confirmOkCancelDisplay(
-            f"The selected segments represents less than {threshold}% of the image. Are you sure you want to continue?\n"
-        )
-        if result == False:
-            raise RuntimeError("Canceled")
+    if checkPercent:
+        threshold = 0.08  # arbitrarily chosen
+        if segment_percent < threshold:
+            result = slicer.util.confirmOkCancelDisplay(
+                f"The selected segments represent less than {threshold}% of the image. Are you sure you want to continue?\n"
+            )
+            if result == False:
+                raise RuntimeError("Canceled")
 
     directionVector = params.get("direction", None)
     if directionVector:

src/ltrace/ltrace/algorithms/spiral_filter.py

@@ -0,0 +1,70 @@
+import numpy as np
+
+from scipy.special import comb
+
+
+def filter_spiral(data, T_depth, wlength_min=3.0, wlength_max=100.0, factor=1.0, transit_bandw=0.02):
+
+    I = np.shape(data)[0]
+
+    media = data.mean()
+    data = data - media
+
+    Fnorm_transit_bandw = 2 * T_depth * transit_bandw / 2
+    Fnorm_transit_bandw_index = int(round(Fnorm_transit_bandw * I))
+    Fnorm_max = 2 * T_depth / wlength_min
+    Fnorm_max_index = int(round(Fnorm_max * I))
+    Fnorm_min = 2 * T_depth / wlength_max
+    Fnorm_min_index = int(round(Fnorm_min * I))
+
+    if Fnorm_transit_bandw_index == 0:
+        Fnorm_transit_bandw_index = 1
+
+    FFT_abs = np.abs(np.fft.fft2(data))
+    FFT_angle = np.angle(np.fft.fft2(data))
+
+    ## Filtering step ##
+    espiral_abs = np.zeros(np.shape(FFT_abs))
+
+    # filtering in the positive side of the spectrum
+    filtro1 = smooth_step(
+        np.arange(I), Fnorm_min_index - Fnorm_transit_bandw_index, Fnorm_min_index + Fnorm_transit_bandw_index, 1
+    )
+    filtro2 = 1 - smooth_step(
+        np.arange(I), Fnorm_max_index - Fnorm_transit_bandw_index, Fnorm_max_index + Fnorm_transit_bandw_index, 1
+    )
+    filtro = filtro1 * filtro2
+
+    espiral_abs[:, 1] = FFT_abs[:, 1] * filtro * factor
+
+    # filtering in the negative side of the spectrum
+    filtro1 = np.flip(filtro1)
+    filtro1 = np.concatenate((np.array([filtro1[0]]), filtro1[0:-1]))
+    filtro2 = np.flip(filtro2)
+    filtro2 = np.concatenate((np.array([filtro2[0]]), filtro2[0:-1]))
+    filtro = filtro1 * filtro2
+
+    espiral_abs[:, -1] = FFT_abs[:, -1] * filtro * factor
+
+    # IFFT and return ##
+    espiral_fft = espiral_abs * np.cos(FFT_angle) + espiral_abs * np.sin(FFT_angle) * 1j
+    espiral = np.real(np.fft.ifft2(espiral_fft))
+
+    data_filtered = data - espiral + media
+
+    data_noise = espiral
+
+    return data_filtered, data_noise
+
+
+def smooth_step(x, x_min=0, x_max=1, N=1):
+    # from https://stackoverflow.com/questions/45165452/how-to-implement-a-smooth-clamp-function-in-python
+    x = np.clip((x - x_min) / (x_max - x_min), 0, 1)
+
+    result = 0
+    for n in range(0, N + 1):
+        result += comb(N + n, n) * comb(2 * N + 1, N - n) * (-x) ** n
+
+    result *= x ** (N + 1)
+
+    return result