光斑处理：python处理高斯光束的图像
光斑处理系统：程序框架

打开图像

光斑图像的本质是光强在空间中的分布，而有的时候，通过CCD拍到的图像往往存成虚假的RGB格式，所以在打开图像时，需要判断其维度，如果有多个通道，需要将其转换为单个通道的灰度图像。

在我们的框架中，img_open实现打开图像的功能，考虑到在打开图象时需要进行文件交互，所以引入文件对话框。下面代码就是对img_open的实现，需要注意，这是一个类的方法，复制到类中时需要注意缩进。

from tkinter.filedialog import askopenfilename# class AnaFacula():
# ...def img_open(self):name = askopenfilename(title="请打开图片")if name=="":returnimg = plt.imread(name).astype(float)if len(img.shape)==3:img = img[:,:,0]self.oriImg = imgself.img = img + 0self.imgShow()

其中，self.oriImg是原图，self.img是经过处理后的图像，之所以加上一个0，目的是实现深拷贝的效果，使之与self.oriImg指向不同的内存区域。

点击开始按钮，效果如下

默认图像

在打开软件的时候，图窗中有一张默认图片，目前这张图片并不是光斑，而是通过随机数生成的一个噪声。

为了让这个程序更加友好，初始化时最好显示一张可供处理的光斑图像，一种比较简单的方案，就是直接将图像的相对路径引入初始化函数，但这样做有个问题，即对程序打包之后，这张图片就需要作为程序包外面的单个文件，很容易遗失，使得程序中的相对路径失效，进而导致程序崩溃。

一种比较优雅的方式，是将图像的数据封装到一个.py文件中，然后通过import的方式导入。

为此，最简单的方法，就是打开一张图像后，将其所有数值打印出来，为其赋予一个变量之后，再存储为文件。

import matplotlib.pyplot as pltpath = 'test.bmp'def saveImgAsTxt(path):img = plt.imread(path).astype(int)if len(img.shape)==3:img = img[:,:,0]ds = []for row in img:data = ','.join([str(c) for c in row])ds.append(f"[{data}]")s = 'backImg = [' + ',\n'.join(ds) + ']'with open('backImg.py', 'w') as f:f.write(s)saveImgAsTxt(path)

其内容大致如下

打眼看去，基本每一行都是$3,3,3,3,\cdots$，或者偶尔有一些$4$，这些都是图像的背底。

接下来修改self.oriImg的初始化方法

from backImg import backImgclass AnaFacula():def __init__(self):# 中间代码省略# 初始化图像self.oriImg = np.array(backImg, dtype=float)self.img_ori()

从而打开软件后，显示情况如下