import unittest import sys import os import math from itertools import islice import numpy as np import copy import ctypes import galsim import yaml from astropy.io import fits from observation_sim.instruments.chip import chip_utils import matplotlib.pyplot as plt # test FUNCTION --- START # def add_crosstalk(GSimg): crosstalk = np.zeros([16, 16]) crosstalk[0, :] = np.array([1., 1e-4, 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.]) crosstalk[1, :] = np.array([1e-4, 1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.]) crosstalk[2, :] = np.array([0., 0., 1., 1e-4, 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.]) crosstalk[3, :] = np.array([0., 0., 1e-4, 1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.]) crosstalk[4, :] = np.array([0., 0., 0., 0., 1., 1e-4, 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.]) crosstalk[5, :] = np.array([0., 0., 0., 0., 1e-4, 1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.]) crosstalk[6, :] = np.array([0., 0., 0., 0., 0., 0., 1., 1e-4, 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.]) crosstalk[7, :] = np.array([0., 0., 0., 0., 0., 0., 1e-4, 1., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.]) crosstalk[8, :] = np.array([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 1., 1e-4, 0., 0., 0., 0., 0., 0.]) crosstalk[9, :] = np.array([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 1e-4, 1., 0., 0., 0., 0., 0., 0.]) crosstalk[10, :] = np.array([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 1., 1e-4, 0., 0., 0., 0.]) crosstalk[11, :] = np.array([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 1e-4, 1., 0., 0., 0., 0.]) crosstalk[12, :] = np.array([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 1., 1e-4, 0., 0.]) crosstalk[13, :] = np.array([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 1e-4, 1., 0., 0.]) crosstalk[14, :] = np.array([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 1., 1e-4]) crosstalk[15, :] = np.array([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 1e-4, 1.]) # 2*8 -> 1*16 img = chip_utils.formatOutput(GSimg) ny, nx = img.array.shape nsecy = 1 nsecx = 16 dy = int(ny/nsecy) dx = int(nx/nsecx) newimg = galsim.Image(nx, ny, init_value=0) for i in range(16): for j in range(16): newimg.array[:, int(i*dx):int(i*dx+dx)] += crosstalk[i, j]*img.array[:, int(j*dx):int(j*dx+dx)] # 1*16 -> 2*8 newimg = chip_utils.formatRevert(newimg) return newimg # test FUNCTION --- END # class detModule_coverage(unittest.TestCase): def __init__(self, methodName='runTest'): super(detModule_coverage, self).__init__(methodName) self.dataPath = os.path.join( os.getenv('UNIT_TEST_DATA_ROOT'), 'csst_msc_sim/csst_fz_msc') def test_add_crosstalk(self): nsecy = 2 nsecx = 8 ny, nx = 1024,1024 dy = int(ny/nsecy) dx = int(nx/nsecx) mapclip = np.zeros([dy, int(nsecx*nsecy*dx)]) for i in range(int(nsecx*nsecy)): mapclip[:, i*dx:dx+i*dx] = np.random.randint(10)+np.random.rand(int(dy*dx)).reshape([dy, dx]) mapclip = galsim.ImageF(mapclip) nsecy = 1 nsecx = 16 ny,nx = mapclip.array.shape dy = int(ny/nsecy) dx = int(nx/nsecx) for i in range(int(nsecy*nsecx)): gal = galsim.Gaussian(sigma=0.2, flux=500000).drawImage(nx=32, ny=32).array py = np.random.randint(450)+10 mapclip.array[py:py+32, int(i*dx)+10:int(i*dx)+42] += gal tmap = chip_utils.formatRevert(mapclip, nsecy=1, nsecx=16) # 1*16 -> 2*8 temp = add_crosstalk(tmap) fig = plt.figure(figsize=(20,60)) ax = plt.subplot(311) plt.imshow(np.log10(mapclip.array+1), origin='lower', cmap='gray') ax = plt.subplot(312) plt.imshow(np.log10(temp.array+1), origin='lower', cmap='gray') ax = plt.subplot(313) plt.imshow(np.log10(temp.array-tmap.array+1), origin='lower', cmap='gray') plt.savefig(os.path.join(self.dataPath, "./test_crosstalk.png"), dpi=300, bbox_inches='tight') self.assertTrue(True) if __name__ == '__main__': unittest.main()