小物プログラム集

本Webでは、ライブラリ tklib を使い、Launcher.py をGUIとしたプログラムを公開していますが、
これらは多くのライブラリを利用し、また、複雑になっています。

　本ページでは、一般的なpythonライブラリで動く小さめのプログラムを公開しています。
実用的な汎用性はありませんが、プログラム作成の参考にしていただければと思います。

　なお、一部 tklib を使っているプログラムがありますが、その場合は必要ライブラリに tklib と書いてあります。

CGI

　本ページで使っているCGIは、D2MatEのCGIページで説明しています。
ただし、pythonではcgi モジュールが3.13で削除されたため、今後はJavascriptに移行していきます。

Image processing

image_contrast.py (ソースコード) (サンプルSTEM画像ファイル)
機能: TEMなどの画像のコントラストをブロック規格化し、画像全体にわたって均一なコントラスト分布に修正する
必要ライブラリ: numpy, scipy, cv2, matplotlib
使用方法: python image_contrast.py infile block_w block_h copy_w copy_h smooth_mode smooth_w smooth_h smooth_order view_w
例: python image_contrast.py stem.png 20 10 3 3 poly 15 15 3
(i) 15x15ピクセル内で3次多項式適合平滑化。
　　 (ii) 20x10ピクセル毎にコントラストを正規化し、3x3ピクセルを残して画像を構成する

　
image_classify.py (ソースコード) (サンプルファイルブロック正規化後のSTEM画像)
機能: TEMなどの画像を正方形ブロックに分割し、実像 (target=real), FFT像 (fft)、実像の自己相関関数 (acf) によってクラスタリングし、元画像にクラスタリング結果を重ねて描画する
必要ライブラリ: numpy, scipy, cv2, matplotlib
使用方法: python image_classify.py infile block_size num_clusters target
例: python image_classify.py normalized_image.png 50 5 fft
(i) 50x50ピクセルブロックごとにFFTを行い、ブロックごとに一次元化したベクトルを記述子とし、k-means法で5クラスターにクラスタリング

　
ocr.py (ソースコード)
機能: 画像ファイルから文字認識を行い、結果をコンソールに表示
必要ライブラリ: PIL, pyocr, tesseract-ocr
　tesseract-ocrのインストール方法はプログラムのヘッダーを参照
使用方法: python ocr.py
　画像ファイルは、プログラム中の変数 infile を変更

Structure database

get_cif.py (ソースコード)
機能: Materials Projectから検索し、CIFファイルを保存
必要ライブラリ: pymatgen
使用方法: python get_cif.py formula output_format prec
例: python get_cif.py BaTiO3
get_band_dos.py (ソースコード)
機能: Materials Projectから検索し、電子バンド構造、状態密度を保存
必要ライブラリ: pandas, matplotlib, pymatgen
使用方法: python get_band_dos.py formula k_path
k_path: Hinuma | Latimer-Munro | uniform | Setyawan-Curtarolo
例: python get_band_dos.py BaTiO3
　
get_phonon.py (ソースコード)
機能: Materials Projectから検索し、フォノンバンド構造、状態密度を保存
必要ライブラリ: pandas, matplotlib, monty, pymatgen
使用方法: python get_band_dos.py formula
例: python get_phonon.py MgO
　
get_phase_diagram.py (ソースコード)
機能: Materials Projectから検索し、状態図を保存
必要ライブラリ: pandas, matplotlib, pymatgen
使用方法: python get_phase_diagram_dos.py chemsys
例: python get_phase_diagram.py Li-Fe-O

Converter

pdf2img .py (ソースコード)
機能: PDFファイルを画像ファイルにして保存　
必要ライブラリ: PyMuPDF
使用方法: python pdf2img.py infile out_dir image_format
　
convert_markdown.py
機能: MS Office, PDF, html, xmlなどをmarkdown形式に変換します。画像ファイル、LLMへの対応は試験中です
必要ライブラリ: Microsoft Markitdown
md2docx.py
機能: MarkdownをMS Word形式に変換します
　
md2pptx.py
機能: MarkdownをMS PowerPointファイルに変換します
　
md2pdf.py
機能: MarkdownをPDFに変換します
　
md2html.py
機能: MarkdownをHTMLに変換します

以下のプログラムはCOMを使うので、Windowsのみで動きます

docx2img.py (ソースコード)
機能: MS-Woｒd .docxファイルを画像ファイルにして保存
必要ライブラリ: comtypes, PyMuPDF
使用方法: docx2img.py 中の INFILE, PDF_FILE, OUT_DIR を修正して
　　python docx2img.py

xlsx2img .py (ソースコード)
機能: MS-Excel .xslxファイルを画像ファイルにして保存
必要ライブラリ: comtypes, PyMuPDF
使用方法: python xlsx2img.py infile out_dir image_format
　　
pptx2img.py (ソースコード)
機能: MS-Powerpoint .pptxファイルを画像ファイルにして保存
必要ライブラリ: comtypes, PIL, jaconv
使用方法: python pptx2img.py infile out_dir image_format

Viewer

image_view.py (ソースコード)
機能: 画像Viewer
必要ライブラリ: tkinter, PIL, cv2, matplotlib
使用方法: python image_view.py infile width height
XMLView.py (ソースコード)
機能: XML Viewer
必要ライブラリ: toml, xml, tkinter
使用方法: python XMLView.py infile geometry
JSONView.py (ソースコード)
機能: JSON Viewer
必要ライブラリ: toml, tkinter, json
使用方法: python JSONView.py infile geomery

Program coding

xlsx2python.py (ソースコード) (Excel - D2MatE)
機能: Excelの計算式のpython化を支援
必要ライブラリ: openpyxl, csv
使用方法: Excel - D2MatE 参照

GPIB (GPIB memo - D2MatE)

GPIB_comm.py (ソースコード)
機能: CLIのGPIB通信プログラム
必要ライブラリ: pyvisa
使用方法: GPIB memo - D2MatE 参照
　
2450_IV .py (ソースコード)
機能: Keithley2450によるI-V測定のプログラム例
必要ライブラリ: pyvisa, numpy, matplotlib