ISO Sensitometer GUI

Настольное приложение для расчёта параметров фотографических материалов по результатам сенситометрии.

---

Что это и для кого

Сенситометрия — это измерение чувствительности фотоматериала к свету. В лаборатории экспонируют плёнку или бумагу через ступенчатый клин, проявляют и измеряют оптическую плотность каждой ступени. Результат — набор из 21 значения плотности D, по которому строится характеристическая кривая D(log H).

Это приложение позволяет:

• вводить несколько наборов сенситометрических данных вручную;
• строить характеристические кривые всех наборов на одном графике;
• автоматически вычислять ключевые параметры фотоматериала;
• экспортировать график для вставки в отчёт.

Приложение подходит для учебных лабораторных работ, НИР и производственного контроля фотоматериалов.

---

Вычисляемые параметры

Параметр	Обозначение	Смысл
Минимальная плотность	D_min	плотность вуали
Плотность точки A	D_A	начало рабочего участка кривой
log-экспозиция точки A	log H_A	по значению D_A на интерполированной кривой
Экспозиция точки A	H_A = 10^(log H_A)	абсолютное значение экспозиции
log-экспозиция точки B	log H_B = log H_A + Δlog H_AB	конец рабочего участка
Плотность точки B	D_B	по кривой в точке B
Средний градиент	Ḡ = (D_B − D_A) / (log H_B − log H_A)	«контрастность» материала
Чувствительность	S = ΔD_AB / H_A	основной паспортный параметр

Шкала log-экспозиции

log H_i = log H_1 + (i − 1) · log k,   i = 1 … 21

k — отношение экспозиций соседних ступеней клина. Типичные значения: √2 ≈ 1.41 (шаг 0.15 lg) или ∜10 ≈ 1.778 (шаг 0.25 lg).

Параметры по умолчанию

Параметр	Значение	Описание
ΔD_A	0.10	превышение D_min для точки A
Δlog H_AB	1.30	ширина рабочего участка
ΔD_AB	0.80	разность плотностей для расчёта S
log H_1	0	начальное значение шкалы

Все параметры меняются в правой панели настроек без перезапуска.

---

Установка

Требования

• Python 3.11 или новее
• pip

Шаги

# 1. Клонировать репозиторий
git clone <url>
cd ISO_Sensitometer_GUI

# 2. (Рекомендуется) Создать виртуальное окружение
python -m venv .venv
.venv\Scripts\activate        # Windows
# source .venv/bin/activate   # Linux / macOS

# 3. Установить зависимости
pip install -r requirements.txt

# 4. Запустить
python main.py

На Windows достаточно дважды щёлкнуть Запустить.bat — скрипт сам установит зависимости и откроет приложение.

---

Быстрый старт

1. Нажмите «+ Добавить набор» в левой панели.
2. Введите название, выберите цвет, укажите коэффициент k.
3. Введите 21 значение оптической плотности (от D_min до насыщения).
4. Нажмите OK — кривая появится на графике, параметры — в таблице внизу.
5. Добавьте ещё наборы для сравнения. Кривые отображаются на одном графике.
6. Нажмите «Экспорт графика…» для сохранения в PNG, JPG или SVG.

---

Интерфейс

┌─────────────────┬────────────────────────────────┬──────────────────┐
│  Левая панель   │        График D(log H)         │  Правая панель   │
│                 │                                │                  │
│  [✓] Набор 1   │   кривые всех видимых наборов  │  Параметры       │
│  [✓] Набор 2   │   с точками A и B              │  расчёта         │
│  [ ] Набор 3   │                                │                  │
│                 │                                │  Настройки       │
│  + Добавить     │   [Экспорт графика…]           │  отображения     │
├─────────────────┴────────────────────────────────┴──────────────────┤
│           Таблица результатов по всем наборам                       │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘

• Левая панель — список наборов с чекбоксами видимости, кнопками редактирования и удаления.
• График — общий для всех видимых наборов. Поддерживает масштабирование и перетаскивание через панель инструментов matplotlib.
• Правая панель — параметры расчёта (ΔD_A, Δlog H_AB, ΔD_AB, log H_1, тип интерполяции) и настройки отображения (легенда, сетка, точки, кривая, маркеры A и B).
• Таблица — сводные результаты по каждому набору. При невозможности вычислить параметр ячейка остаётся пустой, в подсказке — причина ошибки.

---

Интерполяция

Режим	Когда использовать
Линейная	всегда работает, достаточна для грубой оценки
Кубическая	точнее на гладких кривых, требует ≥ 4 точек

Переключается в правой панели без потери данных.

---

Структура проекта

├── main.py                  # точка входа
├── Запустить.bat            # двойной клик для запуска на Windows
├── requirements.txt
├── README.md
├── models/
│   ├── dataset.py           # SensitometryDataset
│   ├── params.py            # CalculationParams, DisplaySettings, InterpolationType
│   └── result.py            # CalculationResult
├── services/
│   ├── calculation.py       # вся расчётная логика, build_logH_scale()
│   └── interpolation.py     # InterpolationService (линейная / кубическая)
├── ui/
│   ├── main_window.py       # главное окно, оркестровка
│   ├── dataset_dialog.py    # диалог добавления / редактирования набора
│   ├── dataset_panel.py     # левая панель
│   ├── plot_widget.py       # matplotlib-виджет + экспорт
│   ├── results_table.py     # таблица результатов
│   └── settings_panel.py   # правая панель настроек
└── utils/
    └── validators.py        # валидация пользовательского ввода

Расчётная логика (services/) не зависит от GUI и может тестироваться отдельно. Формула построения шкалы log H вынесена в отдельную функцию build_logH_scale() в services/calculation.py — её можно заменить без изменения интерфейса.

---

Ограничения версии 1.0

• Нет импорта данных из файлов (CSV, XLSX)
• Нет экспорта численных результатов
• Нет сохранения / загрузки проекта
• Нет печати отчётов