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1、hpi的可用代码；
2、修复了多次点击曝光后，福亮度数据错误的问题；
3、定标方式为大的蓝菲积分球的标准能量曲线，而不是基于asd的能量曲线；

library/matplotlib_display_image_spectral.py

@@ -0,0 +1,161 @@
+import matplotlib
+matplotlib.use("Qt5Agg")  # 声明使用QT5
+from matplotlib.backends.backend_qt5agg import FigureCanvasQTAgg as FigureCanvas
+from matplotlib.figure import Figure
+import traceback
+import time, sys
+from functions import percentile_stretching
+
+from PyQt5 import QtWidgets, QtCore, uic
+import pyqtgraph as pg
+from random import randint
+
+
+class ArgsError(Exception):
+    pass
+
+# 画图类，用于：画出采集到的光谱；调焦（影响模式调焦）
+class MatplotlibSpectralViewer(FigureCanvas):
+    def __init__(self, xlabel=None, ylabel=None, width=5, height=4, dpi=100):
+        # 第一步：创建一个创建Figure
+        self.fig = Figure(figsize=(width, height), dpi=dpi)
+
+        # 第二步：在父类中激活Figure窗口
+        # this is the Canvas Widget that displays the `figure`
+        # it takes the `figure` instance as a parameter to __init__
+        super(MatplotlibSpectralViewer, self).__init__(self.fig)  # 此句必不可少，否则不能显示图形
+
+        # 第三步：创建一个子图，用于绘制图形用，111表示子图编号，如matlab的subplot(1,1,1)
+        self.axes = self.fig.add_subplot(1, 1, 1)
+        self.axes.set_xlabel('Wavelength (nm)')
+        self.axes.set_ylabel('reflectance')
+
+        self.xlabel = xlabel
+        self.ylabel = ylabel
+
+        self._plotref = None  # 这里代表曲线
+
+        self.axes.set_ylim(0, 1.2)
+
+    # 第四步：就是画图，【可以在此类中画，也可以在其它类中画】
+    def plot_wrap(self, *args):
+        if self.xlabel is not None:
+            self.axes.set_xlabel(self.xlabel)
+        if self.ylabel is not None:
+            self.axes.set_ylabel(self.ylabel)
+
+        try:
+            if self._plotref == None:
+                if len(args) == 0:
+                    raise ArgsError('传入了0个参数，本函数只能传入1/2个参数！')
+                elif len(args) == 1:
+                    self.axes.cla()
+
+                    # self.axes.set_ylim(0, 1.2)
+
+                    self._plotref = self.axes.plot(list(range(len(args[0]))), args[0])[0]
+                    self.draw()
+                elif len(args) == 2:
+                    self.axes.cla()
+
+                    # self.axes.set_ylim(0, 1.2)
+
+                    self._plotref = self.axes.plot(args[0], args[1])[0]
+                    self.draw()
+                elif len(args) > 2:
+                    raise ArgsError('传入了大于2个参数，本函数只能传入1/2个参数！')
+            elif self._plotref is not None:
+                if len(args) == 0:
+                    raise ArgsError('传入了0个参数，本函数只能传入1/2个参数！')
+                elif len(args) == 1:
+                    self._plotref.set_data(list(range(len(args[0]))), args[0])
+
+                    # 更新显示区域
+                    self.axes.set_xlim(min(list(range(len(args[0])))), max(list(range(len(args[0])))))
+                    self.axes.set_ylim(min(args[0]), max(args[0]))
+
+                    # self.axes.set_ylim(0, 1.2)
+
+                    # 绘制图像
+                    self.draw()
+                elif len(args) == 2:
+                    self._plotref.set_data(args[0], args[1])
+
+                    # 更新显示区域
+                    self.axes.set_xlim(min(args[0]), max(args[0]))
+                    self.axes.set_ylim(min(args[1]), max(args[1]))
+
+                    # self.axes.set_ylim(0, 1.2)
+
+                    # 绘制图像
+                    self.draw()
+                elif len(args) > 2:
+                    raise ArgsError('传入了大于2个参数，本函数只能传入1/2个参数！')
+        except Exception:
+            traceback.print_exc()
+
+
+# 画图类，用于：画出采集到的图像；显示帧流（光谱模式对准光纤）
+class MatplotlibImageViewer(FigureCanvas):
+    def __init__(self, width=5, height=4, dpi=100):
+        # 第一步：创建一个创建Figure
+        self.fig = Figure(figsize=(width, height), dpi=dpi)
+        # 第二步：在父类中激活Figure窗口
+        # this is the Canvas Widget that displays the `figure`
+        # it takes the `figure` instance as a parameter to __init__
+        super(MatplotlibImageViewer, self).__init__(self.fig) # 此句必不可少，否则不能显示图形
+        # 第三步：创建一个子图，用于绘制图形用，111表示子图编号，如matlab的subplot(1,1,1)
+        self.axes = self.fig.add_subplot(1, 1, 1)
+
+        self._plotref = None  # 这里代表图像
+
+    # 第四步：就是画图，【可以在此类中画，也可以在其它类中画】
+    def setImage(self, image, lowPercentile=0, highPercentile=100):
+        self.axes.set_xticks([])
+        self.axes.set_yticks([])
+
+        if self._plotref == None:
+            self._plotref = self.axes.imshow(image)
+            self.draw()
+        elif self._plotref is not None:
+            self._plotref.set_data(percentile_stretching(image, lowPercentile, highPercentile))
+            self.draw()
+
+
+class MainWindow(QtWidgets.QMainWindow):
+    def __init__(self, *args, **kwargs):
+        super(MainWindow, self).__init__(*args, **kwargs)
+
+        # self.graphWidget = QtSpectralViewer()
+        self.graphWidget = MatplotlibSpectralViewer(xlabel='Wavelength (nm)', ylabel='reflectance')
+        self.setCentralWidget(self.graphWidget)
+
+        self.x = list(range(100))  # 100 time points
+        self.y = [randint(0, 100) for _ in range(100)]  # 100 data points
+
+        # self.graphWidget.setBackground('w')
+
+        pen = pg.mkPen(color=(255, 0, 0))
+        self.graphWidget.plot_wrap(self.x, self.y)
+
+        self.timer = QtCore.QTimer()
+        self.timer.timeout.connect(self.update_plot_data)
+        self.timer.start(10)
+
+    def update_plot_data(self):
+        self.x = self.x[1:]  # Remove the first y element.
+        self.x.append(self.x[-1] + 1)  # Add a new value 1 higher than the last.
+
+        self.y = self.y[1:]  # Remove the first
+        self.y.append(randint(0, 100))  # Add a new random value.
+
+        # self.data_line.setData(self.x, self.y)  # Update the data.
+
+        self.graphWidget.plot_wrap(self.x, self.y)
+
+
+if __name__ == '__main__':
+    app = QtWidgets.QApplication(sys.argv)
+    w = MainWindow()
+    w.show()
+    sys.exit(app.exec_())