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#!/usr/bin/env python
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from datetime import datetime
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from traffic_csv_converter import *
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import cv2
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"""
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sessions_plotter.py has 3 functions to create spectogram, histogram, 2d_histogram from [(ts, size),..] session.
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sessions_plotter.py 具有 3 个功能，可从 [（ts， size）,..] 会话创建频谱图、直方图2d_histogram。
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"""
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import os
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import matplotlib
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import cv2 as cv
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matplotlib.use('agg')
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import matplotlib.pyplot as plt
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import numpy as np
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import datetime,time
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MTU = 1500
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def session_spectogram(ts, sizes, name=None):
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plt.scatter(ts, sizes, marker='.')
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plt.ylim(0, MTU)#设置y轴坐标区间
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#plt.ylim(MTU, MTU2) # 设置y轴坐标区间
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plt.xlim(ts[0], ts[-1])#设置x轴坐标区间
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# plt.yticks(np.arange(0, MTU, 10))
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# plt.xticks(np.arange(int(ts[0]), int(ts[-1]), 10))
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plt.title(name + " Session Spectogram")#输出表头
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plt.ylabel('Size [B]')
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plt.xlabel('Time [sec]')
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plt.grid(True)#显示网格线 1=True=默认显示；0=False=不显示
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plt.show()
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def session_atricle_spectogram(ts, sizes, fpath=None, show=True, tps=None):
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if tps is None:
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max_delta_time = ts[-1] - ts[0]
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else:
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max_delta_time = tps
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ts_norm = ((np.array(ts) - ts[0]) / max_delta_time) * MTU
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plt.figure()
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plt.scatter(ts_norm, sizes, marker=',', c='k', s=5)
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plt.ylim(0, MTU)
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plt.xlim(0, MTU)
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plt.ylabel('Packet Size [B]')
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plt.xlabel('Normalized Arrival Time')
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plt.set_cmap('binary')#如果将当前图窗比作一幅简笔画，则cmap就代表颜料盘的配色，用所提供的颜料盘自动给当前简笔画上色，就是cmap所做的事。
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#plt.set_cmap('cool')
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plt.axes().set_aspect('equal')#设置轴缩放的方面，即y-unit与x-unit的比率
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plt.grid(False)#显示网格线 1=True=默认显示；0=False=不显示
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if fpath is not None:
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# plt.savefig(OUTPUT_DIR + fname, bbox_inches='tight', pad_inches=1)
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plt.savefig(fpath, bbox_inches='tight')
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#第一个实参指定要以什么样的文件名保存图表。
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#第二个实参指定将图表多余的空白区域裁减掉。如果要保留图表周围多余的空白区域，可省略这个实参。
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if show:
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plt.show()
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plt.close()
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def session_histogram(sizes, plot=False):
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hist, bin_edges = np.histogram(sizes, bins=range(0, MTU + 1, 1))
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#sizes数组，bins表示的是范围，即直方图纵坐标最大值，(0,MTU + 1)表示只统计[0，MTU]不包括0
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if plot:
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plt.bar(bin_edges[:-1], hist, width=1)#hist直方图，width单个直方图的宽度
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plt.xlim(min(bin_edges), max(bin_edges)+100)
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plt.show()
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return hist.astype(np.uint16)#转换数据类型为np.uint16
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def session_2d_histogram(ts, sizes, plot=False, tps=None, qwe=0):#plot=False不画出图例
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if tps is None:
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max_delta_time = ts[-1] - ts[0]
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else:
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max_delta_time = tps
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# ts_norm = map(int, ((np.array(ts) - ts[0]) / max_delta_time) * MTU)
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ts_norm = ((np.array(ts) - ts[0]) / max_delta_time) * MTU
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H, xedges, yedges = np.histogram2d(sizes, ts_norm, bins=(range(0, MTU + 1, 1), range(0, MTU + 1, 1)))
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if plot:
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plt.pcolormesh(xedges, yedges, H)#pcolormeshp()函数用于创建具有非规则矩形网格的伪彩色图
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#plt.colorbar()#colorbar 即主图旁一个长条状的小图，能够辅助表示主图中 colormap 的颜色组成和颜色与数值的对应关系
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plt.scatter(ts_norm, sizes, marker=',', s=1)
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plt.xlim(0, MTU)
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plt.ylim(0, MTU)
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# 326
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plt.ylabel('Packet Size [B]')
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plt.xlabel('Normalized Arrival Time')
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# plt.set_cmap('gnuplot')
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plt.set_cmap('BuPu')
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# plt.set_cmap('Greys')
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plt.axis('off')
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qwe=str(qwe)
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figure_save_path = "appp111" # 这里创建了一个文件夹，如果依次创建不同文件夹，可以用name_list[i]
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# figure_save_path2 = "appp08" # 这里创建了一个文件夹，如果依次创建不同文件夹，可以用name_list[i]
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if not os.path.exists(figure_save_path):
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os.makedirs(figure_save_path) # 如果不存在目录figure_save_path，则创建
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# if not os.path.exists(figure_save_path2):
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# os.makedirs(figure_save_path2) # 如果不存在目录figure_save_path，则创建
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plt.savefig(os.path.join(figure_save_path, qwe+ ".png"),bbox_inches='tight',pad_inches = 0) # 分别命名图片
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# # cv2.imwrite(filename, img)
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# img = cv2.imread(s)
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# cv2.imwrite(img, figure_save_path2, qwe+ ".png")
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#
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#
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# #plt.savefig("filename" +qwe+ ".png")
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plt.close()
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plt.show()
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# plt.axis('off')
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#
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# plt.show()
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# plt.savefig(os.path.join(figure_save_path2, qwe + ".png")) # 分别命名图片
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return H.astype(np.uint16)#转换数据类型为np.uint16
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# def session_2d_histogram1(ts, sizes, plot=False, tps=None, qwe=0):#plot=False不画出图例
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# if tps is None:
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# max_delta_time = ts[-1] - ts[0]
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# else:
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# max_delta_time = tps
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#
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# # ts_norm = map(int, ((np.array(ts) - ts[0]) / max_delta_time) * MTU)
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# ts_norm = ((np.array(ts) - ts[0]) / max_delta_time) * MTU
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# H, xedges, yedges = np.histogram2d(sizes, ts_norm, bins=(range(0, MTU + 1, 1), range(0, MTU + 1, 1)))
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# if plot:
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# plt.pcolormesh(xedges, yedges, H)#pcolormeshp()函数用于创建具有非规则矩形网格的伪彩色图
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# #plt.colorbar()#colorbar 即主图旁一个长条状的小图，能够辅助表示主图中 colormap 的颜色组成和颜色与数值的对应关系
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# plt.scatter(ts_norm, sizes, marker=',', s=0.5)
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# plt.xlim(0, MTU)
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# plt.ylim(0, MTU)
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# plt.ylabel('Packet Size [B]')
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# plt.xlabel('Normalized Arrival Time')
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# #plt.set_cmap('gnuplot')
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# plt.set_cmap('BuPu')
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# qwe=str(qwe)
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#
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# figure_save_path = "fig_voip_vpn1" # 这里创建了一个文件夹，如果依次创建不同文件夹，可以用name_list[i]
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# if not os.path.exists(figure_save_path):
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# os.makedirs(figure_save_path) # 如果不存在目录figure_save_path，则创建
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# plt.savefig(os.path.join(figure_save_path, qwe+ ".png")) # 分别命名图片
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# plt.close()
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# #plt.savefig("filename" +qwe+ ".png")
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# plt.show()
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# return H.astype(np.uint16)#转换数据类型为np.uint16
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