python – 从numpy数组中计算Ellipse中的像素
发布时间:2020-12-20 13:51:06 所属栏目:Python 来源:网络整理
导读:背景 我正在编写一个程序来计算星系的表面亮度,作为椭圆半径的函数.这首先涉及读取.fits文件,该文件存储在numpy数组中,使得array [x] [y]将返回该(x,y)像素处的表面亮度值. 为了计算表面亮度,我需要能够以一定的最小尺寸将椭圆拟合到星系,并找到该椭圆内的中
背景
我正在编写一个程序来计算星系的表面亮度,作为椭圆半径的函数.这首先涉及读取.fits文件,该文件存储在numpy数组中,使得array [x] [y]将返回该(x,y)像素处的表面亮度值. 为了计算表面亮度,我需要能够以一定的最小尺寸将椭圆拟合到星系,并找到该椭圆内的中间表面亮度,然后增加椭圆的大小并找到每个环的表面亮度.将环绕不同尺寸的环形,直到表面亮度下降到与背景噪声的一定比率之下. 问题 解决方法
我想我可能在我的一个涉及劳厄衍射模式(材料科学)的研究项目中解决了与你类似的问题.我的任务是在给定每个峰的中心坐标的情况下找到衍射图中每个峰的长度,宽度和倾斜角.我的解决方案是在峰值和阈值,滤波器等周围选择感兴趣的区域,使得子图像中只有一个峰值.然后我构建了一个函数来将这些参数拟合到生成的椭圆中:
from xml.etree.cElementTree import parse import numpy as np from os import listdir,getcwd from scipy import ndimage import h5py import multiprocessing import time #from dicttoxml import dicttoxml #from xml.dom.minidom import parseString import sys import cPickle as pickle from threading import Thread from skimage.measure import moments def fitEllipse(data): ''' Returns the length of the long and short axis and the angle measure of the long axis to the horizontal of the best fit ellipsebased on image moments. usage: longAxis,shortAxis,angle = fitEllipse(N_by_M_image_as_array) ''' # source: # Kieran F. Mulchrone,Kingshuk Roy Choudhury,# Fitting an ellipse to an arbitrary shape: # implications for strain analysis,Journal of # Structural Geology,Volume 26,Issue 1,# January 2004,Pages 143-153,ISSN 0191-8141,# <http://dx.doi.org/10.1016/S0191-8141(03)00093-2.> # Lourena Rocha,Luiz Velho,Paulo Cezar P. Carvalho # Image Moments-Based Structuring and Tracking of # Objects,IMPA-Instituto Nacional de Matematica Pura # e Aplicada. Estrada Dona Castorina,110,22460 # Rio de Janeiro,RJ,Brasil,# <http://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=1167130> m = moments(data,2) # super fast compated to anything in pure python xc = m[1,0] / m[0,0] yc = m[0,1] / m[0,0] a = (m[2,0]) - (xc**2) b = 2 * ((m[1,0]) - (xc * yc)) c = (m[0,2] / m[0,0]) - (yc**2) theta = .5 * (np.arctan2(b,(a - c))) w = np.sqrt(6 * (a + c - np.sqrt(b**2 + (a-c)**2))) l = np.sqrt(6 * (a + c + np.sqrt(b**2 + (a-c)**2))) return l,w,theta 我只是把它扔在一起,以防它与你想要的类似.如果您需要更多解释,请随时发表评论.我使用的来源(数学)在评论中. (编辑:李大同) 【声明】本站内容均来自网络,其相关言论仅代表作者个人观点,不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利,请及时与联系站长删除相关内容! |