图像天文测量对齐
项目描述
ASTROALIGN 是一个Python模块，它将尝试对齐两张恒星天文图像，尤其是在没有WCS信息的情况下。
它通过在两张图像中找到相似的3点星群（三角形）并推导出它们之间的仿射变换来实现。
通用的注册例程尝试匹配特征点，使用角点检测例程来制作点对应关系。这些通常对于恒星天文图像失败，因为星星几乎没有稳定的结构，所以通常无法相互区分。星群匹配更加稳健，更接近人类匹配恒星图像的方式。
Astroalign可以匹配不同视场、点扩展函数、视宁度和大气条件的图像。
它可能在扩展对象图像（具有很少的点源或非常拥挤的场）上无法工作，或者需要特别注意。
您可以在 http://quatrope.github.io/astroalign/ 找到具有主要功能的Jupyter笔记本示例。
完整文档： https://astroalign.readthedocs.io/
安装
使用setuptools
$ pip install astroalign
或从本分布使用
$ python setup.py install
性能：可选
此库可选兼容于 bottleneck，在某些情况下可能提供性能改进。使用以下命令将bottleneck作为与astroalign平级的依赖项安装到您的项目中
pip install bottleneck
Astroalign将自动选择此可选依赖项并使用其性能改进的函数来计算变换。
运行测试
python tests/test_align.py
使用示例
>>> import astroalign as aa
>>> aligned_image, footprint = aa.register(source_image, target_image)
在这个示例中，source_image将通过变换进行插值，使其像素与target_image的像素一一对应，并存储在aligned_image中。
如果我们只对知道变换以及两幅图像中控制点的对应关系感兴趣，使用find_transform将返回一个包含变换的Scikit-Image SimilarityTransform对象以及源图像中星星与目标图像中对应星星的列表。
>>> transf, (s_list, t_list) = aa.find_transform(source, target)
source和target可以分别是一个图像的numpy数组（灰度或彩色），或者是一个包含图像上星星位置(x, y)对的迭代器。
返回的transf对象是一个包含变换矩阵以及缩放、旋转和平移参数的scikit-image SimilarityTransform对象。
s_list和t_list是源和目标之间(x, y)点对应的numpy数组。transf应用于s_list将大致渲染t_list。
相关软件
还有其他可能提供类似astroalign功能的软件。此列表并不全面，可能还有其他软件。
引用
如果您在科学出版物中使用astroalign，我们希望引用以下论文
Astroalign: A Python module for astronomical image registration.
Beroiz, M., Cabral, J. B., & Sanchez, B.
Astronomy & Computing, Volume 32, July 2020, 100384.
TOROS Dev Team
下载文件
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源分布
构建分布
astroalign-2.5.1.tar.gz的哈希
| 算法 | 哈希摘要 | |
|---|---|---|
| SHA256 | 23d6534a563f932500d89bb7ca469195dd085b8aa024d0bed48f93fb3a90b663 |
|
| MD5 | 3fc91dfffb81c7d63140e4354195c3d2 |
|
| BLAKE2b-256 | 91343fdcdbd4edd05fc3f511f0c810a1ada5150dd6a41e9d16f6b4a69b14287b |