- html - 出于某种原因,IE8 对我的 Sass 文件中继承的 html5 CSS 不友好?
- JMeter 在响应断言中使用 span 标签的问题
- html - 在 :hover and :active? 上具有不同效果的 CSS 动画
- html - 相对于居中的 html 内容固定的 CSS 重复背景?
我尝试使用 satrapy 和以下代码从 FITS 文件中读取世界坐标系 (WCS):
from astropy.wcs import WCS
from astropy.io import fits
data = 'file.fits'
hdu = fits.open(data)
w = WCS(hdu[0].header)
我收到错误:
WARNING: FITSFixedWarning: RADECSYS= 'ICRS '
RADECSYS is non-standard, use RADESYSa. [astropy.wcs.wcs]
头文件是:
SIMPLE = T
BITPIX = -32
NAXIS = 2
NAXIS1 = 2048
NAXIS2 = 1489
RADECSYS= 'ICRS '
CTYPE1 = 'DEC--TAN'
CTYPE2 = 'RA---TAN'
CUNIT1 = 'deg '
CUNIT2 = 'deg '
CRPIX1 = 1.02500000000000E+03
CRPIX2 = 7.45000000000000E+02
CRVAL1 = 7.34210000000000E-01
CRVAL2 = 2.49604300000000E+01
CD1_1 = 1.09999999400000E-04
CD2_2 = 1.09999999400000E-04
CD1_2 = 0.00000000000000E+00
CD2_1 = 0.00000000000000E+00
COADD_0 = 'fpCs-002570-i5-0112.resamp.fits'
COADD_1 = 'fpCs-002570-i5-0113.resamp.fits'
COADD_2 = 'fpCs-002650-i5-0142.resamp.fits'
COADD_3 = 'fpCs-002650-i5-0143.resamp.fits'
COADD_4 = 'fpCs-002677-i5-0142.resamp.fits'
COADD_5 = 'fpCs-002677-i5-0143.resamp.fits'
COADD_6 = 'fpCs-002700-i5-0032.resamp.fits'
COADD_7 = 'fpCs-002700-i5-0033.resamp.fits'
COADD_8 = 'fpCs-002728-i5-0579.resamp.fits'
COADD_9 = 'fpCs-002728-i5-0580.resamp.fits'
COADD_10= 'fpCs-002738-i5-0084.resamp.fits'
COADD_11= 'fpCs-002738-i5-0085.resamp.fits'
COADD_12= 'fpCs-002820-i5-0032.resamp.fits'
COADD_13= 'fpCs-002820-i5-0033.resamp.fits'
COADD_14= 'fpCs-002855-i5-0038.resamp.fits'
COADD_15= 'fpCs-002855-i5-0039.resamp.fits'
COADD_16= 'fpCs-002873-i5-0075.resamp.fits'
COADD_17= 'fpCs-002873-i5-0076.resamp.fits'
COADD_18= 'fpCs-003362-i5-0033.resamp.fits'
COADD_19= 'fpCs-003362-i5-0034.resamp.fits'
COADD_20= 'fpCs-003362-i5-0035.resamp.fits'
COADD_21= 'fpCs-003384-i5-0535.resamp.fits'
COADD_22= 'fpCs-003384-i5-0536.resamp.fits'
COADD_23= 'fpCs-004128-i5-0289.resamp.fits'
COADD_24= 'fpCs-004128-i5-0290.resamp.fits'
COADD_25= 'fpCs-004157-i5-0042.resamp.fits'
COADD_26= 'fpCs-004157-i5-0043.resamp.fits'
COADD_27= 'fpCs-004198-i5-0528.resamp.fits'
COADD_28= 'fpCs-004198-i5-0529.resamp.fits'
COADD_29= 'fpCs-004207-i5-0538.resamp.fits'
COADD_30= 'fpCs-004207-i5-0539.resamp.fits'
COADD_31= 'fpCs-004868-i5-0374.resamp.fits'
COADD_32= 'fpCs-004868-i5-0375.resamp.fits'
COADD_33= 'fpCs-004874-i5-0587.resamp.fits'
COADD_34= 'fpCs-004874-i5-0588.resamp.fits'
COADD_35= 'fpCs-004895-i5-0202.resamp.fits'
COADD_36= 'fpCs-004895-i5-0203.resamp.fits'
COADD_37= 'fpCs-004905-i5-0168.resamp.fits'
COADD_38= 'fpCs-004905-i5-0169.resamp.fits'
COADD_39= 'fpCs-004933-i5-0529.resamp.fits'
COADD_40= 'fpCs-004933-i5-0530.resamp.fits'
COADD_41= 'fpCs-004948-i5-0109.resamp.fits'
COADD_42= 'fpCs-004948-i5-0110.resamp.fits'
COADD_43= 'fpCs-005566-i5-0395.resamp.fits'
COADD_44= 'fpCs-005566-i5-0396.resamp.fits'
COADD_45= 'fpCs-005603-i5-0614.resamp.fits'
COADD_46= 'fpCs-005603-i5-0615.resamp.fits'
COADD_47= 'fpCs-005633-i5-0582.resamp.fits'
COADD_48= 'fpCs-005633-i5-0583.resamp.fits'
COADD_49= 'fpCs-005642-i5-0242.resamp.fits'
COADD_50= 'fpCs-005642-i5-0243.resamp.fits'
COADD_51= 'fpCs-005658-i5-0069.resamp.fits'
COADD_52= 'fpCs-005658-i5-0070.resamp.fits'
COADD_53= 'fpCs-005765-i5-0161.resamp.fits'
COADD_54= 'fpCs-005765-i5-0162.resamp.fits'
COADD_55= 'fpCs-005770-i5-0548.resamp.fits'
COADD_56= 'fpCs-005770-i5-0549.resamp.fits'
COADD_57= 'fpCs-005777-i5-0013.resamp.fits'
COADD_58= 'fpCs-005777-i5-0014.resamp.fits'
COADD_59= 'fpCs-005781-i5-0546.resamp.fits'
COADD_60= 'fpCs-005781-i5-0547.resamp.fits'
COADD_61= 'fpCs-005792-i5-0587.resamp.fits'
COADD_62= 'fpCs-005792-i5-0588.resamp.fits'
COADD_63= 'fpCs-005792-i5-0589.resamp.fits'
COADD_64= 'fpCs-005800-i5-0568.resamp.fits'
COADD_65= 'fpCs-005800-i5-0569.resamp.fits'
COADD_66= 'fpCs-005813-i5-0605.resamp.fits'
COADD_67= 'fpCs-005813-i5-0606.resamp.fits'
COADD_68= 'fpCs-005823-i5-0572.resamp.fits'
COADD_69= 'fpCs-005823-i5-0573.resamp.fits'
COADD_70= 'fpCs-005898-i5-0610.resamp.fits'
COADD_71= 'fpCs-005898-i5-0611.resamp.fits'
COADD_72= 'fpCs-005918-i5-0587.resamp.fits'
COADD_73= 'fpCs-005918-i5-0588.resamp.fits'
我已将其与头文件中的其他 WCS 进行了比较,它看起来确实有所不同,但我知道如何解决问题。另外,我不确定如何使用 RADESYSa
而不是 RADECSYS
。我似乎找不到任何文档。任何帮助,将不胜感激。
最佳答案
问题在于,根据 FITS 标准,关键字头应该是 RADESYS
而不是 RADECSYS
(请将此情况报告给制作此 FITS 文件的人员)。为了避免出现警告,您可以这样做:
from astropy.wcs import WCS
from astropy.io import fits
data = 'file.fits'
hdu = fits.open(data)
hdu[0].header.rename_keyword('RADECSYS', 'RADESYS')
w = WCS(hdu[0].header)
关于python - 无法从 SDSS 共同添加的 Stripe 82 读取 WCS 适合图像,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/34165313/
我正在从 FITS 文件中读取数据并绘制速度场。我正在使用 set_major_formatter('dd:mm')对于 y 轴上的角度,但对于每隔一个刻度,它只显示分钟。我希望为每个刻度标签显示完整
假设我有一个包含 WCS header 的 FITS 文件,这样我就可以执行以下操作: #import healpy as hp #import astropy.io.fits as pyfits #
我有一个固定的全天空相机,想要适应 WCS 解决方案(将像素 x、y 映射到 alt、az)。如果我识别出几颗星,我就可以得到一个初步的解决方案 import numpy as np from ast
我有一个关于天文物体的拟合文件。我可以这样绘制: from astropy.io import fits from astropy.wcs import WCS hdul = fits.open(fi
我正在尝试从一个物体的图像中绘制轮廓,假设在波段 A 中,在同一物体的较低分辨率图像的顶部,假设在波段 Z 中。 两张图片都在大文件中,所以我必须为每张图片创建一个 2D 剪切图。然而,带 Z 中的图
我一直在疯狂地搜索文档,但找不到这个问题的答案。 我在 python 中生成 FITS 图像,需要为图像分配 WCS 坐标。我知道有很多方法可以通过将点源与已知目录进行匹配来做到这一点,但在这种情况下
我尝试使用以下配置在包 org.geoserver.web 中运行 Start.java: JRE 版本:1.8 GeoServer 版本:master (2.10-beta) 集成开发环境:Inte
我有一个带有 WCS 的名为“my_cube.fits”的 FITS 文件。该文件在轴 1 和轴 2(X 和 Y)上具有空间信息,在轴 3(Z)上具有光谱信息。当我使用 astropy.io.fits
我正在尝试使用 astropy 将 WCS 转换为像素,但是当我尝试读取图像时: from astropy import wcs w = wcs.WCS('image_file.fits') 我收到以
[ # 为澄清而编辑的问题 # ] 我正在尝试为 Web 应用程序实现单点登录 (SSO)。也许你可以帮我找到一个合适的解决方案,给我一个方向或告诉我,解决方案已经存在。 场景:将在客户的网络服务器上
我尝试使用 satrapy 和以下代码从 FITS 文件中读取世界坐标系 (WCS): from astropy.wcs import WCS from astropy.io import fits
自上周以来,我尝试使用 Windows 颜色系统进行颜色转换。通过从 CMYK 到 RGB 的转换,我得到了正确的值: // Example CMYK - VALUES with 0
我想为世界色彩调查所使用的色卡制作孟塞尔颜色图表。它应该看起来像这样: 所需的信息可以在 WCS 页面上找到,here ,我采取以下步骤: library(munsell) # https://cra
对于使用/不使用 wcs/_w/_mbs 前缀定义的函数的差异,我有点困惑。 例如: fopen(),_wfopen() 在 msdn 上给出: The fopen function opens th
我是一名优秀的程序员,十分优秀!