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在这种情况下,我正在使用 astropy 可视化来制作 M66 的彩色图像。
在做任何事情之前,我了解到我必须使用 转换我的 RGB .fts 数组。 numpy.float_()
forCasting = np.float_()
### READING
b = fits.open("data/"+"M66-Blue.fts")[0].data
r = fits.open("data/"+"M66-Red.fts")[0].data
g = fits.open("data/"+"M66-Green.fts")[0].data
### CASTING
r = np.array(r,forCasting)
g = np.array(g,forCasting)
b = np.array(b,forCasting)
stretch = SqrtStretch() + ZScaleInterval()
r = stretch(b)
g = stretch(r)
b = stretch(g)
plt.imshow(r, origin='lower')
plt.show()
plt.imshow(g, origin='lower')
plt.show()
plt.imshow(b, origin='lower')
plt.show()
### SAVING
# rgb_default = make_lupton_rgb(r, g, b, minimum=1000, stretch=900, Q=100, filename="provafinale.png")
rgb_default = make_lupton_rgb(r, g, b, filename="provafinale.png")
plt.imshow(rgb_default, origin='lower')
plt.show()
最佳答案
看来您必须设置 stretch
和 Q
make_lupton_rgb
的参数.
默认值为 stretch=5
和 Q=8
,这给出了黑暗的结果。
我没有使用 astropy
的经验或与天文学。
我只是玩了参数,并使用 stretch=1
获得了明亮的图像和 Q=0
.
rgb_default = make_lupton_rgb(r, g, b, minimum=0, stretch=1, Q=0, filename="provafinale.png")
minimum
和
stretch
使用
np.percentile
, 用于线性拉伸(stretch)输出。
m8_050507_9i9m
测试了代码图片来自
index_fits .
import numpy as np
from astropy.io import fits
from astropy.visualization import SqrtStretch
from astropy.visualization import ZScaleInterval
from astropy.visualization import make_lupton_rgb
from matplotlib import pyplot as plt
forCasting = np.float_()
### READING
# http://www.mistisoftware.com/astronomy/index_fits.htm
r = fits.open("m8_050507_9i9m_R.FIT")[0].data
g = fits.open("m8_050507_9i9m_G.FIT")[0].data
b = fits.open("m8_050507_9i9m_B.FIT")[0].data
# Crop the top and the right margin (contains black pixels)
r = r[:, :-200]
g = g[:, :-200]
b = b[:, :-200]
### CASTING
r = np.array(r,forCasting)
g = np.array(g,forCasting)
b = np.array(b,forCasting)
stretch = SqrtStretch() + ZScaleInterval()
r = stretch(b)
g = stretch(r)
b = stretch(g)
plt.imshow(r, origin='lower')
plt.imshow(g, origin='lower')
plt.imshow(b, origin='lower')
### SAVING
# https://docs.astropy.org/en/stable/api/astropy.visualization.make_lupton_rgb.html
# astropy.visualization.make_lupton_rgb(image_r, image_g, image_b, minimum=0, stretch=5, Q=8, fil/ename=None)[source]
# Return a Red/Green/Blue color image from up to 3 images using an asinh stretch.
# The input images can be int or float, and in any range or bit-depth.
lo_val, up_val = np.percentile(np.hstack((r.flatten(), g.flatten(), b.flatten())), (0.5, 99.5)) # Get the value of lower and upper 0.5% of all pixels
stretch_val = up_val - lo_val
rgb_default = make_lupton_rgb(r, g, b, minimum=lo_val, stretch=stretch_val, Q=0, filename="provafinale.png")
# Cut the top rows - contains black pixels
rgb_default = rgb_default[100:, :, :]
plt.imshow(rgb_default, origin='lower')
plt.show()
关于python - 使用 make_lupton_rgb 获取深色图像,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/61179993/
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