python – 从numpy数组中计算Ellipse中的像素

概述背景 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 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
给定椭圆的参数包括位置角度,x和y像素的中心坐标以及B / A的比率.
我无法找到任何一种允许我将椭圆拟合成一个数组阵列的方法.请帮忙？？

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 parseimport numpy as npfrom os import Listdir,getcwdfrom scipy import ndimageimport h5pyimport multiprocessingimport time#from dicttoxml import dicttoxml#from xml.dom.minIDom import parseStringimport sysimport cPickle as picklefrom threading import Threadfrom skimage.measure import momentsdef 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.

总结

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