但是我通过角秒值在图中标了点,图像被翻转导致标点不准确,在读取时就把图像反转回来
时间: 2024-03-21 09:42:54 浏览: 18
如果你在读取 FITS 文件时已经将图像翻转回来并且在图像中标记了正确的位置,那么这个问题可能来自于你在使用 `world_to_pixel()` 函数时没有正确地指定 `origin` 参数。这个参数指定了坐标系中的原点位置,如果没有正确指定,可能会导致像素点的位置偏移。
在 SunPy 中,`world_to_pixel()` 函数的默认原点是左上角,而在一些其他库中可能是左下角。因此,你需要检查一下你正在使用的库中的默认原点位置,并在调用 `world_to_pixel()` 函数时明确指定为左上角。例如,你可以使用以下代码指定原点为左上角:
```
from sunpy.coordinates import frames
position = map.world_to_pixel(SkyCoord(827 * u.arcsec, 189 * u.arcsec, frame=frames.Helioprojective, observer=map.observer_coordinate), origin=0)
```
在这个例子中,我将 `origin` 参数设置为 0,以明确将原点位置设置为左上角。
相关问题
通过sunpy读取的fits文件,根据提供的角秒值信息(827“,189”)获取图中的太阳黑子位置, 并使用opencv进行展示,获取图中太阳黑子的位置转化为像素值的信息, 并在图中标识位置和像素值坐标。最终fits的图像要彩色的
好的,让我来解答您的问题。
首先,您需要使用sunpy库中的map子模块来读取fits文件并获取太阳黑子位置。您可以使用以下代码:
```python
import sunpy.map
import numpy as np
# 读取fits文件
filepath = "your_filepath.fits"
map = sunpy.map.Map(filepath)
# 获取太阳黑子位置
x, y = map.world_to_pixel(827*u.arcsec, 189*u.arcsec)
```
其中,`world_to_pixel`函数可以将世界坐标系中的角度值转化为像素坐标系中的像素值。
接下来,您可以使用opencv库中的函数来展示图像并标识太阳黑子的位置。您可以使用以下代码:
```python
import cv2
# 获取图像数据
data = map.data
# 将数据转化为彩色图像
img = np.stack([data, data, data], axis=2)
# 在图像中标识太阳黑子的位置
cv2.circle(img, (int(x), int(y)), 10, (0, 0, 255), -1)
# 显示图像
cv2.imshow("image", img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
其中,`cv2.circle`函数可以在图像中标识圆形,并将太阳黑子的位置标识为红色。`cv2.imshow`函数可以显示图像,`cv2.waitKey`函数可以等待按键响应,`cv2.destroyAllWindows`函数可以关闭图像窗口。
最后,您需要将太阳黑子的世界坐标系位置转化为像素坐标系中的像素值,并在图像中标识位置和像素值坐标。您可以使用以下代码:
```python
# 获取太阳黑子位置在像素坐标系中的像素值
pixel_x, pixel_y = int(x.value), int(y.value)
# 在图像中标识太阳黑子的位置和像素值坐标
cv2.putText(img, f"({pixel_x}, {pixel_y})", (pixel_x+10, pixel_y-10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0), 1)
# 显示图像
cv2.imshow("image", img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
其中,`cv2.putText`函数可以在图像中标识文字,并将像素坐标系中的像素值标识为绿色。
希望这些代码对您有所帮助!
通过sunpy读取的fits文件,根据提供的角秒值信息(827",189")获取图中的太阳黑子位置, 并使用opencv进行展示,获取图中太阳黑子的位置转化为像素值的信息, 并在图中标识位置和像素值坐标。
可以使用SunPy读取FITS文件,并使用Astropy库将角秒值转换为像素值,然后使用OpenCV库显示图像并在图像中标记太阳黑子的位置和像素值坐标。下面是一段代码示例:
```python
import sunpy.map
import astropy.units as u
import cv2
# 读取FITS文件
map = sunpy.map.Map('filename.fits')
# 获取太阳黑子位置的像素值
position = map.world_to_pixel([827*u.arcsec, 189*u.arcsec])
# 获取图像数据并转换为OpenCV格式
data = map.data
data = (data/data.max()*255).astype('uint8')
# 在图像中标记太阳黑子位置和像素值坐标
cv2.circle(data, (int(position[0].value), int(position[1].value)), 10, (0, 0, 255), -1)
cv2.putText(data, f"({position[0].value:.1f}, {position[1].value:.1f})", (int(position[0].value), int(position[1].value)-20),
cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (255, 0, 0), 1)
# 显示图像
cv2.imshow('image', data)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
在这个代码示例中,我们首先使用SunPy库读取FITS文件并使用Astropy库将提供的角秒值转换为像素值。然后我们获取图像数据并将其转换为OpenCV格式。最后,我们使用OpenCV库在图像中标记太阳黑子位置和像素值坐标,并显示图像。
请注意,这个代码示例仅适用于单通道图像,如果你的FITS文件是多通道的,需要对每个通道进行循环处理。