使用 Scikit-Image 中的 skimage.feature.blob_log() 函数来检测太阳黑子。 完成： 通过sunpy读取的fits文件,获取图中的太阳黑子位置， 并使用matplotlib进行展示，获取图中太阳黑子的经纬度信息以及转化为像素值的位置， 并在图中标识位置和像素坐标值。

好的，我会尽力帮助你解决这个问题。首先，确保你已经安装了 `scikit-image` 和 `sunpy` 库。

以下是一个简单的代码示例，它演示如何使用 `skimage.feature.blob_log()` 函数来检测太阳黑子，并使用 `sunpy` 库获取太阳黑子的经纬度信息和转化为像素值的位置。然后，使用 `matplotlib` 库将结果可视化，并在图中标识位置和像素坐标值。

import sunpy.map
from skimage.feature import blob_log
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取FITS文件
sunpy_map = sunpy.map.Map('sunspot.fits')

# 获取图像数据
image = sunpy_map.data

# 检测太阳黑子
blobs_log = blob_log(image, max_sigma=30, num_sigma=10, threshold=.1)

# 获取太阳黑子的像素坐标和经纬度信息
pix_coords = [(int(blob[0]), int(blob[1])) for blob in blobs_log]
world_coords = sunpy_map.pixel_to_world(blobs_log[:, 0], blobs_log[:, 1])

# 可视化结果
fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 8))
ax.set_title('Sunspots')
ax.imshow(image, cmap='gray')
for i in range(len(pix_coords)):
    ax.plot(pix_coords[i][1], pix_coords[i][0], 'ro', markersize=10)
    ax.text(pix_coords[i][1]+10, pix_coords[i][0]+10, f'{pix_coords[i]}', color='r', fontsize=12)
    ax.text(pix_coords[i][1]+10, pix_coords[i][0]-20, f'{world_coords[i]}', color='w', fontsize=12)
plt.show()

这段代码将打开名为 `sunspot.fits` 的文件，并使用 `sunpy` 库将它转换为 `sunpy.map.Map` 对象。然后，它从地图中提取图像数据，并使用 `skimage.feature.blob_log()` 函数检测太阳黑子。接下来，它使用 `sunpy` 库将太阳黑子的像素坐标转换为经纬度信息。最后，它使用 `matplotlib` 库将结果可视化，并在图中标识位置和像素坐标值。

请注意，这只是一个简单的示例，你需要根据具体的需求进行修改和优化。希望这可以帮助你解决问题。