星图识别中栅格算法代码

栅格算法（Rasterization Algorithm）是星图识别中的一种常用算法，它将天空分割成一个个小的栅格，并通过对每个栅格进行处理来识别星体。下面是栅格算法的伪代码实现：

1. 初始化栅格大小和位置
2. 读入星图图像，并将其转化为灰度图
3. 对于每个栅格
    4. 计算栅格中所有像素的平均灰度值
    5. 如果平均灰度值超过设定阈值，则认为该栅格中有亮点，否则认为没有亮点
6. 输出所有含有亮点的栅格的中心坐标

下面是栅格算法的 Python 实现代码：

import numpy as np
from PIL import Image

# 初始化栅格大小和位置
GRID_SIZE = 10
GRID_STEP = 5

# 读入星图图像，并将其转化为灰度图
img = Image.open('star_map.jpg').convert('L')
width, height = img.size

# 计算栅格数量
grid_num_x = (width - GRID_SIZE) // GRID_STEP + 1
grid_num_y = (height - GRID_SIZE) // GRID_STEP + 1

# 对于每个栅格
for i in range(grid_num_y):
    for j in range(grid_num_x):
        # 计算栅格中所有像素的平均灰度值
        x = j * GRID_STEP
        y = i * GRID_STEP
        grid = img.crop((x, y, x + GRID_SIZE, y + GRID_SIZE))
        mean = np.mean(grid)

        # 如果平均灰度值超过设定阈值，则认为该栅格中有亮点，否则认为没有亮点
        threshold = 150
        if mean > threshold:
            # 输出所有含有亮点的栅格的中心坐标
            print('Star found at ({}, {})'.format(x + GRID_SIZE // 2, y + GRID_SIZE // 2))

注意，这只是栅格算法的简单实现，实际中还需要考虑一些优化，例如栅格大小和步长的选择、阈值的调整等。