Question

我一直在疯狂搜索文档，但找不到这个答案。

我在python中生成FITS图像，需要为图像指定WCS坐标。我知道有很多方法可以通过将点源与已知目录进行匹配来实现这一点，但在这种情况下，我正在生成灰尘图，因此点源匹配将无法工作（据我所知）。 / p>

因此图像是2D Numpy形状阵列（240,240）。它是这样写的（x和y坐标分配有点奇怪，它以某种方式工作）：

H, xedges, yedges = np.histogram2d(glat, glon, bins=[ybins, xbins], weights=Av)
count, x, y = np.histogram2d(glat, glon, bins=[ybins, xbins])
H/=count
hdu = pyfits.PrimaryHDU(H)
hdu.writeto(filename)

>>> print H.shape
(240,240)

这一切都可以自行运作。对于分配星系坐标，似乎所有你需要做的就是：

glon_coords = np.linspace(np.amin(glon), np.amax(glon), 240)
glat_coords = np.linspace(np.amin(glat), np.amax(glat), 240)

但我不明白FITS图像如何存储这些坐标，所以我不知道如何编写它们。我也试过在SAO DS9中分配它们，但没有运气。我只需要一种直接的方法将这些坐标分配给图像。

感谢您提供的任何帮助。

Answer 1

我建议你开始使用astropy。出于项目的目的，astropy.wcs包可以帮助您编写FITS WCS标头，astropy.io.fits API基本上与您现在使用的pyfits相同。此外，帮助页面非常好，我要做的就是翻译他们的WCS构建页面以匹配您的示例。

对于您的问题：FITS不会用坐标“标记”每个像素。我想可以创建一个像素查找表或类似的东西，但actual WCS是X，Y像素到天体测量坐标（在你的情况下是“银河系”）的algorithmic转换。 A nice page is here

我想指出的例子是：

http://docs.astropy.org/en/latest/wcs/index.html#building-a-wcs-structure-programmatically

以下是您项目的 未经测试的伪代码 ：

# untested code

from __future__ import division # confidence high

# astropy
from astropy.io import fits as pyfits
from astropy import wcs

# your code
H, xedges, yedges = np.histogram2d(glat, glon, bins=[ybins, xbins], weights=Av)
count, x, y = np.histogram2d(glat, glon, bins=[ybins, xbins])
H/=count

# characterize your data in terms of a linear translation from XY pixels to 
# Galactic longitude, latitude. 

# lambda function given min, max, n_pixels, return spacing, middle value.
linwcs = lambda x, y, n: ((x-y)/n, (x+y)/2)

cdeltaX, crvalX = linwcs(np.amin(glon), np.amax(glon), len(glon))
cdeltaY, crvalY = linwcs(np.amin(glat), np.amax(glat), len(glat))

# wcs code ripped from 
# http://docs.astropy.org/en/latest/wcs/index.html

w = wcs.WCS(naxis=2)

# what is the center pixel of the XY grid.
w.wcs.crpix = [len(glon)/2, len(glat)/2]

# what is the galactic coordinate of that pixel.
w.wcs.crval = [crvalX, crvalY]

# what is the pixel scale in lon, lat.
w.wcs.cdelt = numpy.array([cdeltX, cdeltY])

# you would have to determine if this is in fact a tangential projection. 
w.wcs.ctype = ["GLON-TAN", "GLAT-TAN"]

# write the HDU object WITH THE HEADER
header = w.to_header()
hdu = pyfits.PrimaryHDU(H, header=header)
hdu.writeto(filename)

将WCS坐标分配给FITS图像

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