Question

我是Python和编码的新手。我的.fits图像包含具有一系列值的像素。我想在此图像中找到符合要求的像素：

1）像素值高于阈值6900。

2）如果满足（1），则像素具有尽可能低的y坐标。

也就是说，如果我发现我的图片有100个像素值＆gt; 6900，我希望找到最接近图像底部的100个像素。

我通过添加下面包含的阈值规则来实现第一部分：

#open .fits file
hdulist = fits.open(f, ignore_missing_end=True)    
hdulist.info()

#close file and save data as numpy array
scidata = hdulist[0].data
hdulist.close()
img = np.array(scidata)

#determine threshold value and apply thresholding to image
threshold = 6900
test = np.greater_equal(img, threshold)  
np.count_nonzero(~np.isnan(test))  

#plot image
plt.imshow(img, cmap='magma')
plt.show()

但是，我很难实现（2）。在numpy中是否有一个命令可以识别超过某个值阈值的像素的最小可能y坐标？

非常感谢！

Answer 1

您可以找到值高于阈值的所有索引，然后对这些索引进行排序并返回最小值

import numpy as np

# Generate random data
img = 10000 * np.random.rand(10, 10)

# Find indices where the condition is met
indices = np.where(img > 6900)

# sort by y first then x
sorted_indices = sorted((tpl for tpl in zip(*indices)), 
                        key=lambda x: (x[1], x[0]))

result = sorted_indices[0]

如何在阈值图像中找到最低像素的坐标？

1 个答案: