使用熵在n维FITS图像中的像素坐标和物理坐标之间切换

时间:2019-03-28 09:46:30

标签: python coordinate-transformation astropy

我有一张FITS图片,其标题包含有关沿每个轴的坐标的信息

NAXIS   =                    3
NAXIS1  =                  259
NAXIS2  =                  272
NAXIS3  =                  100
CDELT1  = -0.08333333330000001
CDELT2  =  0.08333333330000001
CDELT3  =                  0.1
CRPIX1  =                130.5
CRPIX2  =    132.1906015909634
CRPIX3  =                    0
CRVAL1  =                255.0
CRVAL2  =                 60.0
CRVAL3  =                15.45

是否有一种简便的方法(例如和Astropy函数)从像素坐标中获取实际(物理)坐标?

相反,Astropy中是否有内置函数可以从实际坐标中获取最近像素的坐标?

编辑:我发现了WCS.all_pix2world函数,但是我不知道如何使用它,也没有找到任何使用示例。

从文档中:

There are two accepted forms for the positional arguments:

        - 2 arguments: An N x naxis array of coordinates, and an origin.
        - more than 2 arguments: An array for each axis, followed by an origin. These arrays must be broadcastable to one another.

在第一种情况下,N是什么? origin永远不会是[0,0,0]吗?

1 个答案:

答案 0 :(得分:2)

  • N是要对其进行转换的点数,即,您可以为N个点的数组计算像素或世界坐标。

  • origin只是约定俗成,关于左上角的坐标。对于Python数组,请使用基于0的索引,因此它为0。请参见下面的示例:

In [1]: from astropy.wcs import WCS                                                            

In [2]: from astropy.io import fits                                                            

In [3]: hdr = fits.Header.fromstring("""\ 
   ...: NAXIS   =                    3 
   ...: NAXIS1  =                  259 
   ...: NAXIS2  =                  272 
   ...: NAXIS3  =                  100 
   ...: CDELT1  = -0.08333333330000001 
   ...: CDELT2  =  0.08333333330000001 
   ...: CDELT3  =                  0.1 
   ...: CRPIX1  =                130.5 
   ...: CRPIX2  =    132.1906015909634 
   ...: CRPIX3  =                    0 
   ...: CRVAL1  =                255.0 
   ...: CRVAL2  =                 60.0 
   ...: CRVAL3  =                15.45 
   ...: """, sep='\n')                                                                         

In [4]: wcs = WCS(hdr)                                                                         

In [5]: wcs                                                                                    
Out[5]: 
WCS Keywords

Number of WCS axes: 3
CTYPE : ''  ''  ''  
CRVAL : 255.0  60.0  15.45  
CRPIX : 130.5  132.1906015909634  0.0  
PC1_1 PC1_2 PC1_3  : 1.0  0.0  0.0  
PC2_1 PC2_2 PC2_3  : 0.0  1.0  0.0  
PC3_1 PC3_2 PC3_3  : 0.0  0.0  1.0  
CDELT : -0.0833333333  0.0833333333  0.1  
NAXIS : 259  272  100

现在您可以计算左上角的世界坐标:

In [6]: wcs.all_pix2world([[0, 0, 0]], 0)                                                      
Out[6]: array([[265.79166666,  49.06744987,  15.55      ]])

您可以在此处使用Nx3个索引数组。

因此,如果您有像素索引并将其转换为天空坐标,则需要使用origin = 0,反之亦然,以wcs.all_world2pix将天空坐标转换为像素索引。

如果您使用FITS / Fortran约定将像素索引存储在目录中,则有时使用origin = 1可能会有用。