画fits图像上的极小值点

import os
from astropy.io import fits
import matplotlib.pyplot as plt
"""
这个类代表了一个矩阵图像中所有的极值点. 对图像上的每个点进行判断
"""
class FindExtremePoint():def __init__(self,fitsdata):self.name=fitsdatawith fits.open(fitsdata) as hdul:data = hdul[0].datashape = data.shapeself.data= data.reshape(shape[2], shape[3])self.observeDate=hdul[0].header['DATE-OBS']self.plotFits()def judgeExtremePoint(self,row,column):"""为了寻找极值点，首先定义一个方法，对这个方法输入图像上的一个点的行与列，通过比较这个点的值是否为周围八个点中的最大值来判断他是否为极大值如果这个点是局域最大值那么这个函数返回True，否则返回False."""data=self.datacenterValue=data[row,column]centerRow=rowcenterColumn=columnlocalValuesList=[data[centerRow, centerColumn]#将中心值以及周围的八个值放进一个列表中并从大到小排序,data[centerRow, centerColumn - 1],data[centerRow - 1, centerColumn - 1],data[centerRow - 1, centerColumn],data[centerRow - 1, centerColumn + 1],data[centerRow, centerColumn + 1],data[centerRow + 1, centerColumn + 1],data[centerRow + 1, centerColumn],data[centerRow + 1, centerColumn - 1]]sortedLocalValuesList=sorted(localValuesList,reverse=True)return sortedLocalValuesList[0]==centerValuedef judgeEveryPoint(self):"""对图像矩阵中的每一个点进行判断"""data=self.datashape=data.shapeextremeRowList=[]extremeColumnList=[]for row in range(1,shape[0]-1):for column in range(1,shape[1]-1):if self.judgeExtremePoint(row,column):extremeRowList.append(row)extremeColumnList.append(column)return [extremeRowList,extremeColumnList]def plotFits(self):extremePoint=self.judgeEveryPoint()fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 8))ax.scatter(extremePoint[1],extremePoint[0],s=2)ax.imshow(self.data,origin='lower',cmap='nipy_spectral_r')ax.set_title(self.observeDate)plt.savefig(fname=self.name+'.jpg')plt.close()

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