Die Anpassungsdatei ist ein Bilddateiformat, das für Erkundungsdaten und astronomische Daten verwendet wird. Sie besteht aus einem Teil, der als Header bezeichnet wird und verschiedene Informationen wie Zeit und Haltung enthält, und einem Teil eines Arrays mit Bildgröße (z. B. 1024 x 1024). Es gibt auch eine würfelförmige Anpassungsdatei, die aus n Überschriften und einem Bildarray besteht. https://ja.wikipedia.org/wiki/FITS Informationen zum Lesen und Anzeigen von Anpassungsdaten mithilfe der Python-Bibliothek astropy.io.fits. DS9 ist einer der Zuschauer von Anfällen.
PDS Planetary Data System NASA-Explorationsdatenarchiv. Jeder kann es kostenlos nutzen. Wenn Sie die Daten von hier herunterladen, können Sie das Bild Ihres Lieblingsplaneten sehen! Bilder werden im Fits-Dateiformat veröffentlicht.
Die Daten für Hayabusa lauten beispielsweise hier. Alle von Hayabusa aufgenommenen Bilddaten sind öffentlich zugänglich.
Mit Anaconda installieren.
conda install astropy
Lesen Sie die 0. Daten. Das Bild besteht aus einem Header + einem Bildarray.
import astropy.io.fits as fits
import matplotlib.pyplot as plt
hdulist=pyfits.open('file.fits')
hdu=hdulist[0]
data=hdu.data #data=fits.getdata('file.fits',0)Doch kannst du.
header=hdu.header
plt.imshow(data)
plt.show()
Beim Abrufen eines Header-Elements, z. B. TI_0
print header["TI_0"]
Angeben der X- und Y-ten Pixel
data[Y][X]
hdu = fits.PrimaryHDU(im)
hdulist = fits.HDUList([hdu])
hdulist.writeto('new.fits',overwrite=True)
passt ist ein Satz (hdu) mit Header und Bildarray. Es besteht aus hdu = PrimaryHDU (Daten, Header). Wenn Sie eine große Anzahl von Erweiterungen verwenden, erstellen Sie ab dem zweiten Jahr mehrere hdu mit "fit.ImageHDU" und verwenden Sie eine wie "HDUList ([hdu1, hdu2, hdu3])". Machen Sie daraus eine Datei. Das heißt, es ist möglich, mehrere Bilder in einer Datei zu speichern.
Es kann überschrieben werden, indem overwrite = True gesetzt wird.
hdu.header['NEWKEYWORD']='something'
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