Hemos pasado el cabo de las Tormentas

Hemos pasado el cabo de las Tormentas
Objetivos
●
Descubrir los principales paquetes del
proyecto: imágenes, coordenadas, ...
●
“Aprender a aprender” == autoaprendizaje
●
Aprendizaje basado en hacer
Ayudaaaaaaaaa
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1. Manipulación de imágenes
Manejar images
El módulo para manejar imágenes es:
import astropy.io.fits as fits
Abrir imágenes
import astropy.io.fits as fits
im = fits.open('im.fits', 'readonly',
memmap=False)
●
●
En lugar de 'readonly', podríamos haber usado
'update'. ¡Son autoexplicativas!
memmap es una opción para no cargar toda la
imagen en memoria RAM, sino irla leyendo a medida
que se necesite. Útil para operaciones con muchas
imágenes (30? 50? 100?)
¿Qué hemos abierto?
In [9]: print im
[<astropy.io.fits.hdu.image.PrimaryHDU
object at 0x40f4910>]
En este caso im no es más que una lista de un
sólo objeto. Podría haber habido varios (por
ejemplo en imágenes con varias CCDs).
Info sobre el objeto
In [3]: im.info()
Filename: cig0828_CAHA.fits
No. Name
0 PRIMARY
Type
PrimaryHDU
Cards Dimensions Format
427 (2167, 2048) float32
427 keywords en el header, dimensiones
de (2167, 2048), formato float32
Datos y header
datos = im[0].data
header = im[0].header
datos es un array de numpy
header es un objeto de astropy.io.fits
Datos
In [16]: print
[[ 314. 497.
[ 315. 510.
[ 317. 507.
...,
[ 316. 511.
[ 318. 511.
[ 321. 512.
datos
456. ..., 469. 468. 473.]
466. ..., 464. 469. 470.]
466. ..., 469. 468. 469.]
463. ..., 470. 472. 468.]
460. ..., 474. 466. 472.]
464. ..., 468. 470. 467.]]
Header
In [17]: print header
SIMPLE =
T / file does conform to
FITS standard
BITPIX =
-32 / number of bits per data
pixel
NAXIS =
2 / number of data axes
NAXIS1 =
2167 / length of data axis 1
NAXIS2 =
2048 / length of data axis 2
...
...
...
Header
In [18]: print header.keys()
['SIMPLE', 'BITPIX', 'NAXIS', 'NAXIS1', 'NAXIS2',
'COMMENT', 'COMMENT', 'COMMENT',
'COMMENT', 'COMMENT', 'BLOCKED', 'BLANK',
'DATAMAX', 'DATAMIN', 'DATAMEAN', 'INSTRUME',
'TELESCOP', 'OBJECT', 'OBSERVER', 'ORIGIN',
'FILENAME', 'EXPTIME', 'DARKTIME', 'RA', 'DEC',
'HA', 'AIRMASS', 'DATE', 'LST', 'UTC', 'UT_START',
'UT_END', 'COMMENT', 'COMMENT', 'COMMENT',
'COMMENT', 'COMMENT', 'COMMENT',
'COMMENT', 'COMMENT', 'COMMENT',
'COMMENT', 'COMMENT', ...]
Header
In [18]: print header.values()
[True, -32, 2, 2167, 2048, ' FITS (Flexible Image
Transport System) format defined in Astronomy
and', ' Astrophysics Supplement Series
v44/p363, v44/p371, v73/p359, v73/p365.', '
Contact the NASA Science Office of Standards
and Technology for the', ' FITS Definition
document #100 and other FITS information.', '
667/8', True, 32768, 65535.0, 310.0, 586.1,
'CAFOS 2.2', 'CA-2.2', 'cig 828', 'L. Verdes',
'DSAZ', 'n2_0030.fits', 120.0,...]
Header
In [18]: print header[“OBJECT”]
“828”
In [19]: print header[“exptime”]
120.0
In [20]: print header[“INSFLNAM”]
rGunn
Change a header
In [18]: import astropy.io.fits as fits
In [19]: im = fits.open("cig0828_CAHA.fits",
'update')
In [20]: header = im[0].header
In [21]: print header[“OBJECT”]
828
In [22]: header[“OBJECT”] = “cig 828”
In [23]: im.close()
Close
Siempre, siempre, SIEMPRE hay que cerrar las
imágenes. Es muy sencillo dejarlas abiertas
ocupando memoria y haciendo quién sabe qué.
im.close()
Quizz
He decidido que “rGunn” no es el nombre que
quiero que aparezca en el filtro. ¿Entiendes el
código?
In
In
In
In
In
[4]:
[5]:
[6]:
[7]:
[8]:
import astropy.io.fits as fits
im = fits.open("cig0828_CAHA.fits", 'readonly')
header = im[0].header
header["INSFLNAM"] = "Gunn r"
im.close()
Quizz
He decidido que “rGunn” no es el nombre que
quiero que aparezca en el filtro. ¿Entiendes el
código? ¿Ves algo raro?
In
In
In
In
In
[4]:
[5]:
[6]:
[7]:
[8]:
import astropy.io.fits as fits
im = fits.open("cig0828_CAHA.fits", 'readonly')
header = im[0].header
header["INSFLNAM"] = "Gunn r"
im.close()
Writeto
Para escribir una
estructura es:
imagen
en
un
disco,
fits.writeto(“name.fits”, data, header)
la
En resumen
fits.open - abrir imágenes
header.keys() - keywords de la cabecera?
keader.values() - valores en la cabecera?
im.info - información sobre la imagen
im.close - cerrar imágenes
fits.writeto - escribir imágenes
Imágenes algo más complejas
Algunas imágenes son algo más complicadas de
tratar. Son las imágenes con varias extensiones.
In [1]: import astropy.io.fits as fits
In [2]: im = fits.open("cig0736_JKT.fits",
'update')
In [3]: print im
[<astropy.io.fits.hdu.image.PrimaryHDU object at
0x4586d90>, <astropy.io.fits.hdu.image.ImageHDU
object at 0x4582a90>]
Imágenes algo más complejas
No.
0
1
Name
PRIMARY
Type
Cards Dimensions Format
PrimaryHDU
92
()
ImageHDU
49 (2088, 2120) float32
La PrimaryHDU no contiene en este caso datos,
es sólo una cabecera genérica de la imagen.
ImageHDU contiene datos de un chip y otra
cabecera, con información específica de ese chip.
Millones de cosas más
Estos eran los módulos más básicos. Hay muchos
más, que puedes aprender usando la ayuda:
help(...)
- fits.getheader, fits.getdata, fits.getval,
fits.update, header.add_comment,
header_add_history, ...
Ejercicios
1) Abre la imagen “cig0828_CAHA.fits” (readonly). Obtén el tiempo
de exposición de la cabecera. Compara con usar fits.getval.
2) ¿Te acordaste de cerrar la imagen al final del ejercicio
anterior? :p Ábrela de nuevo (readonly!), busca el valor del pixel
(882,764) de la imagen. Compáralo con el pixel correspondiente
en la imagen usando ds9. ¿Dudas? ¡Levanta la mano!
3) De la misma imagen, calcula la media, mediana, desviación
estándar de los datos. Convierte en cero todos los valores por
debajo de la mediana y representa esto en una imagen. Consejo:
mira el help(pylab.imshow).
4) Abre la imagen “cig0828_CAHA.fits” (readonly). Abre también
“masterbias_CAHA.fits”. Resta a la imagen de CIG0828 la imagen
del masterbias. Graba el resultado en un nuevo archivo fits.
Ejercicios
5) Ahora abre (update) la imagen resultado del ej. 3 , divídela por
“masterskyflat_CAHA.fits” y ciérrala de nuevo.
6) Abre “cig0736_JKT.fits”. El objeto tiene dos extensiones, ¿cuál
tiene datos? ¿y cabecera? ¿Se puede sumar las cabeceras y graba
en un nuevo archivo los datos y la suma de las cabeceras?
2. Coordinates
Trabajar con coordenadas
Este módulo sirve para trabajar con
coordenadas astronómicas
import astropy.coordinates as
coords
Usando unidades
Vamos a crear un punto con cierta RA y DEC.
Usaremos para ello un módulo de unidades de
astropy.
In [1]: import astropy.units as u
In [2]: RA = 204.2538292*u.degree
In [3]: DEC = -29.8657611*u.degree
In [4]: print RA
204.2538292 deg
Esto lo usaremos en un segundo para otra cosa, pero
me sirve de excusa para decir: ¡astropy.units es una
delicia!
Creando un punto
Vamos a crear un punto con la RA y DEC que
definimos antes y jugar un poco con ese punto.
In [5]: import astropy.coordinates as coords
In [6]: point1 = coords.SkyCoord(ra=RA, dec=DEC,
frame='icrs')
In [7]: print point1.ra, point1.dec
204d15m13.7851s -29d51m56.74s
In [8]: print point1.galactic
<SkyCoord (Galactic): (l, b) in deg
(314.58357685, 31.97270006)>
Distancia a otro punto
Crearemos otro punto, y a ver qué distancia
los separa.
In [9]: RA2 = '13h25m27.615s'
In [10]: DEC2 = "-43d1m8.80s"
In [11]: point2 = coords.SkyCoord(ra=RA2, dec=DEC2)
In [12]: distance = point1.separation(point2)
In [13]: print distance.degree
13.3546967153
Ejercicio
¿Por qué usar coordinates cuando puedes
hacer sqrt( (ra1-ra2)**2 + (dec1-dec2)**2) ?
ra1, dec1 = 204.2538292*u.deg, -29.8657611*u.deg
ra2, dec2 = 201.3650625*u.deg, -43.0191111111*u.deg
Calcula: sqrt( (ra1 - ra2)**2 + (dec1 - dec2)**2 ) y
compáralo con el resultado anterior:
In [76]: print point1.separation(point2).degree
13.3546967153
Reconocer objectos por nombre
¿Quieres las coordenadas de NGC1590?
coords.SkyCoord.from_name()
In [14]: print coords.SkyCoord.from_name("NGC1590")
<SkyCoord (ICRS): (ra, dec) in deg
(67.7925208, 7.6309417)>
3. WCS (World Coordinate System)
World Coordinate System
Este módulo sirve para leer las coordenadas de la
cabecera de la imagen, convertir de píxeles a
coordenadas celestes y viceversa.
import astropy.wcs as wcs
Leer WCS
El WCS se lee de la cabecera de la imagen
import astropy.wcs as wcs
import astropy.io.fits as fits
im = fits.open("cig0828_CAHA.fits")
w = wcs.WCS(im[0].header)
De pixeles a cielo
Dos módulos permiten este cambio:
●
all_pix2world: mejor, más completa
●
wcs_pix2world: sólo básica
In [7]: print w.all_pix2world([900], [1100], 1)
[array([ 266.5954571]), array([ 26.56582146])]
De cielo a píxeles
De nuevo, dos módulos:
●
●
all_world2pix: mejor, más completa (pero más
lenta si N >>>>1)
wcs_world2pix: sólo básica
In [7]: print w.all_world2pix([266.5954571],
[26.56582146], 1)
[array([ 899.99997289]), array([ 1099.99999338])]
Ejercicio
1) Leer la imagen “cig0828_CAHA.fits”. Estimar en qué pixel está el centro
de la galaxia. Pasar ese pixel a coordenadas en el cielo. Comparar con sus
coordenadas en NED.
2) Investiga con help/internet cómo funciona w.fooprint_to_file. Abre con
ds9 la imagen “cig0828_imagen2.fits” y superpon el footprint.