3色画像(JPG)を分離適合画像に変換する

この例は、RGB JPEG画像を開き、各チャネルを別個のFITS(画像)ファイルとして書き込む。

この例で使用する pillow 画像を読み取るためには matplotlib.pyplot 画像を表示し astropy.io.fits FITSファイルを保存する場合は、以下の操作を実行してください。

By: Erik Bray, Adrian Price-Whelan

ライセンス：BSD

import numpy as np
from PIL import Image
from astropy.io import fits

Matplotlibを設定し、より良い描画パラメータのセットを使用する

import matplotlib.pyplot as plt
from astropy.visualization import astropy_mpl_style
plt.style.use(astropy_mpl_style)

元の3色jpeg画像をロードして表示します：

image = Image.open('Hs-2009-14-a-web.jpg')
xsize, ysize = image.size
print(f"Image size: {ysize} x {xsize}")
print(f"Image bands: {image.getbands()}")
ax = plt.imshow(image)

出て：

Image size: 232 x 400
Image bands: ('R', 'G', 'B')

3つのチャネル(RGB)を分割し、Numpy配列の形態でデータを取得する。配列はフラットなので1次元です

r, g, b = image.split()
r_data = np.array(r.getdata()) # data is now an array of length ysize*xsize
g_data = np.array(g.getdata())
b_data = np.array(b.getdata())
print(r_data.shape)

出て：

(92800,)

画像配列を2次元に再構成する：

r_data = r_data.reshape(ysize, xsize) # data is now a matrix (ysize, xsize)
g_data = g_data.reshape(ysize, xsize)
b_data = b_data.reshape(ysize, xsize)
print(r_data.shape)

出て：

(232, 400)

チャネルを単独の適合画像として書き込む.タイトル情報の追加と可視化

red = fits.PrimaryHDU(data=r_data)
red.header['LATOBS'] = "32:11:56" # add spurious header info
red.header['LONGOBS'] = "110:56"
red.writeto('red.fits')

green = fits.PrimaryHDU(data=g_data)
green.header['LATOBS'] = "32:11:56"
green.header['LONGOBS'] = "110:56"
green.writeto('green.fits')

blue = fits.PrimaryHDU(data=b_data)
blue.header['LATOBS'] = "32:11:56"
blue.header['LONGOBS'] = "110:56"
blue.writeto('blue.fits')

from pprint import pprint
pprint(red.header)

出て：

SIMPLE  =                    T / conforms to FITS standard
BITPIX  =                   64 / array data type
NAXIS   =                    2 / number of array dimensions
NAXIS1  =                  400
NAXIS2  =                  232
EXTEND  =                    T
LATOBS  = '32:11:56'
LONGOBS = '110:56  '

作成したファイルを削除する

import os
os.remove('red.fits')
os.remove('green.fits')
os.remove('blue.fits')