如何在不调整大小和不修改颜色的情况下查看此 .fits 图像？

Question

我正在尝试从'.fits' 文件打开全彩图像。但是，将其与相应的'.gif' 图像进行比较时，其颜色和大小似乎存在错误。

如何查看正确尺寸的真彩色图像？

例如，可以选择'.fits' 文件和对应的'.gif' 文件located at the top of this webpage。下面是我的示例代码，它使用了APLPY 模块。

def from_fits_to_image(color_scheme, rloc, rname='synop_Ml_0.2104', rext='.fits', cmap=None):
    """ 
    color_scheme : 'rgb', 'grayscale', or 'false color'; color scheme of image to be shown
    rloc         : type <str>; location of file to be read
    rname        : type <str>; name of file to be read
    rext         : type <str>; extension of file to be read
    cmap         : None or type <str>; colormap
    """
    rpath = rloc + rname + rext
    if color_scheme == 'rgb':
        pic = aplpy.FITSFigure(rpath)
        # pic.show_rgb(alt_filename) # what filename is supposed to go here?
    else:
        pic = aplpy.FITSFigure(rpath)
        if color_scheme == 'grayscale':
            pic.show_grayscale()
        elif color_scheme == 'false color':
            if cmap is None:
                pic.show_colorscale()
            else:
                pic.show_colorscale(cmap=cmap)
    # plt.savefig(...)
    plt.show()

只要提供正确的rloc（下载的'.fits'文件的位置）和color_scheme，上面的代码就会运行。

调用下面的函数将显示正确尺寸的空白图。为了使它不为空，我必须提供另一个现有的文件名，但我不清楚它到底应该是什么。

from_fits_to_image(color_scheme='rgb', rloc=rloc) 

下面的每个函数调用都显示了一个已调整为小图的图。虽然color_scheme='grayscale' 似乎可以正确着色绘图，但其他方法不能正确着色图像。

from_fits_to_image('grayscale', rloc=rloc)

from_fits_to_image('false color', rloc=rloc)

from_fits_to_image('false color', rloc=rloc, cmap='plasma')

为了比较，下面是'.gif' 图像。理想情况下，输出将与下图完全相同。

编辑：

我尝试使用astropy、PIL 和pyfits 均未成功。任何帮助将不胜感激。

编辑 2：

以下是使用来自astropy.io 的fits 的结果。

from astropy.io import fits

def reada(rloc, rname='synop_Ml_0.1998', rext='.fits'):
    """ """
    rpath = rloc + rname + rext
    # hdu_list = fits.open(rpath)
    # hdu_list.info()
    pic = fits.getdata(rpath)
    plt.imshow(pic)
    plt.show()

reada(rloc=rloc)

我玩过vmin 和vmax kwargs，但没有成功。此外，使用pyfits 打开文件会导致以下错误，即使使用pyfits.open(rpath, uint=True, do_not_scale_image_data=True)：

TypeError: Image data can not convert to float

Answer 1

从gif来看，图好像是假色的，是选对色图的问题。我不能说 python 中是否有与您链接的颜色图等效的颜色图，但我们可以找到非常接近的东西，重新创建图像中的所有特征：

fig = aplpy.FITSFigure('synop_Ml_0.2104.fits')
fig.show_colorscale(vmin=-60, vmax=60, cmap='hot')

显示以下内容（注意aplpy 不理解此坐标系，因此它以像素坐标绘制图形）：

问题的第二部分比较棘手，我无法完全回答。首先，您需要将 Carrington 时间转换为经度，将正弦纬度转换为度数，然后绘制轴标签的新值而不是旧值或作为旧轴旁边的寄生虫轴（您可以参考寄生虫坐标轴示例here)。

现在看起来卡灵顿时间自 1853 年 11 月 9 日以来只是旋转了度数，x 轴正好跨越 360，所以我假设转换只是偏移 757079.95，即左侧的 x 轴值边缘。我们可以通过查看地图的像素跨度如何与坐标跨度对应来在世界坐标上仔细检查它：

In [88]: fig._wcs.wcs_pix2world(fig._ax1.get_xlim(), fig._ax1.get_ylim(), origin=1)
Out[88]: [array([757439.95, 757079.95]), array([-1.,  1.])]

xaxis 边缘值的差异 757079.95 和 757439.95 正好是 360 度。

那么我们可以使用一些matplotlib 技巧来手动偏移坐标值，以强制它们从零变为 360，并让 xaxis 与您的 gif 图像匹配：

# using hidden attributes is non-pythonic but aplpy does not leave us other options
ax = fig._ax1
x_range = ax.get_xlim()
new_ticklabels = np.arange(60, 361, 60)
new_tick_positions = new_ticklabels / 360. * x_range[1] + x_range[0]
ax.set_xticks(new_tick_positions)
ax.set_xticklabels(new_ticklabels)
fig.axis_labels.set_xtext('Carrington Longitude')

请记住，aplpy 是一个为绘制天体而非太阳坐标而设计的库，因此让坐标轴变换正常工作可能是一个相当痛苦的过程。另一种方法，也许是更好的方法，是使用sunpy 绘制拟合文件，这是一个用于太阳物理学的python library。但是，我从未使用过它，而且它似乎为这个特定的 fit 文件引发了错误。看起来您需要修改 fit 文件的标题才能正确读取坐标。如果您想使用该库，或许可以联系sunpy 社区？