查找图像中最亮像素的坐标并存入数组

Question

我被要求写一个程序，来在一张图片中找到“星星”。这个过程是先把图片文件转换成一个numpy数组，然后生成一个数组，记录那些亮度超过指定阈值的像素坐标（这个阈值是用来过滤背景干扰的）。

一旦我找到了图片中最亮的像素，我需要记录下它的x和y坐标，并把这个像素以及周围10x10像素的区域的值都设为零，这样就能有效地把这个星星从图片中去掉。

我已经有了一段辅助代码，可以把图片转换成数组，并且尝试用以下方法来解决这个问题；

我定义了一个变量

    Max = array.max()

并使用了一个while循环；

    while Max >= threshold
        coordinates = numpy.where(array == Max) # find the maximum value

但是我希望这个循环能够遍历整个数组，找到所有的坐标，而不仅仅是找到第一个最大值。同时，在找到每个最大值后，也要把它和周围的10x10区域都设为零。我考虑过用for循环来实现这个功能，但由于我对Python还不太熟悉，所以不太确定该怎么用。

我会很感激任何建议，感谢！

Answer 1

Astronomy.net 可以帮你完成这个任务：

如果你有天文图像，但不知道或者不太相信它的天体坐标，那么Astrometry.net就是为你准备的。你只需输入一张图片，我们会给你返回天文校准的元数据，还会列出在视野范围内的已知天体。

我们建立了这个天文校准服务，目的是为每一张有用的天文图像（无论是过去的还是未来的，不管它们的存档状态如何）创建正确的、符合标准的天文元数据。我们希望这能帮助整理、注释并让全世界的天文信息变得可搜索。

你甚至不需要把图片上传到他们的网站。你可以下载源代码。这个项目是GPL许可的，并且使用了NumPy，所以如果你需要的话，可以随意修改。

请注意，你需要先把你的位图转换成以下格式之一：JPEG、GIF、PNG或FITS格式的图片。

Answer 2

有很多种方法可以仅用numpy等工具来实现这个功能。

一种是“暴力破解”的方法：

import Image
import numpy as np

im = Image.open('test.bmp')
data = np.array(im)
threshold = 200
window = 5 # This is the "half" window...
ni, nj = data.shape 
new_value = 0

for i, j in zip(*np.where(data > threshold)):
    istart, istop = max(0, i-window), min(ni, i+window+1)
    jstart, jstop = max(0, j-window), min(nj, j+window+1)
    data[istart:istop, jstart:jstop] = new_value

还有一种更快的方法……

import Image
import numpy as np
import scipy.ndimage

im = Image.open('test.bmp')
data = np.array(im)
threshold = 200
window = 10 # This is the "full" window...
new_value = 0

mask = data > threshold
mask = scipy.ndimage.uniform_filter(mask.astype(np.float), size=window)
mask = mask > 0
data[mask] = new_value