2组坐标之间的线性移位

Question

我的问题如下:

对于我的工作,我需要将扫描的摄影板的图像与板块所覆盖的天空的一般区域内的已知恒星样本的目录进行比较(我将其称为主目录).为此,我提取图像中对象的信息,如图像上的亮度和天空中的位置,并将其保存在表格中.然后我使用python创建一个多项式拟合,用于校准图像中恒星的大小.这很好地达到了一定的准确度,但遗憾的是还不够好,因为物体在摄影板和主目录中的坐标之间存在小的偏移.

这里绿色圆圈表示主目录中对象的位置(圆心).如您所见,实际的恒星总是位于主目录中对象的左上角.

我在图像的比较中看了一下(例如,如何检测图像之间的转换),但我现在有点不知所措,因为我实际上并不比较图像而是数组与对象的坐标.这里的另一个问题是(正如您在图像中看到的),主目录中的对象在板上不可见,并且并非所有板都具有相同的深度(意味着一些显示比其他板更多的星).

我想知道的是一种查找和纠正python中不同坐标大小的2个数组之间线性移位的方法.不应该有任何旋转,所以它只是x和y方向的变化.阵列是正常的numpy重组.

Answer 1

我会稍微改变@OphirYoktan 的建议。你有这些圈子。我假设您知道半径，并且您拥有该半径值是有原因的。

不要随机选择点，而是在主目录中过滤样本半径内的 x,y。然后计算您需要为样本范围内所有可能的主目录条目计算的向量。重复做同样的事情，然后收集向量的直方图。想必少数会重复出现，这些才是可能的真实翻译。（理想情况下，“小数字”== 1。）