从 astropy 借用这个例子:
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
from astropy.io import fits
from astropy.wcs import WCS
from astropy.utils.data import download_file
fits_file = 'http://data.astropy.org/tutorials/FITS-images/HorseHead.fits'
image_file = download_file(fits_file, cache=True)
hdu = fits.open(image_file)[0]
wcs = WCS(hdu.header)
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
plt.imshow(hdu.data, origin='lower', cmap='cubehelix')
plt.xlabel('X')
plt.ylabel('Y')
x_array = np.arange(0, 1000)
line_1 = 1 * x_array + 20 * np.sin(0.05*x_array)
line_2 = x_array - 100 + 20 * np.sin(0.05*x_array)
plt.plot(x_array, line_1, color='red')
plt.plot(x_array, line_2, color='red')
ax.set_xlim(0, hdu.shape[1])
ax.set_ylim(0, hdu.shape[0])
plt.show()
我想计算位于两条曲线之间的中值像素值(例如在 y 方向):
我相信聪明的做法是为感兴趣的区域创建一个掩膜。
有没有一种方法可以在不循环遍历图像像素的情况下生成此蒙版？
编辑 1:修改问题提高理解
编辑 2:我更改了示例以更好地表示问题标题(曲线而不是直线)
请您参考如下方法:
生成这种掩码的一种相当直接的方法是使用 numpy.mgrid thingy 本质上为您提供 x 和 y 坐标数组(在那种 2D 情况下)，然后可用于使用 lines 的方程式计算掩码。
编辑: 如果您可以使用方程式(例如 f(x,y)<0，其中 f 是您想要的任何函数)或这些方程式的组合来表达掩码，您可以做任何您想做的事情。以下是您的新面具以及一些额外的艺术作品的示例:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
y,x=np.mgrid[0:1000,0:1000]
#a wiggly ramp
plt.subplot(221)
mask0=(y < x + 20 * np.sin(0.05*x)) & (y > x - 100 + 20 * np.sin(0.05*x))
plt.imshow(mask0,origin='lower',cmap='gray')
#a ramp
plt.subplot(222)
mask1=(y < x) & (x < y+100)
plt.imshow(mask1,origin='lower',cmap='gray')
#a disk
plt.subplot(223)
mask2=(200**2>(x-500)**2+(y-500)**2)
plt.imshow(mask2,origin='lower',cmap='gray')
#a ying-yang attempt
plt.subplot(224)
mask3= (mask2 & (0 < np.sin(3.14*x/250)*100 + 500 - y) & (30**2 < (x-620)**2+(y-500)**2) )| (30**2 > (x-380)**2+(y-500)**2)
plt.imshow(mask3,origin='lower',cmap='gray')
plt.show()
输出:
