对影像立方使用多个图像配合

Question

我有一大堆的配合文件，可以使用下面的脚本读取

from astropy.io import fits
hdu = fits.open('file.fits')
data = hdu[0].data

我试图让使用读取多个适合文件数据的图像立方体。 （图像立方体是包含从多个拟合数据文件，其中x和y轴是2D图像尺寸和第三轴是时间或频率上的3D图像）

我相信它可以使用频谱立方体模块来完成，但是大多数文档仅约如何读取图像立方体，而不是如何让一个使用单独的适合文件的谈判。

到目前为止，我已经尝试下面的脚本。

#In the below script data is a 3D numpy array
from spectral_cube import SpectralCube
cube = SpectralCube(data=data)
cube.write('new_cube.fits', format='fits')

然而，上面的脚本给出了一个错误说法，而只有2给出需要3个参数。

Answer 1

很显然，一个并不需要使用spectral_cube模块，使图像立方体。它可以通过AstroPy Python模块有太大容易。下面是该脚本。

from astropy.io import fits
import numpy as np

cube = np.zeros((50,1000,1000)) #Here 1000x1000 is the dimension of the individual fits images and 50 is the third perpendicular axis(time/freq)

for i in range(50):
    hdu = fits.open('image' + str(i) + '.fits') #The fits images that you want to combine have the name string 'image' + str(i) + '.fits'
    data = hud[0].data[:,:]
    cube[i,:,:] = data

hdu_new = fits.PrimaryHDU(cube)
hdu_new.writeto('cube.fits')

Answer 2

要做到这一点，最简单的方法就是把你的立方体你想拥有的图像转换成一个numpy数组，然后保存数组作为符合文件。您也可以将它们保存到直接在numpy阵列，但附加表是比较容易，如果你的循环做一个，而不是明确地做它的每个图像，就像我在这里做。

import numpy as np
from astropy import fits

# Read the images you want to concatenate into a cube
img1 = fits.getdata('img1.fits')
img2 = fits.getdata('img2.fits')

# Make a list that will hold all your images
img_list = []
img_list.append(img1)
img_list.append(img2)

# Cast the list into a numpy array
img_array = np.array(img_list)

# Save the array as fits - it will save it as an image cube
fits.writeto('mycube.fits', img_array)