img = arch[0].data
flux20 = hdr['FLUX20']
# Suma de cuentas en un apertura circular
pos_ver = 650
pos_hor = 750
radius = 50
counts = 0.0
max_val = np.max(img)
for ver in range(pos_ver-radius,pos_ver+radius+1):
for hor in range(pos_hor-radius,pos_hor+radius+1):
r2 = radius**2
if (ver-pos_ver)**2 + (hor-pos_hor)**2 <= r2: # Se suman las cuentas dentro de la apertura
counts += img[ver][hor]
if 0.98*r2 <= (ver-pos_ver)**2 + (hor-pos_hor)**2 <= 1.02*r2: # Se "pintan" los pixeles del borde para dibujar la apertura sobre la imagen
img[ver][hor] = max_val
# Fórmula mágica: F/F0 = counts/(10**8 * flux20)
FF0 = counts / ( 10**8 * flux20 )
print "F/F0 = %f" % FF0
# Cálculo de magnitud
mag = -2.5 * np.log10(FF0)
print "Magnitud = %f" % mag
# Ahora se grafica la imagen
from fits_lib import plot_image
title = "Magnitud Calculada = %f\nApertura Circular en (%d,%d) con radio = %d" % (mag,pos_ver,pos_hor,radius)
plot_image(img,log_scale=True,title=title)
#!/usr/bin/env python
# encoding: utf-8
# Este programa revisa el header y la matriz de datos correspondiente a los archivos m64.fits, m83.fits, fpC-005183-u2-0406.fit
from fits_lib import plot_image, get_fits_matrix, get_fits_header, print_header
hdr1 = get_fits_header('m64.fits')
img1 = get_fits_matrix('m64.fits')
print "\n>> ARCHIVO 1:\n"
print_header(hdr1)
plot_image(img1)
hdr2 = get_fits_header('m83.fits')
img2 = get_fits_matrix('m83.fits')
print "\n>> ARCHIVO 2:\n"
print_header(hdr2)
plot_image(img2)
hdr3 = get_fits_header('fpC-005183-u2-0406.fit')
img3 = get_fits_matrix('fpC-005183-u2-0406.fit')
print "\n>> ARCHIVO 3:\n"
print_header(hdr3)
plot_image(img3)
plot_image(img3,log_scale=True)
__author__ = 'Sebastian'
import metodos_t1 as mt
import pyfits
import numpy as np
from flux20_lib import *
from fits_lib import plot_image, get_fits_matrix, get_fits_header, print_header
f1 = "out/blank.fits"
f2 = "res/stellar.dat"
f3 = "res/galaxy.dat"
arch = pyfits.open(f1,mode="update")
#mt.addStellarCatalog(arch,f2)
mt.addGalaxyCatalog(arch,f3)
arch.flush()
arch.close()
le = pyfits.open(f1)
from fits_lib import plot_image
blurred_img = le[0].data
#blurred_img = mt.convolvePSF(le, 10)
#blurred_img = mt.addNoise(le, 10000)
#blurred_img = mt.addBackground(le,100)
plot_image(blurred_img,log_scale=True,title=r'$\mathrm{\mathbb{Objetos\,del\,cat\acute{a}logo\,marcados\,con\,signo\,\plus}}$')
#!/usr/bin/env python
# encoding: utf-8
# Este programa revisa el header y la matriz de datos correspondiente al archivo fpC-000756-r1-0205.fit
from fits_lib import plot_image, get_fits_matrix, get_fits_header, print_header
hdr1 = get_fits_header("fpC-000756-r1-0205.fit")
img1 = get_fits_matrix("fpC-000756-r1-0205.fit")
print "\n>> ARCHIVO 1:\n"
print_header(hdr1)
plot_image(img1)
plot_image(img1, log_scale=True)
