align op• データ種: image2d × image2d → matrix
• 呼び出し: import astrostack; astrostack.frame_align(reference, frame, model='similarity', threshold_sigma=5.0, max_stars=60, tolerance_px=2.0, max_shift_px=None, ransac_iters=500, seed=0, min_inliers=3) (または opsastrostack.get("frame_align"))
星の対応から `frame → reference` の 2-D 変換を推定する。
工程は 3 段で、推定の本体はどれも既存 op:
1. :func:star_detect で両方の星を取る。
2. 粗い平行移動をオフセット投票で出す(`_vote_translation`)。
ここで :func:features.match_keypoints を使わないのは実測に基づく判断で、
星野の 9x9 パッチは互いにほとんど同じ形なので Lowe の比検定
(既定 ratio=0.8)がほぼ全部を捨てる。128x128 に 40 星、真のずれが
`(+0.590, -0.540) px のフレーム対での実測: match_keypoints` が
返した対応は 4 件、うち真値から 1 px 以内は 0 件(= 使えるものが
1 つも無い)。同じ対で投票法は 26 票 → 26 対応 → 26 内点、推定誤差
0.0155 px。星野は「特徴が無い」のではなく「特徴が全部同じ」なので、
記述子ではなく配置の幾何を使うのが正しい。
3. 粗い移動で最近傍の対応を作り、
:func:mosaic.proj_match_points_ransac で誤対応を落とし、
:func:fit_transform.vector_to_similarity(`model` に応じて
`vector_to_rigid / vector_to_hom_mat2d`)で当てはめる。
RANSAC ループも Umeyama もここには書いていない。
*model* `"translation"` は対応の差の中央値だけを使う(星が 1 個でも動く)。
`"rigid" = 回転 + 並進、"similarity"` = + 等方スケール、
`"affine" = 6 自由度。**視野が広くなければ "similarity"` で足りる**
(赤道儀の追尾誤差は回転と並進、大気差はスケールに一次で乗る)。
Returns `(matrix, info)`:
• `matrix —— (3, 3) float64。(row, col, 1)` に左から掛けると
`reference の座標になる(fit_transform` と同じ規約)。
• `info —— dict。n_stars_ref / n_stars_src / n_pairs` /
`n_inliers / inlier_ratio / shift_row / shift_col` /
`rotation_deg / scale / rms_px(内点の残差 RMS)/ model`。
fail-closed: 内点が *min_inliers* に満たなければ `ValueError` を送出
する。恒等変換を黙って返さない —— 位置合わせに失敗したフレームを
「ずれ 0」として合成に混ぜると、例外も警告も無しに二重像ができる。
Raises `ValueError`: 2-D でない / 形が違う / *model* が
:data:ALIGN_MODELS にない / どちらかで星が 1 つも見つからない /
対応が作れない / 内点が足りない場合。
• サンプルデータ カタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。
• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。
• アルゴリズムの正典(著者・年)と用途は上記ファミリ使い方ガイドに記載。
• astro_stacking — py -3.11 examples/astro_stacking.py
matrix を入力に取れる)—
align)*Provenance: astrostack.py — ASTROSTACK operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*
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