photometry op• Datenarten: image2d → keypoints
• Aufruf: import fullseye as fs; fs.ledger.star_detect(image, threshold_sigma=5.0, min_separation=3, max_stars=200, edge_margin=None, centroid_box=None, method='mad') (die Implementierung direkt: import astrostack; astrostack.star_detect(image, threshold_sigma=5.0, min_separation=3, max_stars=200, edge_margin=None, centroid_box=None, method='mad'); aus dem Register: opsastrostack.get("star_detect"))
Detektiert Sterne und liefert ihre (row, col)-Schwerpunkte.
Hintergrund und Rauschen werden mit demselben robusten Schätzer wie noise_sigma bestimmt, und lokale Maxima oberhalb von background + threshold_sigma * sigma werden ausgewählt (entschieden über Übereinstimmung mit einem Maximumfilter, daher erscheinen innerhalb von min_separation Pixeln keine 2). Das Zentrum ist nicht die Pixelposition der Schwelle, sondern der mit der hintergrundbereinigten Intensität gewichtete Schwerpunkt im Fenster centroid_box (Default 2*min_separation+1) —— das ist der einzige Grund für die Subpixel-Positionsgenauigkeit; der Schwerpunkt von Zusammenhangskomponenten (detect.segment_objects) ist um den Betrag der harten Schwelle helligkeitsabhängig verzerrt.
Nach Helligkeit sortiert und bei max_stars abgeschnitten. Nur Sterne weiter innen als edge_margin (Default centroid_box // 2) vom Rand werden zurückgegeben —— bei Sternen, deren Fenster über das Bild hinausragt, wird der Schwerpunkt zum Rand gezogen; daher werden sie verworfen statt still einen verzerrten Wert zu liefern.
Returns (N, 2) float64 keypoints. Gibt es keinen, (0, 2) (leer ist eine legitime Antwort und daher keine Ausnahme —— Sichtfelder ohne Sterne gibt es).
Raises ValueError: wenn nicht 2-D / nicht-endliche Werte enthalten / *threshold_sigma* nicht positiv / *min_separation* kleiner als 1 / *max_stars* kleiner als 1 ist.
★Der Name ist astronomisch, der Inhalt aber fachneutral (robuste Hintergrundschätzung + lokale Maxima über kσ + Schwerpunkt). Für Detektion und Subpixel-Lokalisierung von Punktzielen / hellen Punkten / Spots / kleinen Zielen / Mikrodefekten / Partikeln direkt verwendbar —— Treibgut in Luftbildern der Seenotrettung finden, helle Punkte in der Fluoreszenzmikroskopie zählen: für solche Zwecke ist dies der richtige Einstieg. Die japanischen Anfragen op_find("輝点 検出") / op_find("点状目標") / op_find("粒子 検出") (heller Punkt / Punktziel / Partikel) liefern diesen Op an erster Stelle (gemessen 2026-10-11; op_find("点 検出") bringt ihn nicht nach oben, weil "Punkt" und "Detektion" auf viele Ops passen). Bevor dieser Absatz am 2026-09-08 hinzukam, lieferten japanische Mehrwort-Anfragen bauartbedingt 0 Treffer; obwohl dies das einzige 2-D-op mit einer Koordinatenliste samt Subpixel-Schwerpunkten ist, war es über japanische Formulierungen nicht erreichbar (poc_search_sweep_width ist darüber gestolpert). Braucht man Regionsschwerpunkte, die blob_label-Familie; nur eine Maske der Maxima: sk_local_maxima.
• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).
• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.
• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.
• astro_stacking — py -3.11 examples/astro_stacking.py
• poc_exoplanet_transit — py -3.11 examples/poc_exoplanet_transit.py
• poc_search_sweep_width — py -3.11 examples/poc_search_sweep_width.py
• poc_star_astrometry — py -3.11 examples/poc_star_astrometry.py
keypoints als Eingabe)photometry)*Provenance: astrostack.py — ASTROSTACK Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*
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