photometry op• 資料種類:image2d → keypoints
• 呼叫: 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')(要直接呼叫實作,import astrostack; astrostack.star_detect(image, threshold_sigma=5.0, min_separation=3, max_stars=200, edge_margin=None, centroid_box=None, method='mad');從台帳取用則 opsastrostack.get("star_detect"))
偵測恆星並回傳 (row, col) 重心列表。
以與 noise_sigma 相同的穩健估計求出背景與雜訊，挑出超過 background + threshold_sigma * sigma 的局部最大值 (以與最大值濾波的一致來判定，因此 min_separation 像素以內不會出現 2 個)。中心不是閾值的像素位置，而是 centroid_box (預設 2*min_separation+1)窗口內以扣除背景後的強度加權的質心 —— 這是得到次像素位置精度的唯一理由，連通成分的質心(detect.segment_objects)會因硬閾值而隨亮度產生偏差。
依亮度排序，取前 max_stars 個截斷。只回傳距邊緣 edge_margin (預設 centroid_box // 2)以內側的星 —— 窗口超出影像的星，其質心會被拉向邊緣，與其默默回傳有偏的值，不如捨棄。
Returns (N, 2) float64 keypoints。1 個也沒有時回傳 (0, 2) (空是正當的答案，因此不作為例外 —— 沒有星的視野是存在的)。
Raises ValueError：非 2-D / 含非有限值 / *threshold_sigma* 非正 / *min_separation* 小於 1 / *max_stars* 小於 1 時。
★名字是天文的，但內容與領域無關(穩健的背景估計 + 超過 kσ 的局部最大值 + 質心)。可直接用於點狀目標 / 亮點 / 光斑 / 小目標 / 微小缺陷 / 粒子的偵測與次像素定位 —— 在搜救空拍中撿拾漂流物、數螢光顯微鏡的亮點，這類用途正確的入口就是它。op_find("輝点 検出") / op_find("点状目標") / op_find("粒子 検出")(日文查詢) 會把本 op 排在第一位(2026-10-11 實測。op_find("点 検出") 中的「點」「偵測」會命中許多 op，所以排不到前面)。在 2026-09-08 加入這一段之前，日文的多詞查詢由於檢索的實作方式總是 0 筆，明明回傳帶次像素質心座標列的 2-D op 只有這一個，卻無法從日文找到它(poc_search_sweep_width 踩到了這個坑)。若需要區域的質心，用 blob_label 系列；若只要極大值的遮罩，用 sk_local_maxima。
• 範例資料目錄(下載 URL / 授權) —— 2-D 用 skimage.data(BSD/公有領域)加合成圖,3-D 給出真實資料源(Stanford/PDS 等)的下載 URL。
• 運算子來歷與參考文獻 —— 該運算子族所依據的研究/方法出處。
• 演算法的正典(作者、年份)與用途見上面的族使用指南。
• 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 作為輸入)photometry)*Provenance: astrostack.py — ASTROSTACK 運算子登記表。本條目由 tools/opdocs.py md 自動產生(請勿手動編輯)。*
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