photometry op• データ種: image2d → keypoints
• 呼び出し: import astrostack; astrostack.star_detect(image, threshold_sigma=5.0, min_separation=3, max_stars=200, edge_margin=None, centroid_box=None, method='mad') (または opsastrostack.get("star_detect"))
星を検出して `(row, col)` の重心列を返す。
背景と雑音を :func:noise_sigma と同じ頑健推定で出し、
`background + threshold_sigma * sigma` を超える局所最大を拾う
(最大値フィルタとの一致で判定するので、`min_separation` 画素以内に
2 つは出ない)。中心はしきい値の画素位置ではなく、`centroid_box`
(既定 `2*min_separation+1`)の窓で背景を引いた強度で重み付けした重心
—— これが副画素の位置精度を出す唯一の理由で、連結成分の重心
(:func:detect.segment_objects)は硬いしきい値の分だけ明るさに依存して
偏る。
明るい順に並べて `max_stars 個で打ち切る。縁から edge_margin`
(既定 `centroid_box // 2`)より内側の星だけを返す —— 窓が画像からはみ出す
星は重心が縁側へ引っ張られるので、黙って偏った値を返すより落とす。
Returns `(N, 2) float64 keypoints。1 個も無ければ (0, 2)`
(空は正当な答えなので例外にしない —— 星が無い視野は存在する)。
Raises `ValueError`: 2-D でない / 非有限を含む / *threshold_sigma* が
非正 / *min_separation* が 1 未満 / *max_stars* が 1 未満の場合。
• 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
• poc_star_astrometry — py -3.11 examples/poc_star_astrometry.py
keypoints を入力に取れる)photometry)*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)。*
© 2026 Kazufumi Furuse — Fullseye operator documentation. Licensed under Apache-2.0.