Piszę, co mi przyjdzie do głowy. Na tematy różne.
No to tegoroczną jesień uważam za otwartą. Co prawda w aplikacji IMGW są jeszcze dni z temperaturą powyżej 25 °C, ale dziś na rower poszedłem w bluzie z długim rękawem. I nie żałowałem.
Na szczęście, wbrem przepowiedniom aplikacji pogodowych, nie spadła kropla deszczu.
— Marcin “czach” Trzaska reply-to: @czach@mastodon.argilus.online
Zainspirowany tootkiem sprawdziłem, jak się mają sprawy z nocami tropikalnymi we Wrocławiu.
Noc tropikalna to umownie noc, podczas której temperatura nie spada poniżej 20 °C.
Mam stację pogodową Netatmo wraz z modułami do pomiaru opadów oraz wiatru. Stacja znajduje się na wysokości 119 metrów nad poziomem morza i jakieś 10 metrów od gruntu.
Na potrzeby tego wpisu wklepałem prosty skrypt w pythonie zakładając, że noc jest między 18:00 a 06:00.
Ściągnąłem surowe dane ze stacji pogodowej (plik cvs) i… oto co stacja raportowała w 2026 roku.
Pierwsza tropikalna noc w tym roku miała miejsce w nocy z 26 na 27 maja. Minimalna temperatura to 21.7 °C (05:30)
| Noc | Temp | Status |
|---|---|---|
| 26–27.05 | 21.7 °C | 🥵 tropikalna |
| 27–28.05 | 13.8 °C | — |
| 28–29.05 | 12.8 °C | — |
| 29–30.05 | 16.7 °C | — |
| 30–31.05 | 18.7 °C | — |
| 31–1.06 | 17.0 °C | — |
Pierwsza tropikalna noc w czerwcu miała miejsce w nocy z 18 na 19 czerwca. Minimalna temperatura to 21.1 °C.
W czerwcu miała miejsce także noc z rekordowo wysoką temperaturą. Z 28 na 29 czerwca minimalna temperatura to 27.2 °C. Warto dodać, że 28 czerwca to rekordzista temperatury w ciągu dnia – 41.0 °C (13:30)
| Noc | Temp | Status |
|---|---|---|
| 1–2.06 | 15.0 °C | — |
| 2–3.06 | 17.0 °C | — |
| 3–4.06 | 15.6 °C | — |
| 4–5.06 | 18.1 °C | — |
| 5–6.06 | 12.9 °C | — |
| 6–7.06 | 16.8 °C | — |
| 7–8.06 | 16.1 °C | — |
| 8–9.06 | 18.4 °C | — |
| 9–10.06 | 15.3 °C | — |
| 10–11.06 | 11.7 °C | — |
| 11–12.06 | 10.1 °C | — |
| 12–13.06 | 15.4 °C | — |
| 13–14.06 | 13.3 °C | — |
| 14–15.06 | 12.4 °C | — |
| 15–16.06 | 12.6 °C | — |
| 16–17.06 | 17.0 °C | — |
| 17–18.06 | 19.5 °C | ⚠️ o włos |
| 18–19.06 | 21.1 °C | 🥵 tropikalna |
| 19–20.06 | 19.8 °C | ⚠️ o włos |
| 20–21.06 | 21.7 °C | 🥵 tropikalna |
| 21–22.06 | 21.7 °C | 🥵 tropikalna |
| 22–23.06 | 19.5 °C | ⚠️ o włos |
| 23–24.06 | 17.4 °C | — |
| 24–25.06 | 21.1 °C | 🥵 tropikalna |
| 25–26.06 | 24.5 °C | 🥵 tropikalna |
| 26–27.06 | 22.0 °C | 🥵 tropikalna |
| 27–28.06 | 26.7 °C | 🥵 tropikalna |
| 28–29.06 | 27.2 °C | 🥵 tropikalna 🥵 |
| 29–30.06 | 25.1 °C | 🥵 tropikalna |
| 30–1.07 | 22.7 °C | 🥵 tropikalna |
14 tropikalnych nocy
| Noc | Temp | Status |
|---|---|---|
| 1–2.07 | 18.1 °C | — |
| 2–3.07 | 20.1 °C | 🥵tropikalna |
| 3–4.07 | 17.0 °C | — |
| 4–5.07 | 17.9 °C | — |
| 5–6.07 | 17.1 °C | — |
| 6–7.07 | 19.2 °C | — |
| 7–8.07 | 14.3 °C | — |
| 8–9.07 | 16.2 °C | — |
| 9–10.07 | 22.4 °C | 🥵 tropikalna |
| 10–11.07 | 21.8 °C | 🥵 tropikalna |
| 11–12.07 | 22.6 °C | 🥵 tropikalna |
| 12–13.07 | 23.8 °C | 🥵 tropikalna |
| 13–14.07 | 23.1 °C | 🥵 tropikalna |
| 14–15.07 | 18.5 °C | — |
| 15–16.07 | 22.9 °C | 🥵 tropikalna |
| 16–17.07 | 22.8 °C | 🥵 tropikalna |
| 17–18.07 | 21.6 °C | 🥵 tropikalna |
| 18–19.07 | 15.7 °C | — |
| 19–20.07 | 17.1 °C | — |
| 20–21.07 | 15.7 °C | — |
| 21–22.07 | 18.0 °C | — |
| 22–23.07 | 14.2 °C | — |
| 23–24.07 | 16.2 °C | — |
| 24–25.07 | 19.4 °C | — |
| 25–26.07 | 23.1 °C | 🥵 tropikalna |
| 26–27.07 | 19.4 °C | — |
| 27–28.07 | 18.0 °C | — |
| 28–29.07 | 21.4 °C | 🥵 tropikalna |
| 29–30.07 | 26.1 °C | 🥵 tropikalna |
| 30–31.07 | 26.1 °C | 🥵 tropikalna |
| 31–1.08 | 22.5 °C | 🥵 tropikalna |
9 tropikalnych nocy
| Noc | Temp | Status |
|---|---|---|
| 1–2.08 | 20.4 °C | 🥵 tropikalna |
| 2–3.08 | 19.2 °C | — |
| 3–4.08 | 23.5 °C | 🥵 tropikalna |
| 4–5.08 | 25.0 °C | 🥵 tropikalna |
| 5–6.08 | 26.6 °C | 🥵 tropikalna |
| 6–7.08 | 22.8 °C | 🥵 tropikalna |
| 7–8.08 | 18.6 °C | — |
| 8–9.08 | 15.8 °C | — |
| 9–10.08 | 20.3 °C | 🥵 tropikalna |
| 10–11.08 | 21.1 °C | 🥵 tropikalna |
| 11–12.08 | 15.0 °C | — |
| 12–13.08 | 15.4 °C | — |
| 13–14.08 | 16.7 °C | — |
| 14–15.08 | 18.6 °C | — |
| 15–16.08 | 21.7 °C | 🥵 tropikalna |
| 16–17.08 | 18.7 °C | — |
| 17–18.08 | 15.6 °C | — |
| 18–19.08 | 16.7 °C | — |
| 19–20.08 | 18.2 °C | — |
| 20–21.08 | 21.1 °C | 🥵 tropikalna |
| 21–22.08 | 15.0 °C | — |
| 22–23.08 | 14.0 °C | — |
| 23–24.08 | 13.3 °C | — |
| 24–25.08 | 13.0 °C | — |
| 25–26.08 | 12.8 °C | — |
| 26–27.08 | 14.4 °C | — |
| 27–28.08 | 17.0 °C | — |
| 28–29.08 | 18.8 °C | — |
| 29–30.08 | 16.0 °C | — |
| 30–31.08 | 18.3 °C | — |
| 31–1.09 | 17.1 °C | — |
jak na razie ;–) jedna
| Noc | Temp | Status |
|---|---|---|
| 1–2.09 | 16.9 °C | — |
| 2–3.09 | 17.0 °C | — |
| 3–4.09 | 19.9 °C | ⚠️ o włos |
| 4–5.09 | 17.0 °C | — |
| 5–6.09 | 14.6 °C | — |
| 6–7.09 | 11.6 °C | — |
| 7–8.09 | 14.2 °C | — |
| 8–9.09 | 20.3 °C | 🥵 tropikalna |
| 9–10.09 | 13.8 °C | — |
Dla porównania — w całym 2025 roku takie noce były trzy.
Po sugestii @jacekstaszczuk@101010.pl sprawdziłem ręcznie dane za rok 2025 zamiast w aplikacji, i dane są takie:
#pogoda #klimat #noctropikalna
— Marcin “czach” Trzaska reply-to: @czach@mastodon.argilus.online
Od kilku dni temu świat astronomii żyje nową supernową.
SN 2026aaiv została odkryta 1 września 2026 roku przez ATLAS
Ponieważ, według prognoz, od północy (00:00) miały być idealne warunki do smażenia odpaliłem po 21:00 Seestara, żeby złapać coś przed i o północy zacząć smażyć NGC 7331. Niestety, ale znów prognozy mogłem sobie włożyć (.), bo co chwilę obiekty znikały za chmurami. Po północy było już trochę lepiej, ale i tak z_palca wywaliłem ponad 10% materiału.
Ostatecznie, udało się złożyć obraz ze 189 klatek po 30 sekund każda, czyli zaledwie 94.5 minuty. Noo, mało, mało. Za mało, aby uzyskać więcej szczegółów galaktyki NGC 7331. Będę jednak, o ile pogoda pozwoli, smażyć dalej.
Wracając do tematu. Spróbowałem to złożyć na dwa sposoby i uzyskałem takie dwa obrazy.
Dla porównania obraz z sierpnia 2025 roku.
W prawym, dolnym rogu widoczny jest Kwintet Stephana
A będąc już w temacie supernowej warto przypomnieć opowiadanie A. C. Clarka, pt. Gwiazda.
Tutaj link do opowiadania w języku angielskim.
— Marcin “czach” Trzaska reply-to: @czach@mastodon.argilus.online
Zaskoczył mnie dziś smart ring. Znaczy aplikacja. A konkretnie powiadomienie z aplikacji.
Otóż zostałem powiadomiony o nadmiernej ekspozycji na światło słoneczne i abym zadbał o nawodnienie. Oooo
— Marcin “czach” Trzaska reply-to: @czach@mastodon.argilus.online
Nie mieszam się do polityki, gardzę nią (i politykami) i plwam na nią.
Ale!
Kliknij, aby przenieść się do świata polityki
Z czasów, gdy polityka była, z przyczyn służbowych, w moim zainteresowaniu, pamiętam takie stwierdzenie pana prezesa, obchodzącego urodziny w tym samym dniu co ja. Otóż:
W każdym społeczeństwie jest taki element najbardziej zdemoralizowany, podły, animalny
Nie dawało mi to stwierdzenie spokoju.
Aż! Niedawno przeczytałem nagłówek artykułu
I wszystko jasne.
— Marcin “czach” Trzaska reply-to: @czach@mastodon.argilus.online
Pokusiłem się zbratać z AI, aby sprawdzać pokrycie materiału w mozaice.
Seestar Mosaic Coverage, gdzie pojawił się pomysł.
Rekin po raz drugi, gdzie pomysł się rozwinął.
Mam jakiś stary materiał z IC 1848 — 2617 klatek i zapuściłem skrypt.
Oto efekt.
Usunął 500 klatek, zmniejszając pokrycie środka i wyrównując tym samym nieco całość.
Teraz przekładając to praktykę:
Nazbieram czegoś nowego i przetestuję.
— Marcin “czach” Trzaska reply-to: @czach@mastodon.argilus.online
Próbuję po raz drugi ogarnąć Dark Shark Nebula, tym razem na szerzej, to znaczy w trybie mozaiki x2 (czyli pole widzenia Seestara S50 x 4).
Ciekawi mnie, jak to wyjdzie. Na razie za malo materiału, żeby cokolwiek zobaczyć.
Tak przy okazji — na dysku pojawiła się nowa wersja skryptu a tak wygląda wynik jego pracy:
#!/usr/bin/env python3
"""
seestar_mosaic_coverage.py
Wczytuje pliki FIT (Seestar, tryb mozaiki) z podanego folderu i rysuje
mape pokrycia nieba: kolorem pokazuje, ile klatek pokrywa dany fragment.
"""
import argparse
import glob
import os
import sys
import numpy as np
from astropy.io import fits
from astropy.wcs import WCS
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.path import Path as MplPath
from matplotlib.ticker import MaxNLocator
# ---------- odczyt naglowkow ----------
RA_KEYS = ["RA", "OBJCTRA", "CRVAL1"]
DEC_KEYS = ["DEC", "OBJCTDEC", "CRVAL2"]
ROT_KEYS = ["ROTATION", "PA", "ROTATANG", "ORIENTAT", "ROT"]
def _first_present(header, keys):
for k in keys:
if k in header:
return header[k]
return None
def _to_decimal_ra(val):
if isinstance(val, (int, float)):
return float(val)
val = str(val).strip()
if ":" in val:
h, m, s = [float(x) for x in val.split(":")]
return (h + m / 60 + s / 3600) * 15.0
return float(val)
def _to_decimal_dec(val):
if isinstance(val, (int, float)):
return float(val)
val = str(val).strip()
sign = -1.0 if val.startswith("-") else 1.0
val = val.lstrip("+-")
if ":" in val:
d, m, s = [float(x) for x in val.split(":")]
return sign * (d + m / 60 + s / 3600)
return float(val) * sign
def read_frame_pointing(path):
header = fits.getheader(path)
if "CTYPE1" in header and "CRVAL1" in header:
try:
wcs = WCS(header)
footprint = wcs.calc_footprint(header=header)
ra_c, dec_c = footprint.mean(axis=0)
return ra_c, dec_c, 0.0, footprint
except Exception:
pass
ra_raw = _first_present(header, RA_KEYS)
dec_raw = _first_present(header, DEC_KEYS)
if ra_raw is None or dec_raw is None:
raise ValueError("brak RA/DEC w naglowku")
ra_deg = _to_decimal_ra(ra_raw)
dec_deg = _to_decimal_dec(dec_raw)
rot_raw = _first_present(header, ROT_KEYS)
rot_deg = float(rot_raw) if rot_raw is not None else 0.0
return ra_deg, dec_deg, rot_deg, None
# ---------- projekcja i footprinty ----------
def gnomonic(ra_deg, dec_deg, ra0_deg, dec0_deg):
ra, dec = np.radians(ra_deg), np.radians(dec_deg)
ra0, dec0 = np.radians(ra0_deg), np.radians(dec0_deg)
dra = ra - ra0
denom = np.sin(dec0) * np.sin(dec) + np.cos(dec0) * np.cos(dec) * np.cos(dra)
x = np.cos(dec) * np.sin(dra) / denom
y = (np.cos(dec0) * np.sin(dec) - np.sin(dec0) * np.cos(dec) * np.cos(dra)) / denom
return np.degrees(x), np.degrees(y)
def frame_corners_tangent(ra_c, dec_c, rot_deg, fov_w, fov_h, ra0, dec0):
xc, yc = gnomonic(ra_c, dec_c, ra0, dec0)
hw, hh = fov_w / 2, fov_h / 2
local = np.array([(-hw, -hh), (hw, -hh), (hw, hh), (-hw, hh)])
theta = np.radians(rot_deg)
rot = np.array([[np.cos(theta), -np.sin(theta)],
[np.sin(theta), np.cos(theta)]])
rotated = local @ rot.T
return rotated + np.array([xc, yc])
def wcs_corners_tangent(footprint_radec, ra0, dec0):
x, y = gnomonic(footprint_radec[:, 0], footprint_radec[:, 1], ra0, dec0)
return np.column_stack([x, y])
# ---------- glowna logika ----------
def build_coverage(folder, fov_w, fov_h, grid_n):
files = sorted(glob.glob(os.path.join(folder, "*.fit")) +
glob.glob(os.path.join(folder, "*.fits")))
if not files:
sys.exit(f"Nie znaleziono plikow .fit/.fits w: {folder}")
raw = []
for f in files:
try:
ra_c, dec_c, rot, footprint = read_frame_pointing(f)
raw.append((f, ra_c, dec_c, rot, footprint))
except Exception as e:
print(f"[pomijam] {os.path.basename(f)}: {e}")
if not raw:
sys.exit("Nie udalo sie odczytac zadnej klatki.")
ra0 = float(np.mean([r[1] for r in raw]))
dec0 = float(np.mean([r[2] for r in raw]))
polygons = []
for f, ra_c, dec_c, rot, footprint in raw:
if footprint is not None:
corners = wcs_corners_tangent(footprint, ra0, dec0)
else:
corners = frame_corners_tangent(ra_c, dec_c, rot, fov_w, fov_h, ra0, dec0)
polygons.append(corners)
all_pts = np.vstack(polygons)
pad = 0.15 * max(fov_w, fov_h)
xmin, ymin = all_pts.min(axis=0) - pad
xmax, ymax = all_pts.max(axis=0) + pad
xs = np.linspace(xmin, xmax, grid_n)
ys = np.linspace(ymin, ymax, grid_n)
XX, YY = np.meshgrid(xs, ys)
pts = np.column_stack([XX.ravel(), YY.ravel()])
count = np.zeros(pts.shape[0], dtype=int)
for corners in polygons:
path = MplPath(corners)
count += path.contains_points(pts)
count = count.reshape(XX.shape)
return XX, YY, count, polygons, len(raw), ra0, dec0
def plot_coverage(XX, YY, count, polygons, n_frames, ra0, dec0, out_path):
# Ciemny motyw pasuje do astronomii i poprawia kontrast
plt.style.use('dark_background')
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 9))
# Maskowanie obszarów gdzie count == 0, żeby tło było czyste
count_masked = np.ma.masked_equal(count, 0)
max_count = max(1, int(count.max()))
# Użycie palety 'plasma' lub 'magma' – są bardziej czytelne niż viridis na czarnym tle
mesh = ax.pcolormesh(XX, YY, count_masked, shading="auto",
cmap="plasma", vmin=1, vmax=max_count)
cbar = fig.colorbar(mesh, ax=ax, boundaries=np.arange(0.5, max_count + 1.5, 1))
cbar.set_label("Liczba nakładających się klatek", color='white')
cbar.locator = MaxNLocator(integer=True)
cbar.update_ticks()
# Rysowanie klatek tylko wtedy, gdy jest ich rozsądna liczba,
# żeby nie zrobić z wykresu białej plamy
if len(polygons) <= 150:
for corners in polygons:
closed = np.vstack([corners, corners[0]])
ax.plot(closed[:, 0], closed[:, 1], color="cyan", linewidth=0.3, alpha=0.4)
ax.set_xlabel(f"Odsunięcie ΔRA [deg] względem RA={ra0:.3f}°", fontsize=11)
ax.set_ylabel(f"Odsunięcie ΔDec [deg] względem Dec={dec0:.3f}°", fontsize=11)
ax.set_title(f"Mapa pokrycia mozaiki ({n_frames} klatek)", fontsize=13, pad=12)
ax.invert_xaxis() # Konwencja astronomiczna: RA rośnie w lewo
ax.set_aspect("equal")
ax.grid(True, color='gray', linestyle='--', linewidth=0.5, alpha=0.3)
fig.tight_layout()
fig.savefig(out_path, dpi=200, facecolor=fig.get_facecolor(), edgecolor='none')
print(f"Zapisano ulepszoną mapę: {out_path}")
plt.show()
def main():
ap = argparse.ArgumentParser(description="Mapa pokrycia mozaiki Seestar z plikow FIT.")
ap.add_argument("folder", help="Folder z plikami .fit/.fits")
ap.add_argument("--fov-w", type=float, default=0.75, help="Szerokość FOV w stopniach")
ap.add_argument("--fov-h", type=float, default=1.33, help="Wysokość FOV w stopniach")
ap.add_argument("--grid", type=int, default=500, help="Rozdzielczość siatki (domyślnie 500 dla wyższej gładkości)")
ap.add_argument("--out", default="coverage_improved.png", help="Plik wyjściowy PNG")
args = ap.parse_args()
XX, YY, count, polygons, n, ra0, dec0 = build_coverage(
args.folder, args.fov_w, args.fov_h, args.grid
)
plot_coverage(XX, YY, count, polygons, n, ra0, dec0, args.out)
if __name__ == "__main__":
main()
#Seestar #S50 #astrofotografia
— Marcin “czach” Trzaska reply-to: @czach@mastodon.argilus.online
Mercator zły, Gall-Peters dobry
— Marcin “czach” Trzaska reply-to: @czach@mastodon.argilus.online
Poszliśmy na grzyby, bo znajomi znajomych wczoraj nazbierali w cholerę prawdziwków.
No to idziemy. Blisko mamy. Nooo… Przeszliśmy prawie 5 km i znaleźliśmy jedną kanię. Nawet grzybów niejadalnych nie było za wiele. Więcej chyba było butelek i puszek. :–(
Dobra, skoro tak las z nami pogrywa, to jedziemy tam gdzie wczoraj znajomi znajomych… Wchodzimy i… pierwsze co, to 4 dorodne prawdziwki. I to by było na tyle w temacie prawdziwki. Za to znaleźliśmy kilkanaście kań.
Tak w sam raz, aby zapełnić suszarkę.
— Marcin “czach” Trzaska reply-to: @czach@mastodon.argilus.online
Tak coś mnie tknęło… dawno nie robiłem żadnej mozaiki Seestarem. Nie robiłem, bo się zniechęciłem — jakoś nie wychodziło to najlepiej…
No i coś mnie tknęło, żeby sprawdzić pokrycie na mapie/obrazku…
I takie coś mam od Klaudiusza[^1]. ;–)
#!/usr/bin/env python3
"""
seestar_mosaic_coverage.py
Wczytuje pliki FIT (Seestar, tryb mozaiki) z podanego folderu i rysuje
mape pokrycia nieba: kolorem pokazuje, ile klatek pokrywa dany fragment.
Wymagania:
pip install astropy numpy matplotlib
Uzycie:
python seestar_mosaic_coverage.py /sciezka/do/folderu_z_fit
python seestar_mosaic_coverage.py /sciezka --fov-w 0.75 --fov-h 1.33 --grid 400
"""
import argparse
import glob
import os
import sys
import numpy as np
from astropy.io import fits
from astropy.wcs import WCS
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.path import Path as MplPath
# ---------- odczyt naglowkow ----------
RA_KEYS = ["RA", "OBJCTRA", "CRVAL1"]
DEC_KEYS = ["DEC", "OBJCTDEC", "CRVAL2"]
ROT_KEYS = ["ROTATION", "PA", "ROTATANG", "ORIENTAT", "ROT"]
def _first_present(header, keys):
for k in keys:
if k in header:
return header[k]
return None
def _to_decimal_ra(val):
"""RA moze byc liczba (stopnie) albo string HH:MM:SS."""
if isinstance(val, (int, float)):
return float(val)
val = str(val).strip()
if ":" in val:
h, m, s = [float(x) for x in val.split(":")]
return (h + m / 60 + s / 3600) * 15.0
return float(val)
def _to_decimal_dec(val):
if isinstance(val, (int, float)):
return float(val)
val = str(val).strip()
sign = -1.0 if val.startswith("-") else 1.0
val = val.lstrip("+-")
if ":" in val:
d, m, s = [float(x) for x in val.split(":")]
return sign * (d + m / 60 + s / 3600)
return float(val) * sign
def read_frame_pointing(path):
"""Zwraca (ra_deg, dec_deg, rotation_deg, footprint_lub_None) dla jednej klatki FIT."""
header = fits.getheader(path)
# Sciezka 1: pelne WCS (jesli plik byl plate-solved, np. przez ASTAP)
if "CTYPE1" in header and "CRVAL1" in header:
try:
wcs = WCS(header)
footprint = wcs.calc_footprint(header=header) # 4x2 [ra,dec] w stopniach
ra_c, dec_c = footprint.mean(axis=0)
return ra_c, dec_c, 0.0, footprint
except Exception:
pass
# Sciezka 2: naglowek Seestara (RA/DEC srodka klatki + ewentualna rotacja)
ra_raw = _first_present(header, RA_KEYS)
dec_raw = _first_present(header, DEC_KEYS)
if ra_raw is None or dec_raw is None:
raise ValueError("brak RA/DEC w naglowku")
ra_deg = _to_decimal_ra(ra_raw)
dec_deg = _to_decimal_dec(dec_raw)
rot_raw = _first_present(header, ROT_KEYS)
rot_deg = float(rot_raw) if rot_raw is not None else 0.0
return ra_deg, dec_deg, rot_deg, None
# ---------- projekcja i footprinty ----------
def gnomonic(ra_deg, dec_deg, ra0_deg, dec0_deg):
"""Rzutuje RA/Dec na plaszczyzne styczna wzgledem (ra0, dec0). Zwraca stopnie."""
ra, dec = np.radians(ra_deg), np.radians(dec_deg)
ra0, dec0 = np.radians(ra0_deg), np.radians(dec0_deg)
dra = ra - ra0
denom = np.sin(dec0) * np.sin(dec) + np.cos(dec0) * np.cos(dec) * np.cos(dra)
x = np.cos(dec) * np.sin(dra) / denom
y = (np.cos(dec0) * np.sin(dec) - np.sin(dec0) * np.cos(dec) * np.cos(dra)) / denom
return np.degrees(x), np.degrees(y)
def frame_corners_tangent(ra_c, dec_c, rot_deg, fov_w, fov_h, ra0, dec0):
"""Rogi klatki (prostokat obrocony o rot_deg) w ukladzie stycznym."""
xc, yc = gnomonic(ra_c, dec_c, ra0, dec0)
hw, hh = fov_w / 2, fov_h / 2
local = np.array([(-hw, -hh), (hw, -hh), (hw, hh), (-hw, hh)])
theta = np.radians(rot_deg)
rot = np.array([[np.cos(theta), -np.sin(theta)],
[np.sin(theta), np.cos(theta)]])
rotated = local @ rot.T
return rotated + np.array([xc, yc])
def wcs_corners_tangent(footprint_radec, ra0, dec0):
x, y = gnomonic(footprint_radec[:, 0], footprint_radec[:, 1], ra0, dec0)
return np.column_stack([x, y])
# ---------- glowna logika ----------
def build_coverage(folder, fov_w, fov_h, grid_n):
files = sorted(glob.glob(os.path.join(folder, "*.fit")) +
glob.glob(os.path.join(folder, "*.fits")))
if not files:
sys.exit(f"Nie znaleziono plikow .fit/.fits w: {folder}")
raw = []
for f in files:
try:
ra_c, dec_c, rot, footprint = read_frame_pointing(f)
raw.append((f, ra_c, dec_c, rot, footprint))
except Exception as e:
print(f"[pomijam] {os.path.basename(f)}: {e}")
if not raw:
sys.exit("Nie udalo sie odczytac zadnej klatki - sprawdz nazwy kluczy w naglowku (patrz ponizej).")
ra0 = float(np.mean([r[1] for r in raw]))
dec0 = float(np.mean([r[2] for r in raw]))
polygons = []
for f, ra_c, dec_c, rot, footprint in raw:
if footprint is not None:
corners = wcs_corners_tangent(footprint, ra0, dec0)
else:
corners = frame_corners_tangent(ra_c, dec_c, rot, fov_w, fov_h, ra0, dec0)
polygons.append(corners)
all_pts = np.vstack(polygons)
pad = 0.1 * max(fov_w, fov_h)
xmin, ymin = all_pts.min(axis=0) - pad
xmax, ymax = all_pts.max(axis=0) + pad
xs = np.linspace(xmin, xmax, grid_n)
ys = np.linspace(ymin, ymax, grid_n)
XX, YY = np.meshgrid(xs, ys)
pts = np.column_stack([XX.ravel(), YY.ravel()])
count = np.zeros(pts.shape[0], dtype=int)
for corners in polygons:
path = MplPath(corners)
count += path.contains_points(pts)
count = count.reshape(XX.shape)
return XX, YY, count, polygons, len(raw), ra0, dec0
def plot_coverage(XX, YY, count, polygons, n_frames, ra0, dec0, out_path):
fig, ax = plt.subplots(figsize=(9, 8))
max_count = max(1, int(count.max()))
mesh = ax.pcolormesh(XX, YY, count, shading="auto",
cmap="viridis", vmin=0, vmax=max_count)
cbar = fig.colorbar(mesh, ax=ax)
cbar.set_label("Liczba nakladajacych sie klatek")
for corners in polygons:
closed = np.vstack([corners, corners[0]])
ax.plot(closed[:, 0], closed[:, 1], color="white", linewidth=0.4, alpha=0.6)
ax.set_xlabel(f"Odsuniecie RA [deg] wzgledem {ra0:.3f}")
ax.set_ylabel(f"Odsuniecie Dec [deg] wzgledem {dec0:.3f}")
ax.set_title(f"Pokrycie mozaiki - {n_frames} klatek")
ax.invert_xaxis() # konwencja: RA rosnie w lewo
ax.set_aspect("equal")
fig.tight_layout()
fig.savefig(out_path, dpi=150)
print(f"Zapisano: {out_path}")
plt.show()
def main():
ap = argparse.ArgumentParser(description="Mapa pokrycia mozaiki Seestar z plikow FIT.")
ap.add_argument("folder", help="Folder z plikami .fit/.fits")
ap.add_argument("--fov-w", type=float, default=0.75,
help="Szerokosc FOV w stopniach (domyslnie 0.75 - Seestar S50)")
ap.add_argument("--fov-h", type=float, default=1.33,
help="Wysokosc FOV w stopniach (domyslnie 1.33 - Seestar S50)")
ap.add_argument("--grid", type=int, default=300,
help="Rozdzielczosc siatki liczacej nakladki (domyslnie 300)")
ap.add_argument("--out", default="coverage.png", help="Plik wyjsciowy PNG")
args = ap.parse_args()
XX, YY, count, polygons, n, ra0, dec0 = build_coverage(
args.folder, args.fov_w, args.fov_h, args.grid
)
plot_coverage(XX, YY, count, polygons, n, ra0, dec0, args.out)
if __name__ == "__main__":
main()
Najpierw
$ python3 -m venv astro
$ source astro/bin/activate
a później, na przykład:
$ python seestar_mosaic_coverage.py SeestarS50/Messier/M\ 31_manual_mosaic
No i te dwa ostatnie obrazki pokazują mi dobitnie, dlaczego mozaiki były fallusowe.
[^1]: Claude AI
#seestar #mosaic #mozaika #astrophotography #astrofotografia
— Marcin “czach” Trzaska reply-to: @czach@mastodon.argilus.online