Python中将FITS数组转换为Image对象的方法
发布时间：2026-10-13 |
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本文介绍如何在Python中将FITS格式的灰度图像数组转换为Image类对象。由于FITS图像灰度值范围通常为0至65535，超出标准位图范围，直接转换会导致问题。通过示例代码展示如何利用numpy和Image库进行归一化处理，实现数组到Image对象的转换及后续操作。
FITS图像数组转换背景
首先阐述将数组转换为Image类的必要性。本文处理的图像为FITS（Flexible Image Transport System）格式文件，属于灰度图像，即单通道图像。
FITS图像的特征在于其灰度值取值范围为0到65535。在Python环境中读取此类图像生成数组后，无法直接转换为位图，因此不能直接使用OpenCV或Image库进行常规处理。
对于普通的JPG图像，使用Python自带的Image库即可实现多种功能。
下图展示了通过Python Image库中的rotate函数实现的效果。
以下是具体的代码实现。
代码实现与解析
import Image
import numpy as np
#生成一个数组，维度为100*100，灰度值一定比255大
narray=np.array([range(10000)],dtype='int')
narray=narray.reshape([100,100])
#调用Image库，数组归一化
img=Image.fromarray(narry*255.0/9999)
#转换成灰度图
img=img.covert('L')
#可以调用Image库下的函数了，比如show()
img.show()
#Image类返回矩阵的操作
imgdata=np.matrix(img.getdata(),dtype='float')
imgdata=imgdata.reshape(narry.shape[0],narry.shape[1])
#图像归一化，生成矩阵
nmatrix=imgdata*9999/255.0
上述代码生成的图片效果如下，过程是否简单明了？
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