なにか、いい名前を考えないと。
と言うわけで、Mhhさんから、Pythonのスクリプトと測光用のカタログを送っていただいたので、testです。
~/SExtractor$ sex -DETECT_THRESH 2.0 -PHOT_APERTURES 5.0 -FILTER N -CATALOG_NAME test.out -PARAMETERS_NAME ./sextractor_param/wcstool.param -BACKPHOTO_THICK 15.0 -BACKPHOTO_TYPE LOCAL NGC2396-012V.fit
SExtractor 2.8.6 started on 2010-11-27 at 14:15:23 with 4 threadsMeasuring from: "NGC2396" / 2184 x 1472 / 0 bits FLOATING POINT data
(M+D) Background: 1162.28 RMS: 32.8127 / Threshold: 65.6254
Objects: detected 10042 / sextracted 9157
> All done (in 1 s)
~/SExtractor$ head test.cat
# 1 NUMBER Running object number
# 2 FLUXERR_ISO RMS error for isophotal flux [count]
# 3 MAG_APER Fixed aperture magnitude vector [mag]
# 4 MAGERR_APER RMS error vector for fixed aperture mag. [mag]
# 5 X_WORLD Barycenter position along world x axis [deg]
# 6 Y_WORLD Barycenter position along world y axis [deg]
# 7 FLAGS Extraction flags
1 97.42974 -7.7096 0.1146 1.0309320056e+02 -4.6125725869e+00 24
2 89.54353 -7.2635 0.1996 1.0806558965e+02 -4.6826083721e+00 0
3 76.42222 -7.2958 0.1735 1.1790119809e+02 -4.6729480457e+00 24
Pythonは、Python 2.6.6がはいってました(Ubuntu 10.10)。
~/SExtractor$ python scat2id.py test.out > test.id
~/SExtractor$ head test.id
071346-0440.1 -8.4537 0.0582 108.44239202 -4.6686882832
065840-0438.0 -8.0655 0.0833 104.66748223 -4.6333159035
075401-0440.5 -6.8977 0.2709 118.50420191 -4.6748565934
073820-0441.4 -6.9207 0.2576 114.58303806 -4.6901702461
070923-0440.1 -6.8555 0.2794 107.3460927 -4.6683219064
070829-0440.0 -7.5662 0.1468 107.12055893 -4.667018414
070315-0439.2 -6.9057 0.2663 105.81098013 -4.6537523506
070820-0439.8 -7.4010 0.1636 107.08144312 -4.6630531981
070706-0439.5 -8.5017 0.0600 106.77465676 -4.6590895147
070520-0439.5 -8.3537 0.0711 106.33236 -4.657660634
よしよし、
~/SExtractor$ python identify.py test.id > test.mag
~/SExtractor$ head test.mag
# delete variable star: NSV03416 070809-0958.1 {'DE': '-9.96870271681', 'B-V': '0.952', 'RA': '107.038780741', 'Vmag': '8.85'}
# delete variable star: NSV03463 071256-1222.8 {'DE': '-12.3791689897', 'B-V': '-0.122', 'RA': '108.232953664', 'Vmag': '8.11'}
# delete variable star: NSV03542 072037-1452.3 {'DE': '-14.8709862479', 'B-V': '1.422', 'RA': '110.154412598', 'Vmag': '8.58'}
# delete variable star: MONV827 072935-0915.6 {'DE': '-9.25925322986', 'B-V': '0.439', 'RA': '112.39771284', 'Vmag': '7.97'}
# delete variable star: NSV03560 072225-0559.0 {'DE': '-5.98282858389', 'B-V': '0.352', 'RA': '110.605789948', 'Vmag': '5.83'}
# delete variable star: NSV03649 073429-1352.2 {'DE': '-13.8701756982', 'B-V': '0.488', 'RA': '113.620402615', 'Vmag': '6.71'}
# 071543-1035.0 18.0777 0.0042 5.95 1.173
# 072555-0958.1 18.1462 0.0356 8.94 0.073
# 072555-1348.0 18.0259 0.0329 8.73 0.202
# 070315-1108.2 18.0969 0.0171 8.01 0.01
これは、さすがにちと時間がかかりました。
~/SExtractor$ grep "GCVS" test.mag > test.gcvs
~/SExtractor$ tail test.gcvs
#GCVS Object: MONV473 9.01288961039 0.0397453417717
#GCVS Object: NSV03751 9.75778961039 0.0757284767611
#GCVS Object: NSV03520 8.28188961039 0.0218495352937
#GCVS Object: PUPKQ 5.12268961039 0.00511880772761
#GCVS Object: MONV886 8.82998961039 0.0339872357298
#GCVS Object: MONV756 7.16348961039 0.0101119826222
#GCVS Object: NSV03445 9.90498961039 0.0867121801857
#GCVS Object: MONV523 7.11548961039 0.00984287521775
#GCVS Object: CMAV388 8.26538961039 0.0216536877356
#GCVS Object: MONV644 6.91388961039 0.00887311628191
おぉ、すごいです>Mhhさん
というわけで、動きました。
測光の部分は、SExtractorの値でなく、検出リストを元に、別途、IRAF(Pyraf)等で測り直すように言われているのですが、当面これでも良さそう？
#同じ視野を何枚か撮っているので、ばらつきの評価は、それを見ればよそそう。
うちは、位置の書き込みは、Pinpointsを使っているのですが、Mhhさんのオリジナルの方法では、そこも、公開されているtoolでされています。
後は、観測時刻が必要なのですが、Fitsヘッダを読むスクリプトを書いてもいいし、MIRAにlogを作らせるのでも良さそうです？
この秋冬シーズンは、Vで撮っているのですが、普段はIcで撮る予定です。
Ic等級のカタログを作らないといけなさそうです。
まぁ、VとIc両方で撮ればいいのですが、フィルターホィールをつけると光路が長くなり過ぎてフォーカスが出ないのです。
CFW9でなくて、CFW10なら、きっと、フォーカスが出るのですが？$995.00か？うちにある他のはどうでしょう？Orionのとか？
あとは、MySQLを憶えないと？
(追記)
Visual Pinpointsで、一括で、plate solvingをしているところと設定画面です。
GSCと較べて、赤緯赤経を求めて、fitsヘッダにWCSの形式で書きこんでくれます。
概略の中心座標は、MaxImDLで撮影した時に、ヘッダに書きこまれています。
#中心座標が設定されていないと訊いてきます。
#カタログの置いてあるpathを憶えてくれないbugをどうにかして？
(追記2)
他の画像でもと思って、M42を中心にした画像でもやってみました。
S Oriは、隣の星を測ってしまいます。星が混んでいるところなのでどうしようもないかな？
こういうのを自動でチェックする方法を考えないといけないですね？
同時に撮った5枚を比較してみましたが、やはり結構、バラつきます。
例えば、
#GCVS Object: ORIER 9.4593 0.0538250177903
#GCVS Object: ORIER 9.50495517241 0.0555848107446
#GCVS Object: ORIER 9.55927264957 0.0600256053865
#GCVS Object: ORIER 9.57322941176 0.0600398937384
#GCVS Object: ORIER 9.58888416667 0.0611643200134
5枚測って平均を撮るのが良いのか、それとも、事前に5枚の画像を加算平均で合成しておくほうが良いのでしょうか？
前者のほうが、誤差を評価できるので好ましいのですが、後者のほうが手間は少なそうです。
誤差が、系統誤差なのか、偶然誤差なのか、評価方法を考えないといけないですね？
