適合執行

你好，我正在試圖適合一個圖像的psf。背景應該用低階多項式來近似。如果我只是把一個常數，它工作正常：適合執行

def fitter(image, trueImage,psf,intensity): 
    p0 = [intensity]    
    p0.append(np.amin(trueImage)*4**2) 
    meritFun = lambda p: np.ravel(image-(p[0]*psf+p[1])) 
    p = least_squares(meritFun,p0,method='trf')

現在我有一個如何來改變x的問題和y對我的多項式：

#Does not work! 
def fitter(image, trueImage,psf,intensity): 
    p0 = [intensity]    
    p0.append(np.amin(trueImage)*4**2) 
    p0.append(1) 
    p0.append(1) #some clever initial guess 
    meritFun = lambda p: np.ravel(image-(p[0]*psf+p[1]+p[2]*x+p[3]*y)) 
    p = least_squares(meritFun,p0,method='trf')

x和y是obviuosly指數我,j我的圖像陣列，但我怎麼知道我的適合的例程？

來源

2017-03-02 Sebastiano1991

您是否在尋找像'np.ogrid [：image.shape [0]： image.shape [1]]'？ –

np.ogrid感覺不錯....我做的：'meritFun = lambda p：np.ravel（image - （p [0] * psf + p [1] * np.ogrid [：image.shape [0] ] + p [2] * np.ogrid [：image.shape [1]] + p [3]））'。這是否正確實施？代碼編譯，但現在我的鉗工沒有找到解決方案（這可能是一個數值難題，但我想排除我的函數有什麼問題。再次我想要的模型看起來像：'image - （A * psf + c1 * x + c2 * y + c0）' – Sebastiano1991

我現在很確定np.ogrid做了這個把戲，謝謝你非常有用的功能！ – Sebastiano1991

正如保羅裝甲在評論中提到的，解決這個的一個方法是通過使用np.ogrid：

def fitter(image, trueImage,psf,intensity): 
    x = np.ogrid[:image.shape[0]] 
    y = np.ogrid[:image.shape[1]] 
    p0 = [intensity]    
    p0.append(np.amin(trueImage)*4**2) 
    p0.append(0) 
    p0.append(0) 
    meritFun = lambda p: np.ravel(image-(p[0]*psf+p[1]+p[2]*x+p[3]*y)) 
    p = least_squares(meritFun,p0,method='trf')

來源

2017-03-03 17:05:01 Sebastiano1991

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