FITS-Bilder rotieren

[EyDu]

Ja, du steckst das Bild (binarisiert oder in Graustufen, das hängt von deinem Problem ab) in den PCA, bekommst zwei Haupkomponenten, nimmst die Hauptkomponente mit dem größten Eigenwert und drehst dann nur noch. Um welchen Winkel du rotieren musst, sollte nach dem Wikipedia-Artikel (durch pures anschauen der Bilder) doch offensichtlich sein.

[barisoezcan]

Ja, du steckst das Bild (binarisiert oder in Graustufen, das hängt von deinem Problem ab) in den PCA, bekommst zwei Haupkomponenten, nimmst die Hauptkomponente mit dem größten Eigenwert und drehst dann nur noch. Um welchen Winkel du rotieren musst, sollte nach dem Wikipedia-Artikel (durch pures anschauen der Bilder) doch offensichtlich sein.

Wenn ich dieses binarisierte, median-gefilterte Bild dem PCA übergebe mittels:

Code: Alles auswählen

result = PCA(pix)

erhalte ich die Fehlermeldung:
numpy.linalg.linalg.LinAlgError: SVD did not converge

Wenn ich aber das gleiche Bild unbinarisiert und ungefiltert (unteres Bild) dem PCA übergebe, funktioniert es.


Was genau habe ich unter dieser Fehlermeldung "SVD konvergierte nicht" zu verstehen?

Ich habe es einige Male mit verschieden starker Binarisierung und Filterung getestet und erst wenn das Bild weniger "Rauschen" enthält, bekomme ich diese Fehlermeldung.
Für mich ist es wichtig, so wenig wie möglich Störung im Bild zu haben, deshalb ist also eine Binarisierung und Filterung notwendig.

[barisoezcan]

Hat niemand eine Idee? :/

[EyDu]

Hallo.

Ich tippe mal auf NaNs oder INFs in den binarisierten Bildern, das verursacht ganz gerne Probleme.

[barisoezcan]

Habe das gesamte Bild nach der Bildvorverarbeitung (Binarisierung & Filterung) auf NaN und INF überprüft. Es gibt keine.