StellarPolAnalyzer 0.1.19

Librería Python que automatiza un completo un pipeline polarimétrico sobre imágenes FITS astronómicas: Empareja, fotometriza y astrometriza imágenes polarimétricas de campo estelar en un solo flujo.

🌟 StellarPolAnalyzer

Empareja, fotometriza y astrometriza imágenes polarimétricas de campo estelar en un solo flujo.

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📚 Descripción

StellarPolAnalyzer es una librería Python que automatiza un completo pipeline polarimétrico sobre imágenes FITS astronómicas:

1. 🔭 Detección de estrellas con DAOStarFinder.
2. 🤝 Emparejado de componentes ordinaria/extraordinaria (beam‑splitter).
3. 📈 Fotometría de apertura en 4 ángulos de polarización.
4. ➗ Cálculo de parámetros de polarización: Q, U, P, θ y sus errores.
5. 🖼️ Alineación de imágenes (cross‑correlation).
6. ✨ Imagen sintética y solución WCS con Astrometry.Net.
7. 🌐 Cruce SIMBAD para identificar objetos celestes.
8. 🎨 Visualización clara de pares, aperturas y resultados.
9. 📑 Reporte modular o flujo completo “one‑click”.

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🚀 Instalación

pip install StellarPolAnalyzer

Requiere Python ≥3.7 y dependencias: numpy, astropy, photutils, scikit-learn, scikit-image, scipy, astroquery, matplotlib.

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📁 Estructura del paquete

StellarPolAnalyzer/
├─ alignment.py            # Alineación FITS y guardado con cabeceras
├─ detection.py            # Detección de fuentes y process_image
├─ pairing.py              # Cálculo de distancias/ángulos y emparejado
├─ photometry.py           # Aperture photometry y polarimetría
├─ astrometry.py           # Imagen sintética, WCS y SIMBAD
├─ visualization.py        # Funciones de dibujo y guardado de plots
├─ pipeline.py             # compute_full_polarimetry + run_complete_pipeline
├─ utils.py                # Utilidades (exportar pares a TXT)
├─ report.py               # Utilidad para crear un reporte del proceso
└─ __init__.py             # API pública

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🛠️ Uso detallado

1️⃣ Detección y emparejado básico

from StellarPolAnalyzer.detection import process_image
from StellarPolAnalyzer.visualization import draw_pairs

# 1. Procesar una imagen FITS (p.ej. 0°)
img_path = 'data/field_0.fits'
data, sources, cands, pairs, d_mode, a_mode = process_image(
    img_path,
    fwhm=3.0,
    threshold_multiplier=5.0,
    tol_distance=1.44,
    tol_angle=1.20,
    max_distance=75
)

# 2. Visualizar resultados
draw_pairs(
    image_data=data,
    sources=sources,
    pairs=pairs,
    num_stars=len(sources),
    mode_distance=d_mode,
    mode_angle=a_mode,
    tol_distance=1.44,
    tol_angle=1.20,
    original_name='field_0.fits',
    filename_suffix='_pairs',
    report_dir='reports/basic'
)

🔎 Salida:

• Gráfico con puntos rojos (centroides), líneas lime (parejas),
• Círculos azules/rojos marcando “ordinaria” y “extraordinaria”,
• Leyenda resumen fuera del mapa.

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2️⃣ Fotometría y cálculo de polarización por pares

from StellarPolAnalyzer.photometry import compute_polarimetry_for_pairs

final_paths = [
    'data/field_0-aligned.fits',
    'data/field_22.5-aligned.fits',
    'data/field_45-aligned.fits',
    'data/field_67.5-aligned.fits',
]
# `sources` y `pairs` obtenidos de process_image/ref_image
results = compute_polarimetry_for_pairs(
    final_image_paths=final_paths,
    sources=sources,
    final_pairs=pairs,
    aperture_radius=5,
    r_in=7,
    r_out=10,
    SNR_threshold=5
)

# Ejemplo de salida:
for entry in results:
    print(f"Par {entry['pair_index']:02d}: q={entry['q']:.2f}%  u={entry['u']:.2f}%  P={entry['P']:.2f}%  θ={entry['theta']:.1f}°")

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3️⃣ Pipeline polarimétrico (4 imágenes)

from StellarPolAnalyzer.pipeline import compute_full_polarimetry

ref = 'data/field_0.fits'
others = ['data/field_22.5.fits', 'data/field_45.fits', 'data/field_67.5.fits']
proc, polar_results, aligned_paths = compute_full_polarimetry(
    ref_path=ref,
    other_paths=others,
    fwhm=3.0,
    threshold_multiplier=5.0,
    tol_distance=1.44,
    tol_angle=1.20,
    max_distance=75,
    phot_aperture_radius=5,
    r_in=7,
    r_out=10,
    SNR_threshold=5,
    save_plots=True,
    report_dir='reports/full_pipeline'
)

print("Imágenes alineadas:", aligned_paths)
print("Número de pares analizados:", len(polar_results))

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4️⃣ Pipeline completo + astrometría + SIMBAD

from StellarPolAnalyzer.pipeline import run_complete_polarimetric_pipeline
import astropy.units as u

ref = 'data/field_0.fits'
others = ['data/field_22.5.fits', 'data/field_45.fits', 'data/field_67.5.fits']
angles = [0.0, 22.5, 45.0, 67.5]

final_paths, polar_results, wcs, enriched = run_complete_polarimetric_pipeline(
    ref_path=ref,
    other_paths=others,
    pol_angles=angles,
    fwhm=3.0,
    threshold_multiplier=5.0,
    tol_distance=1.44,
    tol_angle=1.20,
    max_distance=75,
    phot_aperture_radius=5,
    r_in=7,
    r_out=10,
    SNR_threshold=5,
    astrometry_api_key='TU_API_KEY_ASTRONET',
    simbad_radius=0.01*u.deg,
    synthetic_name='synthetic_field.fits',
    save_plots=True,
    report_dir='reports/complete'
)

# Resultados finales
print("🔭 FITS usados:", final_paths)
print("⭐ Polarimetría + SIMBAD:")
for entry in enriched:
    print(f"Par {entry['pair_index']:02d} → P={entry['P']:.2f}%  θ={entry['theta']:.1f}°  Obj={entry['simbad_id']}")

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5️⃣ Métodos auxiliares

Función	Descripción
detect_stars(image_data, fwhm, thr)	Detecta fuentes en image_data.
process_image(path, ...)	Detecta y empareja en 1 imagen.
compute_distance_angle(p1,p2)	Distancia y ángulo mínimo simétrico.
find_candidate_pairs(sources, max_dist)	Todas las parejas dentro de max_dist.
filter_pairs_by_mode(pairs, d_tol, a_tol)	Filtra por moda de distancia/ángulo.
align_images(ref,img)	Alinea img a ref (cross-correlation).
save_fits_with_same_headers(...)	Guarda FITS manteniendo su cabecera original.
draw_pairs(...)	Visualiza pares y leyenda, guarda PNG.
save_plot(...)	Guarda imagen genérica en PNG.
compute_polarimetry_for_pairs(...)	Fotometría + Q/U/P/θ.
compute_full_polarimetry(...)	Pipeline polarimetría (4 imágenes).
run_complete_polarimetric_pipeline(...)	Pipeline completo + astrometría + SIMBAD.

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📄 Licencia

MIT License – ¡Uso libre, modifícalo y contribuye! 👐

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🤝 Contribuciones

Pull requests, issues y ⭐️ son siempre bienvenidos. ¡Ayuda a mejorar la ciencia abierta! 🚀

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