[NEW FEATURE]Dummy masked images
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
@fabianhervaspeters đang làm issue này rồi.
Từ ngày 16/1/2023.
Đánh giá
Issue này chưa được đánh giá.
Mô tả
The masking step, run_sp_MaMa, takes an external star catalog and then places masks over known bright stars that will saturate the CCDs, leave a halo, etc. Our simulated images dont contain saturated stars, and will not match to real bright stars anyway, since they are not images of the real sky, so we need to skip this step. We also need to create dummy mask files where every pixel is 0 for each exposure. We need to create dummy flags for both exposures AND tiles. Here are the steps to do this:
For exposures: I would add a step to the image splitting module
- Create an option in the config file that says whether or not you are running simulations. If you are running simulations, then do the following
- Create a single blank image that is the size of 1 ccd. All pixels should be integers and be set to 0. For every image in the individual exposures, create a link from this dummy image that takes on the corresponding name of the flag image: eg flag-2106087-9.fits would correspond to image-2106087-9.fits. The flags should be in the same directory as the split images.
For tiles, I would add the step to the uncompress module where the weight image is uncompressed.
- Create an option in the config file that says whether or not you are running simulations. If you are running simulations, then o the following
- Create a single blank image that is the size of 1 tile. All pixels should be itegers and be set to 0. Create a link from this dummy image for every tile with a name that replaces image.......fits to flag......fits
Now that you created the dummy flags, you need to set up the sextractor step of the pipeline. The config file currently looks for the flags created by the masking step that we skip with the name pipeline_flag.... . We need the pipeline to look for the regular flags that were created in the previous steps, so the config needs to be modified accordingly.
- Ngôn ngữ chính
- Python
- Star
- 18
- Fork
- 14
- Merge trung bình
- 1 ngày 4 giờ
- Pull request đã merge (30 ngày)
- 18
Chuẩn bị môi trường
- Có Dockerfile hoặc tệp Docker Compose
- Có mẫu pull request
- Đọc hướng dẫn đóng góp
Bắt đầu từ đâu
- Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
- Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
- Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
- Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.
Issue khác của CosmoStat/shapepipe
-
Độ khó 1/5 Dưới một giờ Mức phù hợp với người mới 85/100
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 75/100
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 84/100
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
Độ khó 3/5 1-2 ngày Mức phù hợp với người mới 65/100
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
Độ khó 4/5 3-5 ngày Mức phù hợp với người mới 45/100
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
Tất cả issue của CosmoStat/shapepipe
Issue tương tự
-
correction metadata
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 68/100
acl-org/acl-anthology#10104 · 1 bình luận ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
bug status/needs-triage
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 86/100
prowler-cloud/prowler#12885 · 1 bình luận ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
Bug in GaussianTailProbabilityCalibrator: running_statistics=False still uses a windowed varianceĐang mởbug good first issue
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 88/100
selimfirat/pysad#107 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
bug ci-failure high priority
Độ khó 1/5 Dưới một giờ Mức phù hợp với người mới 88/100
vllm-project/vllm-omni#8194 · 1 bình luận ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 88/100
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày