Commit 25f1951f authored by Nicolas Fernandez Cinquepalmi's avatar Nicolas Fernandez Cinquepalmi
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Agregado de incertidumbre

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......@@ -90,7 +90,7 @@ plt.imshow(im_gray, cmap='gray')
<matplotlib.image.AxesImage at 0x7effe9c67048>
<matplotlib.image.AxesImage at 0x7f85e058a080>
......@@ -151,7 +151,7 @@ axs[1,1].plot(x04,y04,c='r',marker='+',markersize = 30)
[<matplotlib.lines.Line2D at 0x7effe9b9a710>]
[<matplotlib.lines.Line2D at 0x7f85e04be710>]
......@@ -196,8 +196,9 @@ def moments(data):
def fitgaussian(data):
"""Returns (height, x, y, width_x, width_y)
the gaussian parameters of a 2D distribution found by a fit"""
sigma = np.sqrt(data)
params = moments(data)
errorfunction = lambda p: np.ravel(gaussian(*p)(*np.indices(data.shape)) - data)
errorfunction = lambda p: np.ravel((gaussian(*p)(*np.indices(data.shape)) - data)/sigma)
p, success = optimize.leastsq(errorfunction, params)
return p
```
......@@ -238,7 +239,7 @@ FWHM1 = 2*np.sqrt(2*np.log(2))*width_x
print('El valor de FWHM es: ',np.round(FWHM1,2))
```
El valor de FWHM es: 37.85
El valor de FWHM es: 42.97
......@@ -275,7 +276,7 @@ FWHM2 = 2*np.sqrt(2*np.log(2))*width_x
print('El valor de FWHM es: ',np.round(FWHM2,2))
```
El valor de FWHM es: 20.08
El valor de FWHM es: 23.25
......@@ -312,7 +313,7 @@ FWHM3 = 2*np.sqrt(2*np.log(2))*width_x
print('El valor de FWHM es: ',np.round(FWHM3,2))
```
El valor de FWHM es: 18.3
El valor de FWHM es: 21.82
......@@ -349,7 +350,7 @@ FWHM4 = 2*np.sqrt(2*np.log(2))*width_x
print('El valor de FWHM es: ',np.round(FWHM4,2))
```
El valor de FWHM es: 32.03
El valor de FWHM es: 37.46
......@@ -381,9 +382,9 @@ plt.title("Histograma Gray")
plt.show()
```
El valor medio de FWHM es: 27.06
La mediana de FWHM es: 26.05
El desvío estándar de FWHM es: 8.16
El valor medio de FWHM es: 31.37
La mediana de FWHM es: 30.35
El desvío estándar de FWHM es: 9.07
......@@ -395,7 +396,7 @@ plt.show()
&nbsp;
**Comentario**: Cuanto menor sea el FWHM de tu fotografía mejor, ya que esto indica que la luz está más concentrada en el punto de origen que la causa y menos desparramada por los píxeles adyacentes. En este caso el valor medio es de 27.06.
**Comentario**: Cuanto menor sea el FWHM de tu fotografía mejor, ya que esto indica que la luz está más concentrada en el punto de origen que la causa y menos desparramada por los píxeles adyacentes. En este caso el valor medio es de 31.37.
&nbsp;
......@@ -417,7 +418,7 @@ plt.imshow(image_red)
<matplotlib.image.AxesImage at 0x7effe61bdba8>
<matplotlib.image.AxesImage at 0x7f85dcae0940>
......@@ -471,7 +472,7 @@ axs[1,1].plot(r_x04,r_y04,c='b',marker='+',markersize = 30)
[<matplotlib.lines.Line2D at 0x7effe60763c8>]
[<matplotlib.lines.Line2D at 0x7f85dc99b128>]
......@@ -509,7 +510,7 @@ FWHM_r1 = 2*np.sqrt(2*np.log(2))*width_x
print('El valor de FWHM es: ',np.round(FWHM_r1,2))
```
El valor de FWHM es: 49.7
El valor de FWHM es: 55.27
......@@ -546,7 +547,7 @@ FWHM_r2 = 2*np.sqrt(2*np.log(2))*width_x
print('El valor de FWHM es: ',np.round(FWHM_r2,2))
```
El valor de FWHM es: 24.24
El valor de FWHM es: 27.58
......@@ -583,7 +584,7 @@ FWHM_r3 = 2*np.sqrt(2*np.log(2))*width_x
print('El valor de FWHM es: ',np.round(FWHM_r3,2))
```
El valor de FWHM es: 22.8
El valor de FWHM es: 26.51
......@@ -620,7 +621,7 @@ FWHM_r4 = 2*np.sqrt(2*np.log(2))*width_x
print('El valor de FWHM es: ',np.round(FWHM_r4,2))
```
El valor de FWHM es: 40.37
El valor de FWHM es: 46.59
......@@ -644,9 +645,9 @@ plt.title("Histograma Red")
plt.show()
```
El valor medio de FWHM es: 34.28
La mediana de FWHM es: 32.31
El desvío estándar de FWHM es: 11.26
El valor medio de FWHM es: 38.99
La mediana de FWHM es: 37.09
El desvío estándar de FWHM es: 12.33
......@@ -657,7 +658,7 @@ plt.show()
&nbsp;
**Comentario**: El valor medio para el canal rojo es de 34.28, lo cual indica que el cielo posee altos valores de rojo.
**Comentario**: El valor medio para el canal rojo es de 38.99, lo cual indica que el cielo posee altos valores de rojo.
&nbsp;
......@@ -677,7 +678,7 @@ plt.imshow(image_green)
<matplotlib.image.AxesImage at 0x7effe60c94a8>
<matplotlib.image.AxesImage at 0x7f85dc9f7e10>
......@@ -731,7 +732,7 @@ axs[1,1].plot(g_x04,g_y04,c='b',marker='+',markersize = 30)
[<matplotlib.lines.Line2D at 0x7effe5f2b978>]
[<matplotlib.lines.Line2D at 0x7f85dc8a5f98>]
......@@ -769,7 +770,7 @@ FWHM_g1 = 2*np.sqrt(2*np.log(2))*width_x
print('El valor de FWHM es: ',np.round(FWHM_g1,2))
```
El valor de FWHM es: 37.36
El valor de FWHM es: 42.65
......@@ -806,7 +807,7 @@ FWHM_g2 = 2*np.sqrt(2*np.log(2))*width_x
print('El valor de FWHM es: ',np.round(FWHM_g2,2))
```
El valor de FWHM es: 20.68
El valor de FWHM es: 24.13
......@@ -843,7 +844,7 @@ FWHM_g3 = 2*np.sqrt(2*np.log(2))*width_x
print('El valor de FWHM es: ',np.round(FWHM_g3,2))
```
El valor de FWHM es: 18.0
El valor de FWHM es: 21.43
......@@ -880,7 +881,7 @@ FWHM_g4 = 2*np.sqrt(2*np.log(2))*width_x
print('El valor de FWHM es: ',np.round(FWHM_g4,2))
```
El valor de FWHM es: 33.55
El valor de FWHM es: 39.72
......@@ -904,9 +905,9 @@ plt.title("Histograma Green")
plt.show()
```
El valor medio de FWHM es: 27.4
La mediana de FWHM es: 27.11
El desvío estándar de FWHM es: 8.22
El valor medio de FWHM es: 31.98
La mediana de FWHM es: 31.92
El desvío estándar de FWHM es: 9.31
......@@ -917,7 +918,7 @@ plt.show()
&nbsp;
**Comentario**: El valor medio para el canal verde es de 27.4, un poco menor que para el color rojo.
**Comentario**: El valor medio para el canal verde es de 31.98, un poco menor que para el color rojo.
&nbsp;
......@@ -937,7 +938,7 @@ plt.imshow(image_blue)
<matplotlib.image.AxesImage at 0x7effe5c60588>
<matplotlib.image.AxesImage at 0x7f85dc89def0>
......@@ -991,7 +992,7 @@ axs[1,1].plot(g_x04,g_y04,c='b',marker='+',markersize = 30)
[<matplotlib.lines.Line2D at 0x7effe5b08320>]
[<matplotlib.lines.Line2D at 0x7f85dc42b240>]
......@@ -1029,7 +1030,7 @@ FWHM_b1 = 2*np.sqrt(2*np.log(2))*width_x
print('El valor de FWHM es: ',np.round(FWHM_b1,2))
```
El valor de FWHM es: 37.36
El valor de FWHM es: 42.65
......@@ -1066,7 +1067,7 @@ FWHM_b2 = 2*np.sqrt(2*np.log(2))*width_x
print('El valor de FWHM es: ',np.round(FWHM_b2,2))
```
El valor de FWHM es: 16.14
El valor de FWHM es: 19.06
......@@ -1103,7 +1104,7 @@ FWHM_b3 = 2*np.sqrt(2*np.log(2))*width_x
print('El valor de FWHM es: ',np.round(FWHM_b3,2))
```
El valor de FWHM es: 15.1
El valor de FWHM es: 18.58
......@@ -1140,7 +1141,7 @@ FWHM_b4 = 2*np.sqrt(2*np.log(2))*width_x
print('El valor de FWHM es: ',np.round(FWHM_b4,2))
```
El valor de FWHM es: 24.69
El valor de FWHM es: 29.35
......@@ -1164,9 +1165,9 @@ plt.title("Histograma Blue")
plt.show()
```
El valor medio de FWHM es: 23.32
La mediana de FWHM es: 20.41
El desvío estándar de FWHM es: 8.92
El valor medio de FWHM es: 27.41
La mediana de FWHM es: 24.2
El desvío estándar de FWHM es: 9.79
......@@ -1177,4 +1178,4 @@ plt.show()
&nbsp;
**Comentario**: El valor medio para el canal verde es de 23.32, siento éste el menor de todos. Esto nos indica que se obtiene una mejor calidad de imagen ultizando la banda azúl.
**Comentario**: El valor medio para el canal azúl es de 27.41, siento éste el menor de todos. Esto nos indica que se obtiene una mejor calidad de imagen ultizando la banda azúl.
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