Adelanto de la asignación

.ipynb_checkpoints/Untitled-checkpoint.ipynb

+{
+ "cells": [],
+ "metadata": {},
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 4
+}

Untitled.ipynb

+%% Cell type:markdown id: tags:
+
+# Ejercicios para practicar numpy y optimización con scipy
+
+## Resolución espacial
+
+En observaciones astronómicas e imágenes en general, llamamos resolución espacial
+a la distancia angular minima a la que pueden estar dos fuentes puntuales de luz
+y aun poder ser reconocidas como objetos individuales.  
+
+En el caso de la astronomía, este efecto tiene que ver con la dispersión de la
+luz al atravezar la atmósfera, la cual hace que una estrella, que debería
+en principio aparecer como una fuente puntual (pues las estrellas están muy
+lejos), aparezca en cambio como una mancha. Así, si dos estrellas están
+demasiado cerca sus *manchas* se superpondrán hasta el punto en que sea imposible
+distinguirlas como fuentes individuales [(Ver imágenes en este link)]
+(http://www.carlostapia.es/fisica/resolucion_criterios_practica.html)  
+
+Para modelar este efecto, típicamente consideramos la acción de la atmósfera
+como la convolución de la imagen "perfecta" (como se vería desde el espacio)
+con un kernel gaussiano. El ancho de esa función gaussiana 2D caracteriza
+las condiciones de observación, varía con las condiciones climáticas y para
+cada sitio de la Tierra. 
+
+La resolución espacial normalmente se toma como el [FWHM]
+(https://es.wikipedia.org/wiki/Anchura_a_media_altura#:~:text=La%20Anchura%20a%20media%20altura,mitad%20de%20su%20valor%20m%C3%A1ximo.)
+de la gaussiana caracteristica registrada durante una observación. Es decir,
+si dos estrellas están a una distancia aparente en el cielo menor que el 
+FWHM del efecto atmosférico, la luz de ambas fuentes se mezclará después de
+la convolución hasta el punto de impedir reconocerlas de modo individual.  
+
+Además, la atmósfera puede interactuar de maneras distintas con la luz de
+distintas longitudes de onda, de manera que el ancho de la gaussiana puede
+ser distinto para observaciones con diferentes filtros.  
+
+El objetivo de esta tarea es medir de forma aproximada la resolución
+espacial en una noche de observación en Zapatoca, Santander (Colombia), a partir
+de una foto del cielo estrellado.  
+
+
+
+%% Cell type:markdown id: tags:
+
+## Ejercicio: Pasos
+- Leer la imagen almacenada en la carpeta `data` como un array de numpy. Ese
+array estará compuesto de 3 matrices, una tras otra, correspondiente a los 
+canales *R*,*G*,*B* 
+- Combinar los 3 array para generar una versión blanco y negro de la imagen,
+en la cual ella consiste de una sola matriz 2D. Puede usar su intuición y prueba
+y error para combinar las 3 imágenes, explicando el procedimiento elegido. Esto
+será más interesante que usar un comando desconocido de una biblioteca sofisticada
+que haga las cosas como una caja negra (**_queremos practicar numpy_**)
+- Recorte un sector de la imagen conteniendo una estrella individual y ajuste una
+gaussiana 2D simétrica a la imagen de la estrella por mínimos cuadrados, incluyendo
+una constante aditiva (el cielo "vacio" brilla)
+- Repita este procedimiento para varias estrellas y presente alguna estadística
+sobre las medidas de la FWHM de las distintas gaussianas: histograma, media, mediana,
+desviación estándar
+- Repita el mismo ejercicio sobre cada una de las bandas *R*,*G*,*B* separadamente
+y comente si observa diferencias en los resultados
+
+
+
+%% Cell type:markdown id: tags:
+
+## Instrucciones generales
+
+- La entrega debe ser un archivo de markdown llamado `Entrega.md` incluyendo todo:
+Texto con las
+explicaciones, bloques de código, ecuaciones, gráficos.
+- También debe haber un notebook (`Entrega.ipynb`)
+con todos los códigos y resultados, por si deseo
+revisar la ejecución de alguna parte del código, pero en principio el archivo de
+markdown debería ser autocontenido, como su reporte final.
+- No olvide identificarse y dar un contexto amigable del contexto a resolver,
+así como explicar todos sus procedimientos y comentar los códigos apropiadamente
+- Fraccione el código en celdas de acuerdo a la lógica de la solución
+- Exploraciones complementarias al ejercicio serán muy bien recibidas
+
+**El objetivo es que si su instructor desea correr el código pueda hacerlo,
+para eso va el notebook, pero que esto no sea necesario para evaluar la tarea,
+para eso va el markdown con todas las explicaciones, códigos, ejemplos y 
+resultados. Aprovecharemos la ventaja doble que nos ofrece markdown: 1) GitLab
+va a renderizar el archivo proveyendo una visualización adecuada; 2) nos permite
+combinar texto (levemente) enriquecido, formulas en latex, bloques de código e
+imágenes en un solo formato con una sintaxis sencilla **