Как найти количество звезд

Для начало подсчитаем звёзды в млечном пути есть у нас вообще возможность подсчитать их.

Сколько звёзд в Млечном пути?

Если у вас есть возможность любоваться звёздным небом в тёмное время суток, то вы могли увидеть то огромное количество звёзд на небе. Если вам удавалось посмотреть на небо за городом, то это количество поражает. Без специальной технике можно увидеть примерно 2500 звёзд. Но уже с использованием телескопа или сильного бинокля, это число увеличивается до 5800-8000. Ученые полагают, что общее число звезд в Млечном Пути колеблется от 100-400 миллиардов, хотя находятся и те, кто поднимает отметку до триллиона. Откуда такие различия? Дело в том, что нам открыт обзор изнутри и есть места, скрытые от земной зоны видимости.

Галактическая структура.

Начнем с того, что Солнечная система расположена в галактическом диске спирального типа, с протяжностью в 100000 световых лет. Мы отдалены от центра на 30000 световых лет. То есть, между нами и противоположной стороной находится огромная пропасть.

Так же у нас на пути есть газовые облака, которые мешают свету проходить. К счастью учёные смогли найти способ по “обходу” пыли и газов.

Это можно сравнить с тем,что вы пришли на вечеринку и стоите где-то в углу и ваша цель: посчитать всех людей, которые там присутствуют. Так ко всему вашем и так плохому положению, кто-то запустил дымовую машину и теперь видеть людей стало ещё сложнее. А теперь можно начать делать подсчёты.

Методы визуализации количества звёзд.

Но переживать не стоит, ведь есть лазейки. инфракрасные камеры позволяют видеть сквозь пыль и газ.

Среди таких телескопов можно отметить несколько космических:

Эта технология помогает отыскать скрытые звёзды, которых не видно глазами.

Выводы о млечном пути.

Далее определяется масса (гало темной материи – 90%) и высчитывается средняя масса (изучают массы и типы звезд). В итоге выходит, что средняя оценка количества звезд галактики Млечный Путь – 200-400 миллиардов небесных тел.

Будущие технологии позволят отыскать каждую звезду. Или же зонды смогут достигать невероятных расстояний и снимут галактику с «севера» – над центром. А пока мы можем полагаться только на математические расчеты.

Что же касается наблюдаемой вселенной?

Наблюдаемая вселенная насчитывает порядка 170 000 000 000 галактик.

Если мы перемножим эти числа, то получится 10.000.000.000.000.000.000.000.000(септиллион). Но никто точной цифры сказать не может, ведь это примерно и только наблюдаемая вселенная, кто знает сколько ещё звёзд и галактик мы не видим.

Как посчитать количество звёзд на фото?

Всем привет!

Недавно я участвовал в олимпиаде по искусственному интеллекту на Python и там было много интересных задач, но самая интересная это про звезды на небе: “Дано фото звездного неба с земли. Задача: определить количество звёзд на небе”

Вроде бы не сложно, если фотка только со звездами, например:

Ладно, тут все легко! Это можно решить так:

Импортируем библиотеки

from scipy.spatial import distance
from skimage import io
from skimage.feature import blob_dog, blob_log, blob_doh
from skimage.color import rgb2gray

import matplotlib.pyplot as plt

Я буду использовать библиотеку skimage для работы с изображением, scipy – для сложных математических вычислений и matplotlib.pyplot для отладочного вывода.

image = io.imread(input("Путь до изображения: "))
image_gray = rgb2gray(image)

Откроем изображение и преобразуем его в черно белое для его простоты его будущей обработки.

Чтобы разобраться как мы упростили представление изображения, возьмем первый пиксель в RGB и GrayScale:

print(image[0, 0])
print(image_gray[0, 0])

И получим:

[24 16 14] #RGB
0.06884627450980392 #GrayScale

работать с float проще чем с кортежем

Далее нам нужно определиться, как искать звезды. К счастью, в модуле skimage есть функция определения капель(blobs). Их три вида:

• Laplacian of Gaussian (LoG)

• Difference of Gaussian (DoG)

• Determinant of Hessian (DoH)

Подробнее о их различиях можно прочитать тут.

На личном опыте и сравнивая результаты я пришел к выводу, что для данной задачи я буду использовать с такими параметрами.

blobs_log = blob_log(image_gray, max_sigma=20, num_sigma=10, threshold=.05)

Далее я отмечаю точки на картинке и считаю их количество

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1)

ax.set_title('Laplacian of Gaussian')
ax.imshow(image)
c_stars = 0
for blob in blobs_log:
    y, x, r = blob
    if r > 2:
        continue
    ax.add_patch(plt.Circle((x, y), r, color='purple', linewidth=2, fill=False))
    c_stars += 1
print("Количество звёзд: " + str(c_stars))
ax.set_axis_off()
plt.tight_layout()
plt.show()

Запуская, я получаю такой результат:

Количество звёзд: 353

Но верно ли отработает программа, если ввести ей картинку, которая соответствует условию задачи.

И мы получим много ложных точек.

Улучшение алгоритма

Поэтому нужно улучшить алгоритм поиска точек. Для этого воспользуемся еще одной фишкой библиотеки skimage это сегментация изображения.

Вот ссылка на источник, где описывается основы сегментации изображения.

Взяв от туда нужный кусок кода, мы улучшаем нынешний алгоритм.

Импортируем новые модули:

from skimage.segmentation import slic, mark_boundaries
import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans

Сегментируем изображение с помощью функции slic

segments = slic(img, start_label=0, n_segments=200, compactness=20)
segments_ids = np.unique(segments)
print(segments_ids)

# centers
centers = np.array([np.mean(np.nonzero(segments == i), axis=1) for i in segments_ids])
print(centers)
vs_right = np.vstack([segments[:, :-1].ravel(), segments[:, 1:].ravel()])
vs_below = np.vstack([segments[:-1, :].ravel(), segments[1:, :].ravel()])
bneighbors = np.unique(np.hstack([vs_right, vs_below]), axis=1)


fig = plt.figure(figsize=(10, 10))
ax = fig.add_subplot(111)
plt.imshow(mark_boundaries(img, segments))
plt.scatter(centers[:, 1], centers[:, 0], c='y')

for i in range(bneighbors.shape[1]):
    y0, x0 = centers[bneighbors[0, i]]
    y1, x1 = centers[bneighbors[1, i]]

    l = Line2D([x0, x1], [y0, y1], alpha=0.5)
    ax.add_line(l)

Создаём словарь, для определения к какому сегменту относится каждый пиксель.

dict_seg = {}
for i in range(img.shape[0]):
    for j in range(img.shape[1]):
        seg = segments[i, j]
        if seg not in dict_seg.keys():
            dict_seg[seg] = [img[i, j]]
            continue
        dict_seg[seg].append(img[i, j])

Высчитываем средний цвет у каждого сегмента

def middle(a, b):
    color = []
    for i, j in zip(a, b):
        color.append((i + j) // 2)
    return color
  

for k, v in dict_seg.items():
    # вычисляем перцентиль для выброса пересвеченных пикселей в сегменте 
    p = int(0.9 * len(v))
    v = sorted(list(v), key=lambda x: my_distance(x, white))
    s = [0, 0, 0]
    for c in v:
        s[0] += c[0]
        s[1] += c[1]
        s[2] += c[2]
    s[0] //= len(v[:p])
    s[1] //= len(v[:p])
    s[2] //= len(v[:p])
    dict_seg[k] = s

На выходе получаем словарь со средними цветами в каждом сегменте

>>> {0: [5, 3, 14], 1: [5, 3, 16], 2: [7, 4, 17] ... 190: [23, 19, 37]}

Далее кластеризуем словарь dict_segс помощью KMeans из библиотеки sklearn

kmeans = KMeans(n_clusters=3, algorithm="elkan")
kmeans.fit(list(dict_seg.values()))
labels, counts = np.unique(kmeans.labels_, return_counts=True)

Создаем новый словарь вида {segment: claster_num(их всего 3)}

dic_seg_claster = {}
for key, value in dict_seg.items():
    dic_seg_claster[key] = kmeans.predict([value])[0]
max_l = max(dic_seg_claster.values(), key=lambda x: list(dic_seg_claster.values()).count(x))

Находим максимально частый кластер на картинке

Далее идет наш предыдущий код, но с некоторыми изменениями:

blobs_log = blob_log(image_gray, max_sigma=30, num_sigma=10, threshold=.05)
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1)
...
for blob in blobs_log:
    y, x, r = blob
    # новый фрагмент
    if dic_seg_claster[segments[int(y), int(x)]] == max_l:
        c = plt.Circle((x, y), r, color='purple', linewidth=2, fill=False)
        count += 1
        ax.add_patch(c)
...

И уже получаем результат получше.

Высчитав статистическую вероятность, пришел к выводу, что погрешности на лишних объектах компенсируют невыделенные звезды.

Этот алгоритм ещё можно долго улучшать, подстраивать количество сегментов и кластеров. Но на данный момент я приостановлюсь.

Все ваши пожелания или негодования оставляйте а комментариях, мне будет очень интересно прочитать их, для того чтобы улучшить мой алгоритм до идеального состояния)

Готовый проект можно найти в gitHub

Спасибо за внимание!

Смотря в ночное небо, вы почти наверняка задавались вопросом, сколько звезд во Вселенной. Даже общее количество звезд, видимых на нашем небосводе, сложно подсчитать, не говоря уже о тех, что могут обнаружить космические телескопы. В таком случае, как астрономы выясняют, сколько в космосе звезд на самом деле?

Астроном и профессор колледжа Итака в США Дэвид Корнрейх на этот вопрос отвечает так: «Для начала нужно понять, что вы подразумеваете под понятием «Вселенная». Я не знаю, сколько в ней звезд, потому что не знаю, где она заканчивается и заканчивается ли вообще».

Это грамотный ответ, так как мы действительно до сих пор не знаем, насколько велика наша Вселенная, и есть ли у нее четкие границы. Обозримая Вселенная с Земли может быть видна лишь на 13,8 световых лет во все стороны, но на самом деле она может быть намного больше. Некоторые ученые даже рассматривают вероятность существования мультивселенной – гипотетического особо крупного нечто, содержащего в себе множество Вселенных.

Проще всего ответить на вопрос о количестве звезд – подсчитать, сколько их в усредненной галактике, а потом умножить полученный результат на предполагаемое количество галактик во Вселенной. Но на самом деле не так уж это и просто, так как все зависит от спектра, в котором их лучше видно: одни в видимом, другие в инфракрасном. Поэтому даже их количество, размеры и наполненность сложно оценить.

Согласно недавним исследованиям журнала Nature, изучавшего снимки глубокого поля (XDF), созданные Хабблом, в обозримой нами Вселенной может быть около двух триллионов галактик. Хотя раньше это число было в десять раз меньше. А профессор университета Ноттингема в Британии Кристофер Конселис подсчитал, что в среднестатистической галактике расположены порядка 100 000 000 звезд. Вот и считайте, если не запутаетесь в количестве нулей.

Но проблема в том, что космический телескоп не способен рассмотреть все звезды в галактике. Тот же Хаббл рассмотрел лишь 48 миллионов из предполагаемой сотни – вдвое меньше. Поэтому многие астрономы предпочитают оценивать количество звезд в галактике по ее весу, но это тоже очень трудно, так как необходимо учитывать темную материю и скорость галактического вращения.

Некоторые миссии по исследованию космоса, как Gaia от ЕКА, могут дать больше информации о том, сколько в нем звезд на самом деле. Gaia – это космический зонд, который работает с 2013 года и составляет точную карту звезд в Млечном пути. Он продолжает дело зонда Hipparchus, который точно определил местоположение ста тысяч звезд и примерно нанес на карту еще около миллиона. Сам Gaia должен нанести на карту около миллиарда небесных светил.

Gaia отслеживает каждую из миллиарда звезд, чтобы точно определить ее движение, положение, яркость и прочие параметры. Все это должно помочь ученым определить структуру нашей галактики и отследить процесс ее развития. А мы с вами в свою очередь получим больше данных, чтобы ответить на вопрос, сколько звезд в нашей галактике и Вселенной в целом.

Сколько звезд в обозримой Вселенной

Даже если не вдаваться в подробности истинных размеров космического пространства, а сузить круг до «обозримой» Вселенной, то особо проще от этого не станет. Первое препятствие, что рассмеется вам в лицо при подсчете, – расширение Вселенной. Второе – искривление пространства-времени.

Простой пример: самые далекие объекты, которые мы можем наблюдать, находятся на расстоянии около 13,8 миллиарда световых лет от нас. Казалось бы, это вполне конечная площадь, с которой уже можно работать, но не тут то было. Почему? Расширение пространства. Для более точного измерения такого расстояния вам сначала понадобится очень длинная линейка, которая может растягиваться со временем.

Некоторые ученые пытались определить истинный радиус обозримой Вселенной и насчитали около 48 миллиардов световых лет. Но даже здесь их мнения расходятся, потому что помимо расширения существует еще и искривление пространства. Это значит, что пока наблюдатель использует измерительные приборы, свет продолжает свое движение и влияет на измерения.

Наблюдения за галактикой

Ученые из Гарвардского центра астрофизики говорят, что подсчитывать звезды проще, когда они находятся внутри галактик, так как именно там они собираются в скопления. А это значит, что для подсчета количества звезд нам снова придется узнать количество галактик.

Так как простой способ явно недостаточно точный, воспользуемся сложным – через массу. Некоторые исследования говорят, что масса Млечного пути составляет около ста миллиардов масс Солнца. Здесь тоже может возникнуть проблема, так как все типы звезд разнятся по весу. Но давайте не будем усложнять себе жизнь еще больше и просто усредним все звездные группы. В таком случае у нас получится примерно 100 миллиардов звезд в Млечном пути – как и предсказывали ученые. Хотя некоторые оценки (которые все же хотят усложнять себе жизнь) говорят, что это число как минимум в два раза больше.

С количеством самих галактик все сложнее, так как в отдаленных маленьких изначально кажущихся пустыми участках космоса то и дело обнаруживаются новые в количестве нескольких тысяч штук. В девяностых в «пустоте» в районе Большой Медведицы нашли порядка трех тысяч слабо светящихся галактик. В двухтысячных в созвездии Печи – еще 10 000, а десять лет спустя почти в том же месте с помощью более совершенных технологий – еще 5500.

Дэвид Корнрайх с помощью очень грубых и неточных подсчетов оценивает общее количество галактик во Вселенной примерно в 10 триллионов. Если это число умножить на 100 миллиардов звезд Млечного пути, то получится примерно 1 000 000 000 000 000 000 000 000. Да, здесь 24 нуля – один квадриллион или септиллион в короткой шкале. Но даже сам Корнрайх говорит, что это число сильно занижено, так как в более углубленном изучении Вселенной мы наверняка найдем еще больше галактик, а значит и больше звезд.