In [1]:

    

from kbmodpy import kbmod as kb
from trajectoryFiltering import *
import numpy as np
import random as rd
import math
import matplotlib.pyplot as plt
import os
%matplotlib inline


    

In [2]:

    

def p_im(image):
    fig = plt.figure(figsize=(12,12))
    plt.imshow(image , origin='lower',  vmin=-200, vmax=100)#cmap=plt.cm.Greys_r,
    plt.xlabel('X Pixels')
    plt.ylabel('Y Pixels')
    plt.colorbar()


    

In [3]:

    

p = kb.psf(1.5)


    

In [10]:

    

im = kb.layered_image("test", 750, 750, 10.0, 100.0, 0.0)


    

In [11]:

    

im.add_object(300, 300, 1200, p)


    

In [12]:

    

im = im.get_science()


    

In [13]:

    

p_im(np.array(im))
np.array(im).mean()


    

    
Out[13]:





0.021239502






    

In [14]:

    

for _ in range(5):
    im = im.pool(1)


    

In [15]:

    

p_im(np.array(im))
np.array(im).mean()


    

    
Out[15]:





32.439438






    

In [ ]:

    




    

In [ ]: