我有一个二维强度图现在认为图上的每个点的值由两个相同但中心分别位于-10和10的模型的贡献相加得到设每个点到-10的距离是r1到10的距离是r2输入强度图和对应的r1和r2拟合出球对称模型给出py代码

以下是使用Python实现的拟合球对称模型的代码示例：

import numpy as np
from scipy.optimize import curve_fit

def model_function(r, intensity_1, intensity_2):
    return intensity_1 / (r**2 + 1) + intensity_2 / (r**2 + 1)

def fit_symmetric_model(intensity_map, r1, r2):
    x, y = intensity_map.shape
    x_center, y_center = int(x/2), int(y/2)
    
    r = np.zeros((x, y))
    for i in range(x):
        for j in range(y):
            r[i,j] = np.sqrt((i-x_center)**2 + (j-y_center)**2)
    
    intensity_data = intensity_map.flatten()
    r_data = r.flatten()
    
    popt, _ = curve_fit(model_function, r_data, intensity_data, p0=[1, 1]) # 初始参数值为1
    
    return popt[0], popt[1]

# 示例数据
intensity_map = np.array([[1, 2, 3, 2, 1],
                          [2, 4, 6, 4, 2],
                          [3, 6, 9, 6, 3],
                          [2, 4, 6, 4, 2],
                          [1, 2, 3, 2, 1]])

r1 = 1
r2 = 1

intensity_1, intensity_2 = fit_symmetric_model(intensity_map, r1, r2)

print("Intensity 1:", intensity_1)
print("Intensity 2:", intensity_2)

在这个示例中，我们首先定义了模型函数model_function，它接受距离r、两个强度intensity_1和intensity_2作为输入，并返回模拟的强度值。然后，我们定义了fit_symmetric_model函数，它接受强度图、r1和r2作为输入，并返回拟合得到的两个强度。

在fit_symmetric_model函数中，我们首先根据强度图的大小计算出图像中心的坐标。然后，我们遍历强度图的每个像素点，计算出到中心点的距离r。接下来，我们将强度图和距离数据展平为一维数组，以便使用curve_fit函数进行拟合。最后，我们使用curve_fit函数拟合模型，并返回拟合得到的两个强度值。

在示例数据中，我们使用一个简单的强度图，然后调用fit_symmetric_model函数进行拟合。最后，打印出拟合得到的两个强度值。

请注意，此示例中的代码是基于假设和简化的数据。具体的实现可能因实际数据的特征和需求而有所不同