一、基本操作读取高光谱数据文件 import spectral # 读取ENVI格式的高光谱图像 # image的后缀可以是.raw、.spe、.lan等 # 代码里img对象,类似于rasterio库的dataset对象,可以用它来读取高光谱数据 img = spectra…
import spectral # 读取ENVI格式的高光谱图像 # image的后缀可以是.raw、.spe、.lan等 # 代码里img对象,类似于rasterio库的dataset对象,可以用它来读取高光谱数据 img = spectral.envi.read_envi(file='my_data.hdr', image='my_data') 1. 2. 3. 4. 5. 加载数据 # 通过load函数获取数据 data = img....
然后,调用spectral_angles()函数,返回一个 MxNxC 数组, M 和 N 是影像的行数和列数, 每个像素有 C 个光谱角。为了选择最小光谱角对应的类别,调用numpyargmin()函数来计算每个像素最小光谱角对应的索引。 因为类别 ID从1(不是0)开始,在下面显示命令中使用clmap + 1作为类别。 In [78]: angles = spectra...
在安装spectral库之前,确保您的Python环境已经设置妥当。您可以通过pip来安装spectral,只需在命令行中输入以下命令: pip install spectral 如果您使用的是Anaconda环境,建议使用conda安装,以确保依赖关系的处理更加顺利: conda install -c conda-forge spectral 安装完成后,可以通过运行import spectral来检查库是否成功安装。
python Spectral 实现高光预处理 python语法高亮原理,1.重点语法1.1条件结构用来判断是否满足条件,满足条件返回值为true=1,不满足条件返回值为false=0多重判断可以嵌套使用但是要注意在python中不像C语言中用括号来表示执行括号里面的语句所以要注意缩进不然容易报错缩进
Spectral是Python中专门用于处理光谱数据的库。它提供了一系列功能,包括加载和处理高光谱数据,对数据进行预处理,以及进行特征提取和分类等。使用Spectral,我们可以更加轻松地处理高光谱数据。三、Python高光谱图像逐波段可视化的步骤1. 加载数据首先,我们需要使用Spectral库加载高光谱数据。Spectral提供了一系列函数,可以用来...
spectral_clustering(adj_matrix : numpy.ndarray, k : int) -> list 这种类型的算法假定邻接矩阵的特征值包含有关社区结构的信息。 示例代码如下： from communities.algorithms import spectral_clustering adj_matrix = [...]communities = spectral_clustering(adj_matrix, k=5) Bron-Kerbosch 算法 bron_kerbosch...
它是通过 Spectral 聚类类实现的,而主要的 Spectral 聚类是一个由聚类方法组成的通用类,取自线性代数。要优化的是“ n _ clusters ”超参数,用于指定数据中的估计群集数量。下面列出了完整的示例。 # spectral clusteringfrom numpy import uniquefrom numpy import wher...
●Spectral(归:Python Spectral 开发团队所有):Spectral 是由 Python Spectral 开发团队维护的 Python 库。它专注于高光谱遥感数据分析,提供读取、处理和可视化高光谱数据的功能。Spectral 提供了多种光谱分析算法,包括分类、端元提取和植被指数计算。它还可用于处理和分析热遥感数据。Spectral 提供加载、预处理和分析热图...
需要更新pip工具包 需要spicy,matplotlib, spectral,wxPython 使用IDE为vscode。 第一步:测试python环境配置是否正确。 新建一个.py文件 写入print(‘Hello world’) 右键选择在python终端运行(两个都可以)。会在下部出现终端框,并显示hello。恭喜,python配置无误,可以正式开始调高光谱啦。