展示如何使用hyperspectral Viewer应用程序来探索高光谱数据。使用该应用程序的功能，您可以以灰度图像的形式查看高光谱数据集的各个波段。您还可以将数据集的颜色复合表示形式查看为RGB、彩色红外(CIR)和伪彩色图像。除了探索数据空间维的这些可视化表示外，还可以沿着单个点或数据的一小部分区域创建光谱曲线，可以识别高光谱中的元素。第一
根据这个公式，对于下面这个图，假设点7和点8之间的权重值很小，那么很容易有红线所示的划分（假设二分），上面的代价函数计算出来的值很小。但显然绿色线所示才是最佳的分法。
1. 距离矩阵def euclidDistance(x1, x2, sqrt_flag=False):
res = np.sum((x1-x2)**2)
if sqrt_flag:
一、目的1、实现镜面光照射下的棋盘球体； 2、环境光、散射光、镜面光三种光照通道的合成二、程序运行结果三、镜面光 现实世界中，当光滑表面被照射时会有方向很集中的反射光。这就是镜面光（Specular） 与散射光最终强度仅依赖于入射光与被照射点法向量的夹角不同，镜面光的最终强度还依赖于观察者的位置。也就是说，如果从摄像机到被照射点的向量不在反射光方向集中的范围内，观察者将不会看到镜面光，图
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2023-09-07 14:44:28
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语句含义：spectral.view_cube(image,bands=[29,19,9]) 中的29,19和9是第几个波段，可以改成数据波段数以内的其他的数值
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2023-06-26 11:12:46
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没什么大毛病，为了防止原网页失效，我再大概搬运一下：需要的环境：spectral，ipython，matplotlib
命令行（cmd）依次输入如下代码：
ipython --pylab #启动Ipython
import os
import scipy.io as sio
from spectral import *
dataset_path = os.path.join('你的数据所存
前言在之前的一篇文章中，介绍了高光谱图像的特点和表达形式。高光谱图像最突出的一个特点拥有大量光谱波段，使得图像堆叠成一个超立方体。由于最近研究需要，想可视化展示HSI图像的3D立方体。于是，搜索了一些资料，展开了工作。以下是绘制的两种方式。一、使用python这种方法很简单，几行代码就可以搞定，废话不多说，直接上代码。需要的环境：spectral，ipython，matplotlibimport
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2023-09-21 22:08:28
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我已经编写了一些快速的python代码，可以从图像文件中提取色谱图(或任何单值)数据。在它有以下要求：图像是干净的(没有文本或其他数据)。在曲线是单值的，即曲线像素宽度为1(如果没有这个值，它仍然可以工作，但它总是取较大的值)。在刻度是线性的。在它非常简单，只需迭代图像的每一列，并将第一个黑色值作为数据点。它使用PIL。这些数据点最初在image坐标系中，因此需要重新缩放到数据坐标系，如果所有图像
我们的大脑通常最多能感知三维空间，超过三维就很难想象了。尽管是三维，理解起来也很费劲，所以大多数情况下都使用二维平面。来自维基百科不过，我们仍然可以绘制出多维空间，今天就来用 Python 的 plotly 库绘制下三维到六维的图，看看长什么样。数据我们使用一份来自 UCI 的真实汽车数据集，该数据集包括 205 个样本和 26 个特征，从中选择 6 个特征来绘制图形：基础工作安装好 plotly
等高线图是在地理课中讲述山峰山谷时绘制的图形，在机器学习中也会被用在绘制梯度下降算法的图形中。因为等高线的图有三个信息：x, y以及x,y所对应的高度值。
这个高度值的计算我们用一个函数来表述：# 计算x,y坐标对应的高度值
def f(x, y):
return (1-x/2+x**5+y**3) * np.exp(-x**2-y**2)这个函数看起来挺复杂的，但我们这里只是为了能够获得
前言这个Python + Pygame程序绘制了4条衰减正弦波的轨迹，每条轴2条，彩虹色。 它会生成一系列随机谐波图（harmonographs）。harmonograph是通常在科学博物馆中看到的机械设备，它有两个或多个带有笔的摆锤，可以在一张纸上画画。 摆笔运动，笔在纸上画出漂亮的图案。 通过绘制一起作用在绘图点上的正交正弦波，可以在计算机程序中轻松模拟这一点。 这会生成利萨如图形（Lissa
空间序列递归神经网络用于高光谱图像分类本文基于2018年发表于期刊Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing上的论文“Spatial Sequential Recurrent Neural Network for Hyperspectral Image Classification”背景近年
一、前言光谱数据预处理是光谱分析中的一个重要环节，它的目的是通过一系列技术改善数据质量，以提高后续分析的准确性和可靠性。以下是几个常见的光谱数据预处理步骤：基线校正（Baseline Correction）：去除由于仪器、样品容器或其他因素引起的基线偏移或漂移，以确保光谱反映的是样品本身的特性。噪声降低（Noise Reduction）：利用各种滤波技术如移动平均（Moving Average）、
本次是高光谱遥感内容的第二季（第一季：Matlab高光谱遥感、数据处理与混合像元分解实践技术应用 ）总结了高光谱遥感技术领域的基础原理与核心概念，采用编程语言复现经典数据处理和应用方法，追踪了最新的技术突破，在消化理解、触类旁通之后，用即使是遥感“小白”也容易接受的方式分享给你。高光谱遥感课程的第一季：提供一套基于Matlab编程工具的高光谱数据处理方法和应用案例，从基础、方法、实践三方面对高光谱
化学计量学中涉及到的光谱强度通常是指样品的纯光谱数据，但实际分析过程中测量的光谱在包含样品光谱的同时，通常还包含样品的测量参数引起的背景光谱，即所得光谱通常由纯光谱信息叠加背景光谱组成。这两类信息的加载过程、分析原理和提取方法存在本质差异，也分别决定了模型的准确性和稳健性，下面将分别从不同方面进行介绍。
# Python平均光谱曲线的绘制
在科学研究、尤其是光谱学领域，平均光谱曲线的绘制是数据分析中的重要环节。通过计算和绘制平均光谱曲线，研究者可以更清晰地了解实验数据的趋势和特征。本文将以一个实际问题为例，介绍如何使用Python绘制平均光谱曲线，并提供详细的示例。
## 实际问题背景
假设我们进行了一项实验，测量了若干个样品的光谱数据。每个样品在不同波长下都存在一定的光强值。我们希望通过计
主要问题：我写了一个小的光线跟踪代码.它被称为前向光线跟踪,因此光线实际上是在光源处创建的,然后传播到唯一的镜像并被反射.随后我计算每条射线与我选择的平面的交点,我称之为探测器.而我在探测器上得到的,将每个命中打印为像素,是(x,y)的散点图.像这个：import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import random
x = np.ze
1、前言超光谱图像 (HSI) 分析因其在从农业到监控的各个领域的应用而成为人工智能 (AI) 研究的前沿领域之一。 该领域正在发表许多研究论文，这使它变得更加有趣！ 和“对于初学者来说，在 HSI 上开始模式识别和机器学习是相当麻烦的”，因为与计算机视觉中的其他机器学习 (ML) 技术（例如对象检测、人脸识别、GAN、自动驾驶）相比，它的学习资料有限。这篇文章提供的信息可帮助初学者开始进行高光谱
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2023-07-07 15:53:04
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光谱增强是基于多光谱数据度波段进行变换达到图像增强处理，如可以直接利用多光谱数据的不同波段组合方式改善显示效果；或采用主成分变换、独立成分变换、色彩空间变换和色彩拉伸等光谱处理方法进行光谱增强。RGB合成显示波段比的计算增强了波段之间的波谱差异 从波段中选择分子和分母，enter pair 结果如图主成分分析 调整系数，用于计算统计值时的数据二次采样，默认为1，当小于1时，将会提高统计计算速度。
遥感学习笔记—光谱指数参数说明光谱指数常见的光谱指数介绍NDVINBRBAIMIRBIGEMISAVINDMI & NDWINBRT参考资料 参数说明参数说明：参数名称英文名称NIR近红外near infraredSWIR短波红外short-wave infraredMWIR中波红外medium-wave infraredLWIR长波红外long-wave infrared光谱指数光谱指
spectrogram是一个MATLAB函数，使用短时傅里叶变换得到信号的频谱图。当使用时无输出参数，会自动绘制频谱图;有输出参数，则会返回输入信号的短时傅里叶变换。中文名称：波谱图; 频谱图; 光谱图;外文名称：spectrogram功能：short-time Fourier transform来源：MATLAB函数定义语法:[S,F,T,P]=spectrogram(x,window,nove
