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
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2023-10-17 12:39:42
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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:
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2024-03-13 13:00:32
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# 使用 Python 绘制光谱图的完整指南
在这篇文章中，我们将学习如何使用 Python 绘制光谱图。光谱图通常用于表示光的强度与波长之间的关系。我们会逐步拆解这个过程，以便更容易理解。
## 工作流程
以下是我们实现绘制光谱图的工作流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|----------------------------|
|
# 用Python绘制光谱图
在现代科学和工程领域，光谱分析是一个重要的研究手段。光谱图可以帮助我们分析物质的组成、性质以及其在不同条件下的变化。本文将介绍如何使用Python绘制光谱图，并提供详细的代码示例，让您能够轻松上手。
## 光谱图简介
光谱图是表示物质在不同波长或频率下的光强度的图形。由于每种物质都有其独特的光谱特征，因此通过分析光谱图，可以获取有关物质的信息。
### 光谱图
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
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2024-08-19 18:54:28
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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
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2023-10-24 13:22:27
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在本文中，我将与大家分享如何使用Python绘制光谱带。这一过程不仅涉及环境配置、编译和参数调优，还包括了定制开发、错误集锦和部署方案。准备好了吗？让我们开始吧！
## 环境配置
首先，我们需要配置Python环境来确保我们能够顺利地绘制光谱带。以下是我采用的环境配置流程。
```mermaid
flowchart TD
A[安装Python] --> B[安装依赖库]
B
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
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2024-06-26 23:16:31
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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
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2024-04-02 09:17:39
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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
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2023-11-06 18:16:12
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在这个博文中，我们将探讨如何使用Python绘制光谱图的全过程。无论是研究光谱数据还是做科学实验，生成清晰、准确的光谱图都是非常重要的。现在，跟随我一起走进这个技术的世界，看看我们如何一步一步完成这个任务。
### 环境配置
在开始之前，我们需要确保我们的开发环境配置得当。这包括安装必要的库和工具。下面是我们需要的工具和库列表，我们可以使用思维导图进行梳理。
```mermaid
mindm
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
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2024-09-26 11:34:20
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高光谱遥感：将光谱特征和成像技术相结合，获取具有高光谱分辨率的连续、窄波段的图像数据。 （1）光谱特征和成像技术相结合 高光谱图像在X,Y轴平面表示地物的空间信息，在Z轴上表示地物的光谱信息。（2）什么是连续、窄波段？ 从高光谱和多光谱之间的区别可以看出，如下图所示，高光谱的波段数目多，这意味着光谱分辨率更高，多光谱是高光谱的一部分，一般包含2-10个波段。 多光谱的波段不连续，且波段比高光谱宽，
工欲善其事必先利其器，在正式开始介绍使用python做接口测试前，我们先准备好相应的工具，这样就能快速上手接口测试了。0. python在测试领域Python其实大有可为，不管是Web、移动端、接口、嵌入式测试都能看到Python的身影。而且因为Python语法的简单性，用Python做自动化测试的效率极高。有人可能会说：Python运行效率低啊。可是你想想，在自动化测试应用时，我们需要在乎底层脚
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
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2023-11-07 23:14:41
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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。
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2023-12-26 09:10:59
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项目介绍本项目使用了ImGUI的图形化界面框架，使用官方自带的一个OpenGL2的例子，目的是用直接绘制的方法，在屏幕上逐像素输出整张图片。目前在MacOS（Xcode 10.3）和Windows（Visual Studio 2015）环境中上能顺利运行，其他环境待测试。因为大家的主要目的是学习光线追踪，所以环境搭建、GUI、图片光栅化输出、多线程的具体实现等，就不在这里细述，有兴趣的朋友们可以看
