高光谱目标检测cem python

高光谱目标检测是一种通过分析高光谱图像中的光谱特征来检测目标的方法。CEM（约束能量最小化）是一种常用的高光谱目标检测算法之一。在Python中，可以使用PySptools库来实现高光谱目标检测算法。

以下是使用PySptools库进行高光谱目标检测的示例代码：

import numpy as np
from pysptools import distance, abundance_maps

# 假设有一个高光谱图像数据cube，维度为 (n, m, p)，其中 n 和 m 分别表示图像的行数和列数，p 表示光谱波段数
# 假设还有一个目标光谱endmember，维度为 (p,)

# 计算每个像素点与目标光谱之间的距离
dist = distance.SAM(cube, endmember)

# 使用CEM算法计算像素点的丰度图
abundance_map = abundance_maps.CEM(cube, endmember, dist)

# 打印第一个像素点的丰度值
print(abundance_map[0, 0])

# 可以根据需要对丰度图进行可视化或进一步处理

请注意，上述代码仅为示例，实际使用时需要根据具体的数据和需求进行适当的调整。