matlab版本的目标检测CEM代码

CEM（Context Enhancement Module）是一种目标检测算法，在Matlab中可以使用以下代码实现：

% 读入图像
img = imread('image.jpg');

% 转换为灰度图像
gray = rgb2gray(img);

% 提取HOG特征
cellSize = 8;
hog = vl_hog(single(gray), cellSize);

% CEM处理
[height, width, ~] = size(img);
c = min(height, width);
p = 4;
q = 2;
theta = 0.5;
L = 3;
for i = 1 : L
    lambda = (p / c) ^ (i - 1) * q;
    sigma = lambda * theta;
    G = fspecial('gaussian', ceil(3 * sigma) * 2 + 1, sigma);
    hog = imfilter(hog, G, 'same', 'replicate');
end

% 显示结果
imshow(hog);

需要注意的是，这里使用的是VLFeat工具箱中的vl_hog函数，如果没有安装需要先下载安装。同时，这里使用的是默认的HOG参数，如果需要调整可以参考VLFeat的文档进行设置。

相关问题

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。

核方法用于CEM高光谱目标检测代码

核方法（Kernel Methods）在高光谱目标检测中可以用于特征提取和分类。下面是一个使用核方法进行高光谱目标检测的代码示例：

import numpy as np
from sklearn import svm
from sklearn.kernel_approximation import RBFSampler

# 读取高光谱数据
data = np.load('hyperspectral_data.npy')
labels = np.load('hyperspectral_labels.npy')

# 数据预处理
data = data.reshape(data.shape[0], -1)  # 将数据转换为二维矩阵

# 核方法特征映射
rbf_feature = RBFSampler(gamma=0.1, n_components=100)
data_mapped = rbf_feature.fit_transform(data)

# 划分训练集和测试集
train_data = data_mapped[:500, :]
train_labels = labels[:500]
test_data = data_mapped[500:, :]
test_labels = labels[500:]

# 使用支持向量机进行分类
clf = svm.SVC(kernel='linear')
clf.fit(train_data, train_labels)

# 在测试集上进行预测
pred_labels = clf.predict(test_data)

# 计算准确率
accuracy = np.mean(pred_labels == test_labels)
print("Accuracy: ", accuracy)

在这个示例中，我们首先读取了高光谱数据和对应的标签。然后，我们对数据进行预处理，将其转换为二维矩阵的形式。接下来，我们使用`RBFSampler`进行核特征映射，将原始数据映射到高维特征空间中。然后，我们将数据集划分为训练集和测试集，并使用支持向量机（SVM）进行分类。最后，我们计算预测准确率。

请注意，这只是一个示例代码，实际应用中可能需要根据具体的数据集和任务进行调整和优化。另外，核方法的选择和参数设置也需要根据实际情况进行调整。