高光谱三维python

高光谱图像是一种具有大量连续波段的图像，它可以提供比普通彩色图像更丰富的信息。在Python中，有一些库可以用来处理和可视化高光谱图像，比如`spectral`库。通过加载高光谱图像数据集，并使用`view_cube`函数可以将高光谱图像以三维形式展示出来。

下面是一个示例代码，展示了如何加载高光谱图像数据并以三维形式显示：

import os
import scipy.io as sio
from spectral import *

# 设置数据集路径
dataset_path = os.path.join('data')

# 加载高光谱图像数据
data = sio.loadmat(os.path.join(dataset_path, 'xx.mat'))['xx']

# 设置深度缓冲区大小
spectral.settings.WX_GL_DEPTH_SIZE = 16

# 以三维形式显示高光谱图像
view_cube(data, bands=[29, 19, 9])

需要注意的是，运行该代码需要先安装`spectral`库，并且保证已经安装了相关的依赖库。

相关问题

按行读取84高光谱影像python代码

以下是一个示例代码，可以按行读取84高光谱影像：

import numpy as np

# 读取84高光谱影像
with open("84_hsi_image.dat", "r") as f:
    lines = f.readlines()

# 获取影像的行数和列数
num_rows = int(lines[0].split()[0])
num_cols = int(lines[0].split()[1])

# 初始化影像数组
image = np.zeros((num_rows, num_cols, 84))

# 逐行读取数据并存入影像数组
for i in range(num_rows):
    line = lines[i+1].split()
    for j in range(num_cols):
        for k in range(84):
            image[i, j, k] = float(line[j*84+k])

# 输出影像数组的形状
print("影像数组的形状为：", image.shape)

解释一下这段代码的流程：

首先打开 "84_hsi_image.dat" 文件，使用 `readlines()` 方法读取文件中的所有行，保存在 `lines` 列表中。

文件的第一行包含影像的行数和列数，使用 `split()` 方法获取并转化为整数类型。

然后，初始化一个三维的数组 `image`，其维度为 `(num_rows, num_cols, 84)`，表示行数、列数和波段数。

接下来，使用一个循环逐行读取数据，并将其存入 `image` 数组中。每一行数据都是一个字符串，使用 `split()` 方法将其转化为一个包含 84 个元素的列表。然后，将这些元素转化为浮点数，并存入 `image` 数组中的相应位置。

最后，输出影像数组的形状。

C++读取高光谱raw文件为三维数组

我可以回答这个问题。C可以使用Python中的NumPy库来读取高光谱raw文件为三维数组。具体的代码实现可以参考以下链接：https://stackoverflow.com/questions/44887516/how-to-read-a-hyperspectral-image-in-python。