ihs图像融合，提取.mat数据集将其转为h5并可视化，python完整代码

以下是一个将 `.mat` 数据集转换为 `.h5` 文件并可视化的 Python 完整代码，包括了 IHS 图像融合的过程：

import h5py
import scipy.io
import cv2
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载 IHS 数据集
mat = scipy.io.loadmat('ihs_dataset.mat')
I = mat['I']
H = mat['H']
S = mat['S']

# IHS 图像融合
alpha = 0.1
beta = 1.0 - alpha
I_fused = alpha * I + beta * H * S

# 将融合后的图像保存为 .mat 文件
scipy.io.savemat('ihs_fused.mat', {'I_fused': I_fused})

# 将 .mat 文件转换为 .h5 文件
mat_data = scipy.io.loadmat('ihs_fused.mat')
f = h5py.File('ihs_fused.h5', 'w')
for key in mat_data:
    f.create_dataset(key, data=mat_data[key])
f.close()

# 加载 .h5 文件并可视化
hf = h5py.File('ihs_fused.h5', 'r')
data = hf.get('I_fused')
I_fused_h5 = np.array(data)
I_fused_h5 = cv2.cvtColor(I_fused_h5, cv2.COLOR_BGR2RGB)
plt.imshow(I_fused_h5)
plt.show()

需要注意的是，这个代码中的图像融合过程是使用了 IHS 融合算法，实际情况中可能需要根据具体需求选择不同的图像融合算法。另外，需要安装依赖的库：`h5py`、`scipy`、`cv2`、`numpy`、`matplotlib`。