Spectral Python (SPy)是一个用于处理高光谱图像数据的纯Python模块。它具有读取、显示、操作和分类高光谱图像的功能。
之所以用它是因为这个对多波段图像的支持更好
参考
一、SPy 安装
依赖模块
虽然可以只用Python和NumPy来使用SPy来处理高光谱数据，但如果想使用SPy的任何图形功能，你还需要其他几个模块
要在IPython中使用SPy，您需要在” pylab “模式下启动IPython(请参阅启动IPython)
; 安装
pip install spectral
二、读取高光谱图像
import spectral
img = open_image('92AV3C.lan')
print(img)
这个时候会显示图片信息，包括长宽波段数等，如下：
Data Source: '.\.\./92AV3C.lan'
Rows: 145
Samples: 145
Bands: 220
Interleave: BIL
Quantization: 16 bits
Data format: int16
读取图像文件中的特殊子类实例方法
方法描述read_bandReads a single band into an MxN arrayread_bandsReads multiple bands into an MxNxC arrayread_pixelReads a single pixel into a length B arrayread_subregionReads multiple bands from a rectangular sub-region of the imageread_subimageReads specified rows, columns, and bands
三、显示图像
1 固定显示
按理就是如下
import spectral
img = spectral.open_image('./92AV3C.lan')
print(img)
view = spectral.imshow(img)
但是图像 一闪而过，并且spectral好像没有类似 CV2的 waitKey方法。所以无法暂停，解决方法有三：
- 断点
加断点调试， - 进入ipython模式,
终端下输入ipython并回车
In [1]: from spectral import *
In [2]: img = open_image('92AV3C.lan')
In [3]: view = imshow(img,(29,19,9))
Attribute Qt::AA_EnableHighDpiScaling must be set before QCoreApplication is created.
图片显示出来。
- 借助CV2的waitKey
这个是真的离谱，但是还挺好用
import spectral
import cv2
img = spectral.open_image('./92AV3C.lan')
img_1 = img[:,:,19].reshape(145,145)
view = spectral.imshow(img,(29,19,9))
cv2.imshow('1',img_1)
cv2.waitKey(0)
左边那幅小图就是opencv显示的。有点透。
2 spectral的特点
- 图像放大镜
按下z键盘键，将打开变焦窗口，显示图像的放大视图。通过按住ctrl键并在原始窗口中用鼠标左键单击，缩放窗口将显示原始窗口中选中的像素
- 显示像素光谱信息
双击原始图或者缩放窗口中的点，将会显示该点的全波段信息。点可以叠加。
- 显示RGB 数据
In [1]: from spectral import *
In [2]: img = open_image('92AV3C.lan')
In [3]: view = imshow(img, (29, 19, 9))
In [4]: print(view)
ImageView object:
Display bands : (29, 19, 9)
Interpolation : <default>
RGB data limits :
R: [2054.0, 6317.0]
G: [2775.0, 7307.0]
B: [3560.0, 7928.0]
</default>
imshow(img, (29, 19, 9))中的 (29,19,9)就是从光谱中分别抽取的第29,19,9个波段来当替代RGB三个波段。形成伪RGB图像。(原因是谱相机可能避开了可见光部分波段，无法形成真RGB图)
4. 类地图显示
import spectral
import cv2
img = spectral.open_image('./92AV3C.lan')
img_1 = img[:,:,19].reshape(145,145)
显示真实地物分类
gt = spectral.open_image('92AV3GT.GIS').read_band(0)
view = spectral.imshow(classes=gt)
cv2.imshow('1',img_1)
cv2.waitKey(0)
import spectral
import cv2
img = spectral.open_image('./92AV3C.lan')
img_1 = img[:,:,19].reshape(145,145)
#显示遮罩图像
gt = spectral.open_image('92AV3GT.GIS').read_band(0)
view = spectral.imshow(img, (30, 20, 10), classes=gt)
view.set_display_mode('overlay') #显示模式为覆盖
view.class_alpha = 0.5 #透明度
cv2.imshow('1',img_1)
cv2.waitKey(0)
可以按键盘上的
c, d, shift+C来互相切换。关于键鼠方面的快捷方式，可以通过按 h键来在终端输出。如下：
Mouse Functions:
0-9 -> enter class ID for image pixel labeling
ENTER -> apply specified class ID to selected rectangular region
a/A -> decrease/increase class overlay alpha value
c -> set display mode to "classes" (if classes set)
C -> set display mode to "overlay" (if data and classes set)
d -> set display mode to "data" (if data set)
h -> print help message
i -> toggle pixel interpolation between "nearest" and SPy default.
z -> open zoom window
3 光谱立方体显示
个人觉得超立方显示光谱图像不具备分析效用，但是的确巨塔马好看
这部分需要安装wx包，openGL包，
wx基于 wxPython 模块实现
pip3 install wxPython
pip3 install PyOpenGL
安装好了就可以显示了，输入以下代码
import spectral
import cv2
img = spectral.open_image('./92AV3C.lan')
img_1 = img[:,:,19].reshape(145,145)
spectral.view_cube(img, bands=[29, 19, 9])
#这里也可以不选波段，但是打开会慢很多
cv2.imshow('1',img_1)
cv2.waitKey(0)
这里注意，打开的窗口产生空白画布（未显示立方体)，如果是显示器不支持32位深度缓冲区，可以使用如下命令改变缓冲器大小位16位等
spectral.settings.WX_GL_DEPTH_SIZE = 16
四、保存图像
spectral.save_rgb('rgb.jpg', img, [29, 19, 9])
保存索引彩色图像类似于保存 RGB 图像
Original: https://blog.csdn.net/YH_24H/article/details/115544591
Author: YH_24H
Title: python下的spectral模块(高光谱图像处理)
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