最近学习高光谱遥感图像分类相关内容,在用神经网路的代码实现分类的时候,最后生成的hdf5文件
请问如何实现对分类结果的可视化,如下图
其中使用的语言是python 高光谱影像的格式是mat格式
先感谢各位
最近学习高光谱遥感图像分类相关内容,在用神经网路的代码实现分类的时候,最后生成的hdf5文件
请问如何实现对分类结果的可视化,如下图
其中使用的语言是python 高光谱影像的格式是mat格式
先感谢各位
该回答引用GPTᴼᴾᴱᴺᴬᴵ
高光谱影像分类的可视化通常是通过绘制彩色图像来呈现的。一种简单的方法是使用Python中的matplotlib库来实现。以下是一个示例代码,它演示了如何使用matplotlib来绘制高光谱影像分类结果的可视化图像。
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.colors import ListedColormap
# Load classified image data
classified_image = ... # Load the classified image data here
# Define a colormap for visualization
colors = [(0, 0, 0), (1, 0, 0), (0, 1, 0), (0, 0, 1), (1, 1, 0), (1, 0, 1), (0, 1, 1), (1, 1, 1)]
cmap = ListedColormap(colors)
# Plot the classified image
plt.imshow(classified_image, cmap=cmap)
# Show the plot
plt.show()
在上面的代码中,我们首先加载了分类图像数据,然后定义了一个颜色映射来将分类标签映射到颜色。然后,我们使用imshow()函数将分类图像绘制成一个彩色图像。最后,我们使用show()函数显示绘制的图像。
可以根据实际需要调整代码中的参数和细节,例如颜色映射、图像大小、图像标题等等。