增加模块；增加主调用命令

2026-01-07 16:36:47 +08:00
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+# 高光谱分析工具包 - 统一命令行接口
+
+## 📖 概述
+
+本工具包提供统一的命令行接口 (`main.py`)，支持动态导入和调用所有功能模块，无需手动管理复杂的参数和依赖关系。
+
+## 🚀 快速开始
+
+### 1. 安装依赖
+
+```bash
+pip install -r requirements.txt
+```
+
+### 2. 查看帮助
+
+```bash
+# 查看所有可用命令
+python main.py --help
+
+# 查看特定任务的帮助
+python main.py dim-reduction --help
+python main.py classification --help
+```
+
+### 3. 查看可用任务
+
+```bash
+python main.py list
+```
+
+## 📋 可用任务
+
+### 🔬 数据预处理
+- **preprocessing**: 数据预处理（标准化、异常值处理等）
+
+### 📊 降维分析
+- **dim-reduction**: 高光谱数据降维（PCA、ICA、LDA等）
+
+### 🎯 图像分割
+- **segmentation**: 阈值分割（Otsu、ISODATA等）
+
+### ⚡ 边缘检测
+- **edge-detection**: 图像边缘检测（Canny、Sobel等）
+
+### 🔍 异常检测
+- **anomaly-detection**: 异常像素检测（协方差、单类SVM等）
+
+### 🏷️ 分类分析
+- **classification**: 监督分类（SVM、随机森林等）
+
+### 📈 聚类分析
+- **clustering**: 无监督聚类（K-Means、GMM等）
+
+### 🎯 特征选择
+- **feature-selection**: 特征选择算法（SPA、CARS等）
+
+### 🌿 光谱指数
+- **spectral-index**: 光谱指数计算（NDVI、EVI等）
+
+### 📐 形状特征
+- **shape-features**: 形状特征分析
+
+### 🎨 颜色分析
+- **color-analysis**: 色差计算分析
+
+### 🔧 图像滤波
+- **filtering**: 空间/形态学滤波
+
+### 📈 回归分析
+- **regression**: 回归模型分析
+
+## 💡 使用示例
+
+### 降维分析
+```bash
+# PCA降维到3个组件
+python main.py dim-reduction --input data.hdr --method pca --n-components 3 --output-dir results
+
+# 批量降维分析
+python main.py dim-reduction --input data.hdr --method pca --batch --output-dir results/batch
+```
+
+### 图像分割
+```bash
+# Otsu自动阈值分割
+python main.py segmentation --input data.hdr --method otsu --band-index 100 --output-dir results
+
+# 固定阈值分割
+python main.py segmentation --input data.hdr --method fixed --threshold 0.5 --band-index 50 --output-dir results
+```
+
+### 分类分析
+```bash
+# SVM分类（需要ROI文件）
+python main.py classification --input data.hdr --roi-file roi.xml --method svm --output-dir results
+
+# 随机森林分类
+python main.py classification --input data.hdr --roi-file roi.xml --method rf --output-dir results
+```
+
+### 光谱指数计算
+```bash
+# 计算指定指数
+python main.py spectral-index --input data.hdr --indices NDVI EVI ARVI --png --output-dir results
+
+# 计算所有指数
+python main.py spectral-index --input data.hdr --batch --png --output-dir results/indices
+```
+
+### 异常检测
+```bash
+# 协方差异常检测
+python main.py anomaly-detection --input data.hdr --method covariance --contamination 0.1 --output-dir results
+```
+
+### 聚类分析
+```bash
+# K-Means聚类
+python main.py clustering --input data.hdr --method kmeans --n-clusters 5 --output-dir results
+
+# 高斯混合模型聚类
+python main.py clustering --input data.hdr --method gmm --n-clusters 3 --output-dir results
+```
+
+### 特征选择
+```bash
+# SPA算法选择特征
+python main.py feature-selection --input data.csv --label-column target --method spa --n-features 20 --output-dir results
+```
+
+### 数据预处理
+```bash
+# 标准化处理
+python main.py preprocessing --input data.csv --method standard --handle-outliers --output-dir results
+```
+
+### 形状特征分析
+```bash
+# 分析分割结果的形状特征
+python main.py shape-features --input segmented.dat --input-type dat --band-index 0 --min-area 50 --output-dir results
+```
+
+## 📁 输出文件
+
+每个任务执行后会生成以下文件：
+
+- **`<task>_<prefix>.dat/.hdr`**: 主要结果文件（ENVI格式）
+- **`<task>_summary.json`**: 任务执行摘要
+- **`execution_log.json`**: 执行日志
+- **`<task>_report.html`**: HTML格式的详细报告
+- **可视化文件**: PNG格式的图表和图像
+
+## ⚙️ 通用参数
+
+所有任务都支持以下通用参数：
+
+- `--input, -i`: 输入文件路径（必需）
+- `--output-dir, -o`: 输出目录（默认: ./results）
+- `--output-prefix`: 输出文件前缀（默认: result）
+
+## 🔧 高级选项
+
+### 调试模式
+```bash
+# 启用详细错误信息
+python main.py <task> [参数...] --debug
+```
+
+### 批量处理
+许多任务支持批量处理模式：
+```bash
+# 批量降维
+python main.py dim-reduction --input data.hdr --batch
+
+# 批量分割
+python main.py segmentation --input data.hdr --batch
+
+# 批量边缘检测
+python main.py edge-detection --input data.hdr --batch
+```
+
+### 自定义参数
+```bash
+# 自定义降维组件数
+python main.py dim-reduction --input data.hdr --n-components 10
+
+# 自定义聚类数
+python main.py clustering --input data.hdr --n-clusters 8
+
+# 自定义特征数量
+python main.py feature-selection --input data.csv --n-features 50
+```
+
+## 📊 结果查看
+
+### 命令行摘要
+执行完成后会显示彩色的执行摘要，包括：
+- 任务名称和执行时间
+- 输入参数
+- 结果统计信息
+- 输出文件列表
+
+### HTML报告
+打开生成的 `<task>_report.html` 文件查看详细的执行报告，包含：
+- 执行参数
+- 结果统计
+- 可视化图表
+- 文件信息
+
+### JSON摘要
+`<task>_summary.json` 包含结构化的结果摘要，可用于进一步处理。
+
+## 🚨 故障排除
+
+### 常见问题
+
+1. **文件不存在错误**
+   - 检查输入文件路径是否正确
+   - 确保文件有适当的读取权限
+
+2. **内存不足错误**
+   - 对于大型高光谱数据，考虑增加系统内存
+   - 或使用降维预处理减少数据大小
+
+3. **依赖包错误**
+   - 确保已安装所有必需的依赖包
+   - 运行 `pip install -r requirements.txt`
+
+4. **参数错误**
+   - 使用 `--help` 查看正确的参数格式
+   - 检查参数值是否在有效范围内
+
+### 获取帮助
+
+```bash
+# 通用帮助
+python main.py --help
+
+# 任务特定帮助
+python main.py <task-name> --help
+
+# 查看示例
+python examples.py
+```
+
+## 🏗️ 架构说明
+
+### 模块化设计
+- **`main.py`**: 主入口，参数解析和任务分发
+- **`registry.py`**: 模块注册表，管理所有任务信息
+- **`validators.py`**: 输入验证和错误检查
+- **`output_handler.py`**: 统一输出处理和报告生成
+
+### 动态导入
+系统使用 Python 的 `importlib` 实现动态模块导入，确保：
+- 只在需要时加载相关模块
+- 减少启动时间和内存占用
+- 支持模块的独立开发和维护
+
+### 参数验证
+内置多层参数验证：
+- 文件存在性和格式检查
+- 参数范围和类型验证
+- 数据维度和大小验证
+- 任务特定逻辑验证
+
+## 📝 开发说明
+
+### 添加新任务
+1. 在相应模块中实现功能
+2. 在 `registry.py` 中添加任务注册信息
+3. 创建对应的参数构建器类
+4. 更新文档和示例
+
+### 扩展验证
+在 `validators.py` 中添加新的验证逻辑，确保输入数据的正确性。
+
+### 自定义输出
+在 `output_handler.py` 中添加新的输出格式或报告类型。
+
+## 🤝 贡献
+
+欢迎提交问题报告和功能建议！请确保：
+- 提供详细的问题描述
+- 包含错误信息和环境信息
+- 建议新功能时说明使用场景