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