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# 高光谱塑料分类工具
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[](https://www.python.org/)
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## 基于高光谱成像和深度学习的微塑料材料分类与识别工具
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### 功能特性
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- 支持BIL格式高光谱数据读取和处理
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- 使用UNet模型进行图像分割和掩膜生成
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- 多种塑料材料的分类识别
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- 背景校正和光谱特征提取
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- 输出ENVI标准格式分类结果
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### 安装
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#### 前置要求
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- Python 3.12
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- CUDA (可选，用于GPU加速)
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- 足够的内存处理高光谱数据
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- 固态硬盘
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#### 安装步骤
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1. 克隆仓库：
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```bash
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git clone
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cd hyperspec-plastic-classification
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```
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2. 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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### 使用方法
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#### 基本用法
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```bash
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python main.py --bil_path /path/to/input.bil --output_path /path/to/output --model_path /path/to/model.m
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```
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#### 参数说明
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| 参数 | 必需 | 默认值 | 描述 |
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| --bil_path | 是 | 无 | 输入BIL文件路径 |
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| --output_path | 是 | 无 | 输出目录路径 |
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| --model_path | 是 | 无 | 分类模型路径 |
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| --unet_path | 否 | ./unet_pytorch/logs/best_epoch_weights.pth | UNet模型权重路径 |
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#### 示例
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```bash
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# 使用默认UNet权重
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python main.py --bil_path ./data/input.bil --output_path ./results --model_path ./models/svm.m
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# 指定所有参数
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python main.py --bil_path ./data/input.bil --output_path ./results --model_path ./models/svm.m --unet_path ./custom_unet_weights.pth
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# Windows系统示例
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python main.py --bil_path "C:\Users\HyperSpec\test\MPData2.bil" --output_path "C:\Users\HyperSpec\test" --model_path ".\classification_model\modelsave\svm.m" --unet_path ".\unet_pytorch\logs\best_epoch_weights.pth"
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```
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### 项目结构
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```
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hyperspec-plastic-classification/
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├── main.py # 主程序入口
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├── bil2rgb.py # BIL转RGB模块
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├── unet_pytorch/ # UNet模型相关
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│ ├── predict_rgb.py
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│ └── logs/
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│ └── best_epoch_weights.pth # 预训练UNet权重
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├── classification_model/ # 分类模型
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│ └── Parallel/
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│ └── predict_plastic.py
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├── modelsave/
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│ └── svm.m # 预训练分类模型
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├── shape_spectral.py # 光谱特征提取
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├── shape_spectral_background.py # 背景校正
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├── requirements.txt # 项目依赖
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└── README.md # 项目说明
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```
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### 输入输出格式
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#### 输入文件格式
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- BIL 格式高光谱数据文件 (.bil)
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- 对应的 HDR 头文件 (.hdr)
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#### 输出文件格式
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- ENVI 分类结果文件 (.dat)
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- ENVI 头文件 (.hdr)
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### 处理流程
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1. 读取BIL格式高光谱数据
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2. 转换为RGB图像
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3. 使用UNet模型生成掩膜
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4. 提取光谱特征
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5. 应用背景校正
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6. 数据清理和过滤
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7. 使用分类模型预测材料类型
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8. 保存ENVI格式分类结果
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### 支持的塑料类型
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工具支持以下塑料材料的分类：
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| 类别编号 | 材料名称 |
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|----------|----------|
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| 1 | ABS |
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| 2 | HDPE |
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| 3 | LDPE |
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| 4 | PA6 |
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| 5 | PET |
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| 6 | PP |
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| 7 | PS |
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| 8 | PTFE |
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| 9 | PVC |
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### 依赖库
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主要依赖的 Python 库：
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- opencv-python
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- numpy
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- matplotlib
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- pandas
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- pywavelets
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- scikit-learn
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- torch
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完整依赖请查看 `requirements.txt` 文件。
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### 许可证
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本项目采用 Creative Commons 非商业许可证。
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### 常见问题
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1. **运行时报错"ModuleNotFoundError"**
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确保已安装所有依赖：`pip install -r requirements.txt`
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2. **处理大型文件时内存不足**
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考虑减少处理区域或增加系统内存
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3. **分类结果不准确**
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检查输入数据质量，确认模型是否适合当前数据类型
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### 联系方式
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作者：[北京依锐思]
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邮箱：[huilai_zhang@126.com](mailto:your.email@example.com)
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项目地址：[https://github.com/yourusername/hyperspec-plastic-classification](https://github.com/yourusername/hyperspec-plastic-classification)
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### 更新日志
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- v1.0.0 (2025-08-26)
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初始版本发布
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- 支持BIL格式高光谱数据处理
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- 集成UNet分割和SVM分类
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- 输出ENVI格式分类结果
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Reference in New Issue
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