展示HN：Siapy-lib – 一款用于光谱图像分析的Python库
我一直在开发 siapy-lib，这是一个用于处理和分析高光谱及多光谱图像的 Python 库。它旨在帮助研究人员、工程师和开发者在不使用像 ENVI 或 SNAP 这样大型图形用户界面工具的情况下，处理光谱图像数据。
该库注重灵活性和模块化，采用基于插件的架构，使其易于扩展并集成到您自己的工作流程中。
主要功能：
• 光谱图像处理：轻松读取和可视化 ENVI、GeoTIFF 和原始图像立方体。
• 光谱分析：提取和分析光谱特征。
• 机器学习集成：标记图像区域、训练模型和图像分割。
• 相机共注册：对来自多个传感器的数据进行对齐，并计算相机空间之间的变换。
• 辐射度转换：使用参考面板将辐射度转换为反射率。
• CLI 工具（实验性）：通过 siapy-cli 提供基本的命令行访问，便于快速原型开发。
该库仍在不断发展中，我非常希望听到从事遥感、地球观测或光谱成像的人员的反馈，无论是学术界还是应用领域。欢迎提出建议、报告错误或贡献代码！
GitHub: [https://github.com/siapy/siapy-lib](https://github.com/siapy/siapy-lib)
CLI（可选）：[https://github.com/siapy/siapy-cli](https://github.com/siapy/siapy-cli)
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I've been working on siapy-lib, a Python library for processing and analyzing hyperspectral and multispectral images. It’s aimed at researchers, engineers, and developers who want to work with spectral image data without the overhead of large GUI-based tools like ENVI or SNAP.<p>The library focuses on flexibility and modularity, using a plugin-based architecture to make it easy to extend and integrate into your own pipelines.<p>Key features:
• Spectral Image Handling: Read and visualize ENVI, GeoTIFF, and raw image cubes with ease.
• Spectral Analysis: Extract and analyze spectral signatures
• Machine Learning Integration: Label image regions, train models, and segment images
• Camera Co-registration: Align data from multiple sensors and compute transformations between camera spaces.
• Radiometric Conversion: Convert radiance to reflectance using reference panels.
• CLI Tool (Experimental): Basic command-line access via siapy-cli for quick prototyping.<p>The library is still evolving, and I’d love feedback from people working in remote sensing, Earth observation, or spectral imaging—whether academic or applied. Suggestions, bug reports, or contributions are all welcome!<p>GitHub: <a href="https://github.com/siapy/siapy-lib">https://github.com/siapy/siapy-lib</a>
CLI (optional): <a href="https://github.com/siapy/siapy-cli">https://github.com/siapy/siapy-cli</a>