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python 绘制场景热力图的示例
脚本专栏 2024/12/24 佚名
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我们在做诸如人群密集度等可视化的时候，可能会考虑使用热力图，在Python中能很方便地绘制热力图。

下面以识别图片中的行人，并绘制热力图为例进行讲解。

  • 步骤1：首先识别图像中的人，得到bounding box的中心坐标。识别方法多样化，坐标也可以自己定义。
  • 步骤2：将所有中心坐标放入一个list类型的变量data中，即data = [[x1,y1] [x2,y2] …]
  • 步骤3：绘制热力图，并将热力图加权叠加到原图上。

需要import的包：

import cv2
import numpy as np
from PIL import Image
from pyheatmap.heatmap import HeatMap
import matplotlib.pyplot as plt

根据识别的结果得到data的值，传入以下apply_heatmap(image,data)绘制热力图;

def apply_heatmap(image,data):
  '''image是原图，data是坐标'''
  '''创建一个新的与原图大小一致的图像，color为0背景为黑色。这里这样做是因为在绘制热力图的时候如果不选择背景图，画出来的图与原图大小不一致（根据点的坐标来的），导致无法对热力图和原图进行加权叠加，因此，这里我新建了一张背景图。'''
  background = Image.new("RGB", (image.shape[1], image.shape[0]), color=0)
  # 开始绘制热度图
  hm = HeatMap(data)
  hit_img = hm.heatmap(base=background, r = 100) # background为背景图片，r是半径，默认为10
  # ~ plt.figure()
  # ~ plt.imshow(hit_img)
  # ~ plt.show()
  #hit_img.save('out_' + image_name + '.jpeg')
  hit_img = cv2.cvtColor(np.asarray(hit_img),cv2.COLOR_RGB2BGR)#Image格式转换成cv2格式
  overlay = image.copy()
  alpha = 0.5 # 设置覆盖图片的透明度
  cv2.rectangle(overlay, (0, 0), (image.shape[1], image.shape[0]), (255, 0, 0), -1) # 设置蓝色为热度图基本色蓝色
  image = cv2.addWeighted(overlay, alpha, image, 1-alpha, 0) # 将背景热度图覆盖到原图
  image = cv2.addWeighted(hit_img, alpha, image, 1-alpha, 0) # 将热度图覆盖到原图

网站上随意找一张图片进行实验：

原图如下：

python 绘制场景热力图的示例

结果如下：

python 绘制场景热力图的示例

可视化效果可以调节，如：通过调节hm.heatmap(base=background, r = 100)中的r即可调节热力点的半径大小。

以上就是python 绘制场景热力图的示例的详细内容，更多关于python 绘制热力图的资料请关注其它相关文章！

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稳了！魔兽国服回归的3条重磅消息！官宣时间再确认！

昨天有一位朋友在大神群里分享，自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。

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而他在复制这个网址并且进行登录之后，确实是网易的网址，也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情，因为以前都没有出现这样的情况，现在突然提示跳转到国服战网的网址，是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢？

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