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python 绘制场景热力图的示例
站长资源 2024/11/24 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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《魔兽世界》大逃杀！60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线

暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容，新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线，届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。

艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕，并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时，他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中，玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动，其中包含极高的风险和史诗级的奖励。

《强袭风暴》不是普通的战场，作为一个独立于主游戏之外的活动，玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》，不分职业、不分装备（除了你在赛局中捡到的），光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式，玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前，可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹，《巨龙崛起》和《魔兽世界：巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。

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