python 繪制場景熱力圖的示例
我們在做諸如人群密集度等可視化的時候,可能會考慮使用熱力圖,在Python中能很方便地繪制熱力圖。
下面以識別圖片中的行人,并繪制熱力圖為例進行講解。
- 步驟1:首先識別圖像中的人,得到bounding box的中心坐標。識別方法多樣化,坐標也可以自己定義。
- 步驟2:將所有中心坐標放入一個list類型的變量data中,即data = [[x1,y1] [x2,y2] …]
- 步驟3:繪制熱力圖,并將熱力圖加權(quán)疊加到原圖上。
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
根據(jù)識別的結(jié)果得到data的值,傳入以下apply_heatmap(image,data)繪制熱力圖;
def apply_heatmap(image,data):
'''image是原圖,data是坐標'''
'''創(chuàng)建一個新的與原圖大小一致的圖像,color為0背景為黑色。這里這樣做是因為在繪制熱力圖的時候如果不選擇背景圖,畫出來的圖與原圖大小不一致(根據(jù)點的坐標來的),導致無法對熱力圖和原圖進行加權(quán)疊加,因此,這里我新建了一張背景圖。'''
background = Image.new("RGB", (image.shape[1], image.shape[0]), color=0)
# 開始繪制熱度圖
hm = HeatMap(data)
hit_img = hm.heatmap(base=background, r = 100) # background為背景圖片,r是半徑,默認為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格式轉(zhuǎn)換成cv2格式
overlay = image.copy()
alpha = 0.5 # 設置覆蓋圖片的透明度
cv2.rectangle(overlay, (0, 0), (image.shape[1], image.shape[0]), (255, 0, 0), -1) # 設置藍色為熱度圖基本色藍色
image = cv2.addWeighted(overlay, alpha, image, 1-alpha, 0) # 將背景熱度圖覆蓋到原圖
image = cv2.addWeighted(hit_img, alpha, image, 1-alpha, 0) # 將熱度圖覆蓋到原圖
網(wǎng)站上隨意找一張圖片進行實驗:
原圖如下:

結(jié)果如下:

可視化效果可以調(diào)節(jié),如:通過調(diào)節(jié)hm.heatmap(base=background, r = 100)中的r即可調(diào)節(jié)熱力點的半徑大小。
以上就是python 繪制場景熱力圖的示例的詳細內(nèi)容,更多關于python 繪制熱力圖的資料請關注腳本之家其它相關文章!
相關文章
Ubuntu16.04 安裝多個python版本的問題及解決方法
Ubuntu16.04自帶python2.7與python3.5,Ubuntu 官方 apt 庫中還未收錄 python 3.8,因此添加 deadsnakes PPA 源安裝python3.8,否則會出現(xiàn)報錯,接下來通過本文給大家介紹Ubuntu16.04 安裝python的問題,一起看看吧2021-09-09
手把手教你將Flask應用封裝成Docker服務的實現(xiàn)
這篇文章主要介紹了手把手教你將Flask應用封裝成Docker服務,文中通過示例代碼介紹的非常詳細,對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值,需要的朋友們下面隨著小編來一起學習學習吧2020-08-08
在Python中使用zlib模塊進行數(shù)據(jù)壓縮的教程
這篇文章主要介紹了在Python中使用zlib模塊進行數(shù)據(jù)壓縮的教程,是Python入門學習中的基礎知識,需要的朋友可以參考下2015-06-06

