python生成热度图_Python - 场景热力图绘制[转]

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.

以识别图片中的行人，并绘制热力图为例.

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.

Python 实现：import cv2

import numpy as np

from PIL import Image

from pyheatmap.heatmap import HeatMap

import matplotlib.pyplot as plt

def apply_heatmap(image, data):

'''

image: 原图

data: 识别得到的坐标结果.

'''

# 创建一个新的与原图大小一致的图像，color为0背景为黑色

# 原因：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

background = Image.new("RGB", (image.shape[1], image.shape[0]), color=0)

# 开始绘制热度图

hm = HeatMap(data)

# background为背景图片，r是半径，默认为10

# 可以用于调节可视化效果，调节r即可调节热力点的半径大小

hit_img = hm.heatmap(base=background, r = 100)

# hit_img 为 PIL Image格式.

#hit_img.save('out_' + image_name + '.jpeg')

#plt.figure()；plt.imshow(hit_img)；plt.show()

hit_img = cv2.cvtColor(np.asarray(hit_img),cv2.COLOR_RGB2BGR)

overlay = image.copy()

alpha = 0.5 # 设置覆盖图片的透明度

# 设置蓝色为热度图基本色蓝色

cv2.rectangle(overlay, (0, 0), (image.shape[1], image.shape[0]), (255, 0, 0), -1)

# 将背景热度图覆盖到原图

image = cv2.addWeighted(overlay, alpha, image, 1-alpha, 0)

# 将热度图覆盖到原图

image = cv2.addWeighted(hit_img, alpha, image, 1-alpha, 0)

return image

测试结果如图(左-原图，右-热力图结果)：

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