用 2d 点和 2 个图像制作热图答案

【问题标题】：Make a heatmap whit 2d points and 2 images用 2d 点和 2 个图像制作热图
【发布时间】：2021-06-04 13:14:40
【问题描述】：

祝大家今天好，我正在尝试创建一个热图，给定一组从 CSV 文件中提取的 x、y 坐标对。我正在使用 numpy.histogram2d 来绘制它，热图给了我正确的，但我需要将它覆盖在另一个图像上。我分享我的代码

Here 是 CSV

csv = pd.read_csv("../test2.csv")
#Gets the centroid of the coords
csv["x"] = (combined_csv["x_min"]+(combined_csv["x_max"]-combined_csv["x_min"])/2).astype(int) 
csv["y"] = (combined_csv["y_min"]+(combined_csv["y_max"]-combined_csv["y_min"])/2).astype(int)
am = csv[(csv["tracking_id"] != 7) &(csv["tracking_id"] != 28)] #Some filters

#Taken from another question
def myplot(x, y, s, bins=1000):
    heatmap, xedges, yedges = np.histogram2d(x, y, bins=bins, range=[[0, 960], [0, 480]])
    heatmap = gaussian_filter(heatmap, sigma=s)
    extent = [xedges[0], xedges[-1], yedges[0], yedges[-1]]
    return heatmap.T, extent
img, extent = myplot(am["x"], am["y_max"], 16,200)
plt.imshow(img, extent=extent, origin='upper', cmap=cm.jet)

前面的代码给了我这张图片

我将 x 的范围设置为 0 到 480，y 设置为 0 到 960，因为目标图像具有该大小，但是这样做，histogram2d 会返回直方图矩阵 h，即 200x200，然后我使用 matplotlib 进行绘图它和这将我正确地绘制在 x 的 0-480 和 y 的 0-960 范围内，我需要保存所述图像，在 480x960 像素大小中保留尽可能多的信息，然后将其与目标图像相加使用本教程how to superimpose heatmap on a base image?

final_img = cv2.addWeighted (heatmap_img, 0.5, image, 0.5, 0)

为了创造这样的东西但是图像和直方图与我想要的大小不匹配。这是目标图像

【问题讨论】：

标签： python opencv matplotlib histogram2d

【解决方案1】：

好的，所以我通过下一个代码修复错误，在同一个图上打印两个图像

base_image = image
sigma = 8
fig, ax = plt.subplots(1, 1, figsize = (20, 16))
heatmap, xedges, yedges = np.histogram2d(am["x"], am["y"], bins=200, range=[[0,960],[0,480]])
heatmap = gaussian_filter(heatmap, sigma=sigma)
extent = [xedges[0], xedges[-1], yedges[-1], yedges[0]]
img = heatmap.T
ax.imshow(img, extent=extent, cmap=cm.jet)
ax.imshow(base_image, alpha = 0.5)
ax.set_xlim(0, 960)
ax.set_ylim(480,0)
ax.axes.get_yaxis().set_visible(False)
ax.axes.get_xaxis().set_visible(False)
plt.subplots_adjust(left=0, bottom=0, right=1, top=1, wspace=0, hspace=0)
plt.savefig("heatmap_final.png", bbox_inches='tight')
plt.show()
plt.close(fig)

【讨论】：