数字化热图并将像素映射到值

Question

我想将热图数字化，此来源中的面板 D

image

作为第一步，我尝试在opencv中读取图像并获得一个矩阵

import cv2
from pprint import pprint


def read_as_digital(image):
    # mage dimensions
    h = image.shape[0]
    w = image.shape[1]
    print(h, w)
    pass


if __name__ == '__main__':

    image = cv2.imread('ip.jpg', 1)
    pprint(image)

    read_as_digital(image)

我可以将图像读取为矩阵，但我不知道如何在热图中指定单元格的开头（对应于图像面板 D 中的不同子图）。最后，我想将像素映射到值。

任何关于如何进行的建议都会非常有帮助

编辑1：

我试图获取点击时的值

例如，当我考虑源中提供的热图的一小部分时

我希望获得图像中每个单元格（以黄点为中心）的平均值。 单击不同的点会产生不同的值。单击已匹配的单元格 在不同的点给出不同的 RGB 值。

任何关于如何获得每个单元格平均值的建议（例如）都会很有帮助。

EDIT2：

我已经尝试了更新的代码。

这个的平均平均值（（例如））效果很好。但是，它旁边的单元格存在问题。当我单击相邻的单元格时，代码显示的平均值是 3 个具有相同颜色的单元格。如果有一种方法来限制单元格大小，那就太好了，就像指定一个边界，在代码中应该计算平均值。编辑 1 中呈现的图像有 6 行和 6 列。如果我们将其视为 6 x 6 矩阵，例如 A，则应为矩阵的每个 Aijth 条目获得平均值。

Answer 1

import cv2
import numpy as np

# print pixel value on click
def mouse_callback(event, x, y, flags, params):
    if event == cv2.EVENT_LBUTTONDOWN:
        # get specified color
        row = y
        column = x
        color = image[row, column]
        print('color = ', color)
        # calculate range
        thr = 20  # ± color range
        up_thr = color + thr
        up_thr[up_thr < color] = 255
        down_thr = color - thr
        down_thr[down_thr > color] = 0
        # find points in range
        img_thr = cv2.inRange(image, down_thr, up_thr)  # accepted range
        height, width, _ = image.shape
        left_bound = x - (x % round(width/6))
        right_bound = left_bound + round(width/6)
        up_bound = y - (y % round(height/6))
        down_bound = up_bound + round(height/6)
        img_rect = np.zeros((height, width), np.uint8)  # bounded by rectangle
        cv2.rectangle(img_rect, (left_bound, up_bound), (right_bound, down_bound), (255,255,255), -1)
        img_thr = cv2.bitwise_and(img_thr, img_rect)
        # get points around specified point
        img_spec = np.zeros((height, width), np.uint8)  # specified mask
        last_img_spec = np.copy(img_spec)
        img_spec[row, column] = 255
        kernel = np.ones((3,3), np.uint8)  # dilation structuring element
        while cv2.bitwise_xor(img_spec, last_img_spec).any():
            last_img_spec = np.copy(img_spec)
            img_spec = cv2.dilate(img_spec, kernel)
            img_spec = cv2.bitwise_and(img_spec, img_thr)
            cv2.imshow('mask', img_spec)
            cv2.waitKey(10)
        avg = cv2.mean(image, img_spec)[:3]
        print('mean = ', np.around(np.array(avg), 2))
        global avg_table
        avg_table[:, 6 - int(x / (width/6)), 6 - int(y / (height/6))] = avg
        print(avg_table)

# average value of each cell in 6x6 matrix
avg_table = np.zeros((3, 6, 6))

# create window and callback
winname = 'img'
cv2.namedWindow(winname)
cv2.setMouseCallback(winname, mouse_callback)

# read & display image
image = cv2.imread('ip.jpg', 1)
image = image[3:62, 2:118]  # crop the image to 6x6 cells
cv2.imshow(winname, image)
cv2.waitKey()  # press any key to exit
cv2.destroyAllWindows()

请注意，OpenCV 具有 BGR 颜色格式而不是 RGB。因此，例如，单击红色将打印出[0, 0, 255]。

您可以更改thr 以调整可接受颜色的范围。

图像被裁剪为仅包含 6 x 6 矩阵部分。