阈值化后温度为黑色答案

【问题标题】：Temperature is black after thresholding阈值化后温度为黑色
【发布时间】：2018-12-22 18:39:32
【问题描述】：

我想根据密度显示温度。

以下是我使用的功能，

def add_heat(heatmap, bbox_list):
    for i in range(len(bbox_list)):
        rect = trackers[i].get_position()

        heatmap[int(rect.left()):int(rect.top()), int(rect.right()):int(rect.bottom())] += 1
    return heatmap

def apply_threshold(heatmap, threshold):
    # Zero out pixels below the threshold
    heatmap[heatmap <= threshold] = 0
    # Return thresholded map

    cv2.imwrite("heatmap.png",heatmap)
    return heatmap

add_heat 函数将循环遍历跟踪器，并仅在那些特定区域上调整热图以进行阈值处理
apply_threshold 如果低于特定阈值，会将所有像素转换为零。

我这样称呼它，

heat = np.zeros_like(frame[:, :, 0]).astype(np.float)
heat = add_heat(heat,trackers)
heat = apply_threshold(heat, 80)
heatmap = np.clip(heat, 0, 255)

trackers 包含所有被跟踪的坐标。但是，当我尝试显示最终结果时，它仍然是黑色的。我可以知道我错过了什么吗？

【问题讨论】：

请提供适当的最小、完整和可验证的示例。你在哪里/如何加载图像？什么形象？您要导入哪些模块？
您的问题听起来很有趣但不清楚。请按照上面的建议添加更多详细信息。

标签： opencv heatmap detection dlib image-thresholding

【解决方案1】：

看来你的问题出在这里：

heatmap[int(rect.left()):int(rect.top()), int(rect.right()):int(rect.bottom())] += 1
return heatmap

假设你想使用像 skimage 这样的热图，你应该这样做：

heatmap[top_row:bottom_row, leftmost_column:rightmost_column]

在您的代码中将如下所示：

heatmap[int(rect.bottom()):int(rect.top()), int(rect.left()):int(rect.right())] += 1
return heatmap

您可能想了解更多关于 numpy 数组的信息。当我看到这个问题originated 时，我能够知道发生了什么。

【讨论】：