将JPEG格式的热图图像转换为python中的类别

Question

我有一张 JPEG 格式的大量热图照片，我想根据每个条目的颜色将条目转换为 5 个不同的类别，并将最终结果存储在三个 2D-numpy 数组中（一个用于 A 部分，一个用于 B 节，一个用于 C 节）。

分类如下：

红色：5， 深棕色：4， 浅棕色：3， 浅橙色：2个， 白色：1

您可以在下图中看到仅显示几行 JPEG 格式的裁剪照片：

如何在 python 中做到这一点？

Answer 1

我建议您安装并使用OpenCV 来帮助处理。这也提供了一个可以使用的 Python 库。

以下适用于您提供的热图。您需要针对大量热图进行相应修改。

它首先将图像裁剪成 3 个图像，分别用于 A、B 和 C。接下来，它提取每个类别颜色的像素，首先将它们转换为白色，然后将每个像素调整为16 x 16 灰度图像。接下来，它将非零值转换为当前类别值并将其添加到您的数组中。

import numpy as np
import cv2    


def parse_image(img):

    # Start with all zeros in a 16x16 array
    data = np.zeros((16, 16), dtype=int)

    # List holding min and max BGR values for each category

    categories = [
        (5, (0, 0, 250), (5, 5, 255)),             # Red
        (4, (5, 60, 152), (12, 78, 160)),          # Dark brown
        (3, (9, 105, 225), (18, 120, 240)),        # Light brown
        (2, (220, 235, 250), (230, 245, 255)),     # Light orange
        (1, (250, 250, 250), (255, 255, 255)),     # White
        ]

    for category, bgr_min, bgr_max in categories:
        # Extract pixels in the required range and convert them to 255
        mask = cv2.inRange(img, bgr_min, bgr_max)
        image_cat = cv2.bitwise_or(img, np.full(img.shape, 255, dtype=np.uint8), mask=mask)

        # Convert the image into greyscale
        image_grey = cv2.cvtColor(image_cat, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

        # Resize the image to 16x16
        values = cv2.resize(image_grey, (16, 16))

        # Convert non black values into the current category value
        values[values > 0] = category

        # Add the values to the data array
        data = data + values

    return data


# Load the heatmap    
image_src = cv2.imread("heatmap.jpg")
cv2.imshow("Source", image_src) 

# Crop into 3 sub images

starty = 28
cropx = 234
cropy = 184
images = []

for number, startx in enumerate([30, 303, 572], start=1):
    images.append(image_src[starty:starty+cropy,startx:startx+cropx])

# Parse A, B and C    
abc = [parse_image(img) for img in images]
print abc

因此，对于您提供的热图，您将获得以下输出（可以重新调整为单个数组）：

[array([[2, 2, 5, 3, 5, 3, 5, 4, 2, 5, 2, 2, 5, 2, 2, 2],
       [2, 2, 2, 3, 2, 2, 4, 3, 2, 4, 2, 2, 5, 2, 2, 2],
       [2, 2, 2, 2, 2, 2, 3, 2, 3, 3, 2, 2, 5, 2, 2, 2],
       [4, 3, 2, 5, 4, 2, 5, 5, 5, 5, 2, 2, 5, 2, 2, 2],
       [2, 3, 2, 4, 2, 2, 5, 3, 3, 5, 2, 2, 5, 2, 2, 2],
       [3, 4, 3, 5, 4, 2, 5, 5, 5, 5, 2, 2, 5, 2, 2, 2],
       [4, 4, 5, 5, 4, 2, 5, 5, 5, 5, 2, 2, 5, 2, 2, 2],
       [5, 5, 5, 5, 5, 3, 2, 2, 5, 2, 2, 2, 5, 3, 5, 5],
       [3, 4, 5, 4, 5, 2, 5, 5, 5, 5, 2, 2, 5, 2, 3, 5],
       [3, 3, 5, 5, 4, 2, 5, 5, 3, 5, 2, 2, 5, 2, 2, 3],
       [4, 4, 5, 5, 5, 5, 2, 2, 5, 2, 2, 2, 5, 2, 2, 5],
       [3, 2, 2, 2, 3, 2, 4, 5, 5, 3, 2, 2, 5, 2, 2, 5],
       [1, 1, 2, 2, 2, 2, 1, 1, 2, 1, 2, 2, 1, 2, 2, 2],
       [2, 2, 2, 2, 2, 0, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 5, 2, 2, 2],
       [4, 3, 2, 5, 5, 2, 5, 5, 2, 5, 2, 2, 5, 2, 2, 2],
       [2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 5, 2, 2, 2]]), array([[2, 3, 3, 3, 2, 2, 2, 2, 0, 3, 2, 3, 2, 2, 2, 3],
       [2, 3, 2, 3, 2, 3, 3, 2, 0, 3, 2, 2, 2, 2, 2, 3],
       [2, 2, 2, 3, 2, 2, 3, 2, 3, 2, 2, 3, 2, 2, 2, 2],
       [2, 2, 2, 3, 2, 2, 3, 2, 2, 3, 2, 2, 2, 2, 2, 2],
       [2, 3, 2, 3, 2, 2, 3, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 0, 3],
       [2, 2, 2, 3, 2, 2, 3, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2],
       [2, 2, 2, 3, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2],
       [2, 2, 3, 3, 2, 2, 3, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2],
       [3, 3, 4, 3, 2, 2, 3, 2, 2, 2, 3, 2, 2, 2, 2, 3],
       [3, 3, 4, 3, 0, 3, 3, 2, 2, 2, 2, 3, 2, 2, 2, 3],
       [2, 0, 3, 3, 0, 2, 3, 2, 0, 2, 3, 3, 2, 2, 2, 2],
       [2, 3, 2, 3, 3, 2, 3, 2, 0, 2, 3, 3, 2, 2, 2, 2],
       [1, 1, 2, 1, 0, 2, 1, 1, 3, 1, 2, 2, 1, 2, 2, 0],
       [2, 2, 2, 2, 2, 2, 0, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2],
       [3, 2, 2, 3, 2, 2, 3, 2, 3, 3, 2, 2, 2, 2, 2, 3],
       [2, 2, 2, 2, 2, 2, 3, 2, 3, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2]]), array([[2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2],
       [2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 3, 2, 3, 3, 2],
       [2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2],
       [2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2],
       [2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 3, 2, 2],
       [2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2],
       [2, 2, 0, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 3, 2, 2, 2, 2, 2, 2],
       [2, 2, 3, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 5],
       [2, 2, 5, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2],
       [2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 3, 2, 2, 3, 2],
       [2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2],
       [2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 3, 2],
       [1, 1, 2, 1, 2, 2, 1, 1, 2, 1, 2, 2, 1, 3, 2, 2],
       [2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 3, 3, 2],
       [2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2],
   [2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 3, 2]])]

请注意，使用 JPG 图像意味着图像中会有伪影，因此颜色不会有准确的值。这就是为什么有最小值和最大值。通常你也会看到RGB 值。但在这里，您将使用 BGR 值。您将需要调整最小最大值以确保您不会获得任何 0 值。