在 python 或 ImageMagick 中对热图进行后处理答案

【问题标题】：Post-processing the heatmap in python or ImageMagick在 python 或 ImageMagick 中对热图进行后处理
【发布时间】：2017-07-07 14:45:24
【问题描述】：

我怎样才能使这个热图看起来更清晰没有模糊效果。我怎样才能锐化它 Python（或 ImageMagick）？另外，我怎样才能在背景上获得像素网格？

这是我用来获取当前图像的内容：

maxsize = (1030, 2056)
for i in range(1,334,1):
    img = Image.open('C:Desktop/Img/image'+'_'+ str(i)+'.png')
    img = img.resize(maxsize, Image.BICUBIC)
    img.save('C:/Desktop/Res/img'+'_'+ str(i)+'.png', dpi = (7040,7040))

我也尝试过 ImageMagick（但这并没有太大帮助，至少在视觉上看起来）：

magick img_244.png -sharpen 0x3 out.png

非常感谢您，

【问题讨论】：

标签： python python-2.7 imagemagick heatmap

【解决方案1】：

在 ImageMagick（以及 OpenCV/python）中，您可以使用 kmeans 来处理您的图像。我有一个用于 ImageMagick 的 bash unix shell 脚本。

kmeans -n 7 -m 5 g4Zwf.png result7.png

其中 n 是颜色数，m 是最大迭代次数。

那你就可以用我的脚本grid来画线了（或者直接用ImageMagick）来画线。使用我的脚本，间距为 100 像素的网格给出：

grid -s 100,100 -c white result7.png result7g100.png

我的脚本在http://www.fmwconcepts.com/imagemagick/index.html

对于 OpenCV/Python，请参阅 http://docs.opencv.org/3.0-beta/doc/py_tutorials/py_ml/py_kmeans/py_kmeans_opencv/py_kmeans_opencv.html 和 How to write lines and grid on image in Python?

OpenCV/Python 还具有期望最大化，它在颜色处理上的表现可能比 kmeans 更好。见https://en.wikipedia.org/wiki/Expectation–maximization_algorithm 和 Maximum likelihood pixel classification in python opencv

【讨论】：

【解决方案2】：

您导入的模块是Image？您需要的是最近邻插值，而不是双三次 interpolation。大概是这样的

img = img.resize(maxsize, Image.INTER_NEAREST)

【讨论】：

我使用了 PIL（导入图像）。我认为最近邻插值太大了，像素的大小（如果我能说的话）太大了。结果，无法获得我们想要看到的平滑度。会有替代方案吗？我用这个网站作为参考：daniweb.com/programming/software-development/code/216637/…
您的原始图像不包含比您在最近邻“插值”中看到的更多信息。恐怕我只能参考不同的interpolation methods in PIL 来帮助您。也许其中之一会导致接近您想要的外观的东西。您可以更改颜色图，请参阅 here 了解如何将 matplotlib 颜色图与 PIL 一起使用。
我同意 LUB。如果您有一个非常小的原始数据集并且正在尝试扩展，那么通过使用 -resize，由于像素插值，您会对其进行模糊处理。我上面所做的只是尝试将它分成独特的颜色。如果你想放大，你应该在 ImageMagick 中使用 -scale 或尝试 -filter carton -resize，这可能会给你带来更清晰的结果，具体取决于你有多少放大。但是LUB是正确的。使用 -scale 从像素复制中获得的信息并不多。