使用 Python 绘制热图

Question

我正在研究对象检测的定位问题。我得到了不同视频帧中矩形框的坐标。所以我的 numpy 数组看起来像这样--

[[403 172 614 326]
[345 153 652 383]
[345 172 537 326]
...
[134 115 326 307]
[153 57 403 307]
[191 19 479 230]]

这里每一列的4个值是x1, y1, x2, y2，它们基本上是矩形框的坐标，定义为--

    __________________(x2,y2)
    |                |
    |                |
    |                |
    _(x1,y1)__________

(x1,y1) 和 (x2,y2) 是矩形定位框的坐标，如图所示。
帧大小（取自视频）是恒定的。它是 480 * 850。
我需要为这些值绘制热图，表示被更多 no 占用的像素。盒子的数量需要更亮。

Sample Heat Map
基本上，这不是普通的热图（根据其值绘制二维数组）。
谁能建议如何以这种方式获取热图？

Answer 1

如果我没理解错的话，你有一个长度为 n 的数组 M。 M 的每个元素，比如第一个元素 M[0]，是一个 four-element 数组 [x_1, y_1, x_2, y_2]，它在更大的 space 中定义了一个框。然后，这些框可以重叠，并且您想要由所有这些框的总数 combination/layering 生成的热图。

我将从生成一些随机数据开始：

import numpy as np
M = np.random.randint(0, high=500, size=(50,4))

然后，我们初始化一个空矩阵（我在这里假设生成的热图根据您提供的示例数据具有尺寸 500x500，但您可以适当调整）：

R = np.zeros((500,500))

然后，对于输入数组数组中的每个条目，我们 fill-in 相应的正方形，方法是将正方形的维度覆盖的每个 "pixel" 加 1：

for row in M:
    x1, y1, x2, y2 = row
    for x in range(x1,x2+1):
        for y in range(y1,y2+1):
            R[x,y] += 1

最后，我们可以绘制生成的热图：

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

sns.heatmap(R)
plt.show()

这将根据需要为我们提供带有重叠框的热图：

使用 Python 绘制热图

Plotting HeatMap using Python

python

graph

matplotlib

heatmap

python-3.x