我們在做諸如人群密集度等可視化的時候，可能會考慮使用熱力圖，在Python中能很方便地繪制熱力圖。

下面以識別圖片中的行人，并繪制熱力圖為例進行講解。

步驟1：首先識別圖像中的人，得到bounding box的中心坐標。識別方法多樣化，坐標也可以自己定義。

步驟2：將所有中心坐標放入一個list類型的變量data中，即data = [[x1,y1] [x2,y2] …]

步驟3：繪制熱力圖，并將熱力圖加權疊加到原圖上。

需要import的包：

import cv2

import numpy as np

from PIL import Image

from pyheatmap.heatmap import HeatMap

import matplotlib.pyplot as plt

根據識別的結果得到data的值，傳入以下apply_heatmap(image,data)繪制熱力圖;

def apply_heatmap(image,data):

'''image是原圖，data是坐標'''

'''創建一個新的與原圖大小一致的圖像，color為0背景為黑色。這里這樣做是因為在繪制熱力圖的時候如果不選擇背景圖，畫出來的圖與原圖大小不一致(根據點的坐標來的)，導致無法對熱力圖和原圖進行加權疊加，因此，這里我新建了一張背景圖。'''

background = Image.new("RGB", (image.shape[1], image.shape[0]), color=0)

# 開始繪制熱度圖

hm = HeatMap(data)

hit_img = hm.heatmap(base=background, r = 100) # background為背景圖片，r是半徑，默認為10

# ~ plt.figure()

# ~ plt.imshow(hit_img)

# ~ plt.show()

#hit_img.save('out_' + image_name + '.jpeg')

hit_img = cv2.cvtColor(np.asarray(hit_img),cv2.COLOR_RGB2BGR)#Image格式轉換成cv2格式

overlay = image.copy()

alpha = 0.5 # 設置覆蓋圖片的透明度

cv2.rectangle(overlay, (0, 0), (image.shape[1], image.shape[0]), (255, 0, 0), -1) # 設置藍色為熱度圖基本色藍色

image = cv2.addWeighted(overlay, alpha, image, 1-alpha, 0) # 將背景熱度圖覆蓋到原圖

image = cv2.addWeighted(hit_img, alpha, image, 1-alpha, 0) # 將熱度圖覆蓋到原圖

網站上隨意找一張圖片進行實驗：

原圖如下：

結果如下：

可視化效果可以調節，如：通過調節hm.heatmap(base=background, r = 100)中的r即可調節熱力點的半徑大小。

以上就是python 繪制場景熱力圖的示例的詳細內容，更多關于python 繪制熱力圖的資料請關注聚米學院其它相關文章！

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python热力图背景_python 绘制场景热力图的示例的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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