用Python绘制HeatMap

Question

我正在研究一个目标检测的本地化问题。我得到了不同视频帧中矩形盒的坐标。所以我的numpy数组是这样的--

[403 172 614 326

345 153 652 383

345 172 537 326

..。

134 115 326 307

153 57 403 307

191 19 479 230]

这里每个列中的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)是矩形方框的坐标，如图所示。

帧大小(从视频中获取)是恒定的。是480 * 850。

我需要绘制这些值的热图，表示像素被更多的否定所占据。盒子需要更明亮。

样品热图

基本上，这不是一个正常的热图(根据其值绘制2d数组)。

有人能建议如何以这种方式获取热图吗？

Answer 1

如果我正确理解，您有一个长度为M的数组n。M的每个元素，比如第一个元素M[0]，都是一个四元素数组[x_1, y_1, x_2, y_2]，它在更大的空间中定义了一个框。然后，这些盒子可以是重叠的，你想要的热量地图，是由所有这些盒子的整体组合/分层。

首先，我将生成一些随机数据：

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(这里假设生成的热图具有基于您提供的样本数据的尺寸500x500，但您可以根据需要进行调整)：

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

然后，对于数组输入数组中的每个条目，我们通过在每个被该方的尺寸覆盖的“像素”中添加1来填充相应的方格：

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，我们可以绘制最终的热图：

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

sns.heatmap(R)
plt.show()

这将给我们一个热图与重叠的盒子，如所需：

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