python heatmap画法

article/2025/10/30 23:34:52

任务描述

将一个归一化的分数以热图的形式显示出来，分数高的地方颜色深，分数小的地方颜色浅
注意：使用单一颜色无法实现这种渐变过程

原理

将单通道的0-1之间的score值映射到三通道的颜色空间

原料

一个单通道的score矩阵
颜色空间列表，通过matplotlib.pyplot.get_cmap获得

工具

matplotlib.pyplot、numpy、cv2、PIL.Image
常用的画法还有：plt.scatter,可直接对score进行映射显示

颜色参考

1、Miscellaneous colormaps系列：

可选：flag, prism,ocean, gist_earth, terrain, gist_stern,gnuplot,CMRmap,gnuplot2,cubehelix,brg,hsv,gist_rainbow,rainbow,jet,nipy_spectral,nipy_spectral,gist_ncar.
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2、纯色渐变系列Sequential colormaps:

可选：Greys,Purples, Blues ,Greens,Oranges,Reds,YIOrBr,YIOrRd,PuRd,RdPu,GnPu,PuBu,YIGnBu,PuBuGn,BuGn,YIGn,
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使用cmap

import matplotlib.pyplot as plt
G_map=score # a ndnrray of score ,dim:N X M
G_cmap = plt.get_cmap('BuGn') #得到对应的颜色空间列表，四通道，应该包含透明通道
G_color_block = (G_cmap(G_map)*255)[:,:,:3].astype(np.uint8)#[:,:,:3] 表示进行切片，去除了透明通道

G_color_block就是映射后的颜色值，可直接使用

为了是结果更加丝滑，一般会先对score进行模糊，例如高斯模糊

overlay = cv2.GaussianBlur(overlay,tuple((patch_size * (1-overlap)).astype(int) * 2 +1),0)

cv2.GaussianBlur的用法自行查询

结果展示（未使用模糊效果）

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