热图有时候叫热区图或者热力图,都是用于表现某种事物密集度的图形化显示。
我写的这个没有画底图,不然会更好趣,比如一个键盘,一张房屋平面图,或者一张Google地图,拿它做什么用,完全取决于你的需要。
二、原理
1、首先可以参考下面几个链接
[heatmap.js 一个用canvas画热力图的利器] http://www.cnblogs.com/bdqlaccp/archive/2012/09/12/2681518.html
[浅谈Heatmap] http://huoding.com/2011/01/04/39
[pyHeatMap : 使用Python绘制热图的库] http://oldj.net/article/python-heat-map/
2、基本原理:
A、创建一个跟图片大小或者网页或者窗口一样大小的二维数组(可用一维实现),例如图片分辨率为1024x768,则你的二维数组为768行,1024列,数据所有元素均初始化为0。
B、准备两张同样大小的画布(在Qt下可用QImage,在JavaScript下可用canvas,在Python下可用PIL库的Image),一张用于绘制灰度渐变圆圈(假设为 Alpha_Canvas),一张用于着色后显示输出(Output_Canvas)。
C、准备一个调色板,调色板从0到255填充上线性渐变的颜色,这个颜色可根据需要自由指定,调色板主要用于着色操作中取颜色。
D、我们假设在画布上点击一下算是采一个点,则点击一下对应的数组元素的值增加1,用于标识该位置(又)被点击了一次。
E、我们保存一个整个数组中单个位置被点击次数最多的值(假设为:max),比如在整个画布中,(10,10)这个位置被点击了20次,而其他所有点均在该点的点击次数之下,则20被存储到该变量(max)中。这就意味着每点击一次都要拿当前坐标点的点击次数和最大点击次数相比,如果最大点击次数小于当前点击次数,则更新最大点击次数,并重新绘制整个图。
F、选择Alpha_Canvas画布,在被点击的地方绘制一个径向渐变的圆,圆心为被点击的坐标,半径可根据需要自由设置,径向渐变圆的是灰度渐变圆圈,整个径向渐变圆圈是一个黑色圆圈,但圆心的颜色要比边界的深,而圆心的Alpha通道值是该点的被点击次数(假设为:current_count)与被点击次数最多的值之比乘以255(255要根据你的绘图环境来确定,在Qt中255表示完全不透明,0表示完全透明),即公式:current_count/max*255。
G、选择Output_Canva画布,进行着色操作,根据上一步的圆心和半径可确定一个矩形区域,如果是重绘操作,则该矩形区域为整个图形区域。对该矩形区域进行遍历,取出Alpha_Canvas画布上每个颜色点的Alpha通道值,根据此值从调色板上取出对应的颜色,R、G、B三个值用从调色板取来的值,但Alpha通道值不能相同,在这里可以设置一个阈值,用于决定渐变开始的半径,也可以自由修改。将这四个值决定的颜色点绘制到Output_Canvas画布上,依此操作,直至遍历结束。
H、完成着色操作后,整个绘图过程就完毕了。
3、开源项目
JavaScript 版本:[heatmap.js] http://www.patrick-wied.at/static/heatmapjs/index.html
Python 版本:[pyHeatMap] https://github.com/oldj/pyheatmap

热图有时候叫热区图或者热力图,都是用于表现某种事物密集度的图形化显示。我写的这个没有画底图,不然会更好趣,比如一个键盘,一张房屋平面图,或者一张Google地图,拿它做什么用,完全取决于你的需要。二、原理1、首先可以参考下面几个链接[heatmap.js 一个用canvas画热力图的利器] http://www.cnblogs.com/bdqlaccp/archive/2012/09/12...
heatmap ,即热力图,在目标检测的图像处理中,采用二维高斯核来表示关键点。以bbox的中心点坐标取整作为高斯圆的圆心,以bbox的大小确定高斯圆的半径,代入高斯公式,填充高斯函数计算值(0-1),圆心的值最大,沿半径向外递减,在图像中,中心点最亮,沿半径向外变暗。热力图中,不是中心点的地方全部设为0,即黑色区域。 热图 损失:由于填充高斯函数值的圆形区域是卷积得到,所以圆形区域代表目标中心点的特征,热力图是通过训练学习目标中心的特征的一种表示,能否准确学出目标中心必然存在损失,所以需要计算 热图 损失。
开始学关键点检测的时候,到处找找不到 heatmap 的解释。现在大概有些懂了,干脆自己写一个。部分转载。 关键点定位任务两种做法: heatmap 和fc回归(Heapmap-based和Regression-Based) heatmap 得到一张类似热力图的东西,回归直接使用关键点坐标。 heatmap 热图 ),如下图,可以理解成热感图。越是符合标准的位置,颜色越亮越红。 这里给出一种 热图 上像素点的计算方法: 假设真实坐标点 / 标注是 μ=(μx,μy)\mu = (\mu_x ,\mu_y)μ=(μx​,μ
在上一篇文章《数据准备<3>:数据预处理》中,我们提到降维主要包括两种方式:基于特征选择的降维和基于维度转换的降维,其中基于特征选择的降维通俗的讲就是特征筛选或者变量筛选,是指从多个特征(变量)中筛选出显著的特征(变量),在分类预测问题中,就是筛选出对目标变量有预测能力的特征(变量)。本篇主要介绍特征(变量)筛选的基本思路与方法,为简洁,下文均使用“变量筛选”指代。 变量...
昨天客户发来邮件想控制温度云图中温度点的渐变的颜色半径(红色太多,其他渐变色太少),今天早上研究了下 heatmap .js里面的代码,找到控制的办法,能解决华三的需求,也学到了一些妙招,跟大家分享一下 之前有简单了解过 heatmap 有一个调色板,每个点的对应颜色值就是从这个调色板上拿出来的,就先看了生成调色板的代码 设置调色板上的颜色 var gradient = { 一、传送门 官方地址:http://www.patrick-wied.at/static/ heatmap js/ 官方文档地址:http://www.patrick-wied.at/static/ heatmap js/docs.html heatMap 原理:http://blog.corun
在科研中有很多地方为了可解释给审稿人提供了 热图 ,便于知道深度学习中到底是哪部分在起作用,或者是在机器学习中分析不同的特征之间是否存在相关性?存在多大的相关性;或者是直观的展示场景热力图…总之,用处很多,我正好现在也需要用,就先总结下:绘制 HeatMap 的库有很多,这里只介绍两个,一个是seaborn. heatmap 与py heatmap . heatmap . 2.seaborn. heatmap 使用方法 seaborn. heatmap (data, vmin=None, vmax=None, cmap=No
sns. heatmap 是一个在 Python 的数据可视化库Seaborn中常用的绘图函数之一。它能够将数据按照不同的颜色来展示,并用 热图 的形式呈现出来。 在使用sns. heatmap 绘制 热图 时,可以通过调色来更好地展示数据。调色可以通过传入参数进行自定义,有多种方法可以实现。 一种常用的调色方法是使用调色板。调色板可以通过指定不同的颜色来表示不同的数值。可以通过参数cmap来指定调色板的名称或颜色。例如,传入"coolwarm"参数将使用冷暖色调的调色板。 另一种调色方法是通过调整颜色的亮度和饱和度来实现。可以使用参数vmin和vmax来控制颜色映射的范围,并使用参数cbar_kws来调整颜色条的显示效果。 此外,还可以通过传入具体的颜色值列表来自定义调色。可以通过参数colors来指定颜色列表,每个颜色值对应 热图 中的一个数值。 总之,sns. heatmap 热图 调色可以通过调色板、调整颜色亮度和饱和度、自定义颜色值列表等方法来实现。这些方法的使用可以根据具体需求进行灵活调整,以获得更好的数据可视化效果。