Python 屏幕坐标和频率字典的热图

Python heatmap for a dictionary of screen coordinates and frequency

只是为了好玩,我正在尝试编写一个鼠标跟踪脚本,我的基本部分在工作,但我在热图方面绝对没有运气。

我最初的代码是通过 PIL 保存图像(只是为了检查它是否工作),这很好,但显然它只是单个点。然后我尝试实现我自己的热图,但发现它需要半年多的时间来处理一些非常基本的东西,所以这也行不通。

我一直在尝试不同的 matplotlib 示例,但我刚刚意识到 "heat map" 在这种情况下意味着不同的东西。

不是不行,但也绝对不是我希望看到的结果。我想知道是否有人知道我实际上是如何获得其他类型的热图的,从哪里得到热斑点?我一直在谷歌搜索一堆术语,但它似乎又回到了同样的 3 个左右的问题。

数据存储在{(x, y): frequency}的字典中,所以为了得到上面的结果我使用了这段代码(matplotlib部分来自):

import matplotlib.pyplot as plt

resolution = (1920, 1080)

total = []
for y in range(resolution[1]):
    row = []
    for x in range(resolution[0]):
        try:
            row.append(data[(x, y)])
        except KeyError:
            row.append(0)
    total.append(row)

plt.imshow(total, cmap='hot', interpolation='nearest')
plt.show()

它的速度并不重要,因为它将与跟踪分开进行,我只是想要最初能工作的东西。

编辑:稍微澄清一下(如果不清楚,请见谅),我想要这样的东西:

我绘制此类热图的解决方案如下。用你的数据填充 2D numpy 数组很容易 data[(x, y)],然后使用 plot 函数。请注意,您可以使用任何您喜欢的颜色图,我使用代码中提供的那个。该示例应该开箱即用。

"blobby" 外观可以使用高斯模糊来实现。您可以调整 sigma 使其更锐利或更平滑。

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.colors import LinearSegmentedColormap
import numpy as np

import scipy.ndimage.filters as filters


def plot(data, title, save_path):
    colors = [(0, 0, 1), (0, 1, 1), (0, 1, 0.75), (0, 1, 0), (0.75, 1, 0),
              (1, 1, 0), (1, 0.8, 0), (1, 0.7, 0), (1, 0, 0)]

    cm = LinearSegmentedColormap.from_list('sample', colors)

    plt.imshow(data, cmap=cm)
    plt.colorbar()
    plt.title(title)
    plt.savefig(save_path)
    plt.close()

if __name__ == "__main__":
    w = 640
    h = 480

    data = np.zeros(h * w)
    data = data.reshape((h, w))

    # Create a sharp square peak, just for example
    for x in range(300, 340):
        for y in range(300, 340):
            data[x][y] = 100

    # Smooth it to create a "blobby" look
    data = filters.gaussian_filter(data, sigma=15)

    plot(data, 'Sample plot', 'sample.jpg')

P.S. cmap='jet' 也提供了开箱即用的所需外观。