热力图

#include "StdAfx.h"
//#include <opencv2/contrib/contrib.hpp>
//#include <opencv2/core/core.hpp>
//#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>  
#include <opencv2/imgproc/imgproc.hpp>  
#include <opencv2/core/core.hpp>  
using namespace cv;

using namespace cv;

int main()
{
    // Get the path to the image, if it was given
    // if no arguments were given.
  //  string filename;
  //  if (argc > 1) {
    //    filename = string(argv[1]);
   // }
    // The following lines show how to apply a colormap on a given image
    // and show it with cv::imshow example with an image. An exception is
    // thrown if the path to the image is invalid.
   
        Mat img0 = imread("D://code//avitoimgae//avitoimgae//avitoimgae//aa.jpg");
        // Throw an exception, if the image can't be read:
        if(img0.empty()) {
            CV_Error(CV_StsBadArg, "Sample image is empty. Please adjust your path, so it points to a valid input image!");
        }
        // Holds the colormap version of the image:
        Mat cm_img0;
        // Apply the colormap:
        applyColorMap(img0, cm_img0, COLORMAP_JET);
        // Show the result:
		imshow("img0", img0);
        imshow("cm_img0", cm_img0);
        waitKey(0);
    

    return 0;
}



### 热力的技术原理与实现方法 热力是一种用于展示数据密度和分布的地形式,通常利用颜色深浅表示某一区域的数据强度或数量级。以下是关于热力技术原理及其具体实现方式的详细说明。 #### 一、热力的技术原理 热力的核心在于将地理坐标上的数据点映射到二维平面上,并通过算法计算这些点的影响范围以及权重值。最终,在地上以不同颜色梯度显示出来。这种效果可以通过以下几种关键技术实现: 1. **空间插值** 数据点可能并不均匀分布在地上,因此需要采用某种插值算法(如高斯核函数),使得单个数据点能够影响周围的像素值[^1]。这种方法可以有效模拟出连续的颜色过渡效果。 2. **颜色编码** 使用渐变色方案表达不同的热度等级。一般情况下,冷色调代表低密度区,而暖色调则对应高密度区。例如红色常用来标记最拥挤的地方[^2]。 3. **动态刷新机制** 当用户缩放或者拖拽地时,系统需重新调整视窗内的所有数据点位置并重绘整个画面。为了提高效率,可引入缓存策略或是离屏渲染技术提前准备好部分形素材[^3]。 #### 二、基于Python绘制北京汽车流量热力的具体步骤 下面是一个完整的例子,演示如何使用`matplotlib`库配合其他工具完成此类任务: ```python import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.basemap import Basemap import numpy as np # 假设我们已经获取到了一些车辆GPS记录 (lng, lat) car_positions = [ {"lng": 116.4074, "lat": 39.9042}, ... ] lons = [pos['lng'] for pos in car_positions] lats = [pos['lat'] for pos in car_positions] fig = plt.figure(figsize=(8, 6)) m = Basemap(projection='merc', llcrnrlat=39.8, urcrnrlat=40.1, llcrnrlon=116.2, urcrnrlon=116.6, resolution='i') xi, yi = m(lons, lats) heatmap, xedges, yedges = np.histogram2d(xi, yi, bins=500) extent = [xedges[0], xedges[-1], yedges[0], yedges[-1]] plt.clf() plt.imshow(heatmap.T, extent=extent, origin='lower', cmap=plt.cm.jet) m.drawcoastlines() m.drawcountries() m.drawstates() plt.show() ``` 上述脚本首先定义了一个基础底对象 `Basemap` ,接着把所有的经纬度转换成投影后的平面直角坐标系下的数值列表 xi 和 yi 。之后调用了 NumPy 的 histogram2d 函数生成二维直方作为底层热力层的基础数据源。 #### 三、优化建议——离屏渲染的应用 当面对大量频繁变动的数据集时,传统的即时渲染可能会带来较大的性能开销。此时可以考虑运用离屏渲染的方法预先把每一个固定大小的小圆圈案画好存储起来供后续快速组合拼接之用。这样既减少了不必要的重复运算又能显著加快整体响应速度。 --- ###
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