yolo11热力图
时间: 2025-04-23 07:12:14 浏览: 65
### 使用YOLOv11生成热力图
对于YOLOv11模型而言,生成热力图的过程遵循类似的逻辑:将模型预测的结果转化为可视化的形式以便于理解和分析。具体来说,这一过程涉及几个关键技术环节。
#### 转换预测结果至热力图格式
为了使YOLOv11的输出能够被直观展示,在获得目标检测框之后,需要计算这些边界框中心点的位置分布情况,并以此为基础构建热度矩阵[^1]。此步骤可以通过统计各个区域内的对象数量并映射到特定的颜色强度上来完成。
```python
import numpy as np
from PIL import Image, ImageDraw
def create_heatmap(detections, image_size=(640, 640)):
heatmap = np.zeros(image_size[::-1], dtype=np.float32)
for detection in detections:
box_center_x = (detection['xmin'] + detection['xmax']) / 2
box_center_y = (detection['ymin'] + detection['ymax']) / 2
# Normalize coordinates to fit the heatmap size
x = int(box_center_x * heatmap.shape[1])
y = int(box_center_y * heatmap.shape[0])
if 0 <= x < heatmap.shape[1] and 0 <= y < heatmap.shape[0]:
heatmap[y][x] += 1
max_value = np.max(heatmap)
if max_value != 0:
heatmap /= max_value
return heatmap
```
#### 叠加热力图与原始图片
一旦得到了基于YOLOv11预测结果制作而成的热力图数据,下一步就是将其融合回源图像之上形成最终视觉效果。这通常涉及到调整透明度以及选择合适的色彩方案使得重叠后的图形既清晰又具有良好的对比度。
```python
def overlay_heatmap_on_image(original_img_path, heatmap_array):
img = Image.open(original_img_path).convert('RGBA')
# Convert heatmap array into an RGB image with a colormap applied.
cmap = plt.get_cmap('jet') # Choose any matplotlib colormap here.
rgba_heatmap = cmap(heatmap_array)
heat_map_pil = Image.fromarray((rgba_heatmap[:, :, :3]*255).astype(np.uint8)).resize(img.size)
result = Image.blend(img, heat_map_pil.convert("RGB"), alpha=0.7)
return result
```
上述代码片段展示了如何利用Python中的PIL库和Matplotlib库来处理图像文件,并实现了基本的功能需求——即创建一个可以反映物体密集程度的地图并与实际拍摄的照片相结合。
请注意,由于当前关于YOLOv11的具体实现细节尚未公开广泛讨论,因此这里提供的指导主要依据已知版本(如YOLOv8)的工作流程进行了合理推测和改编。如果存在官方文档或其他权威资料,则应优先参照那些资源来进行开发工作。
阅读全文
相关推荐


















