使用matplotlib的cmap(heatmap)动态改变cv2.line线条颜色_sns.heatmap颜色

使用matplotlib的cmap(heatmap)动态改变cv2.line线条颜色

最近在做AR方面的研究。
其中教授提了一个小需求，就是想要改变cv2.line线条颜色。

总得来说就是根据一个数据的大小(也就是强度)，来改变线条的颜色，数据越大颜色越红。
一开始我是怎么做的呢…
当然是很笨得手动去设定线条的颜色值。

        if 200 < data < 300:
            color = (40, 255, 0)
        if 300 < data:
            color = (0, 40, 255)
    cv2.line(matdata, lower_neck_point, left_shoulder_point, color, thickness)
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对于这种粗鲁的方式，教授当然直接打咩打咩！
提出要用heatmap的方式来动态改变。
于是经过调查，就总结了这篇文章，其实很简单，在这里做个笔记。

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1. 导入

seaborn 用来画图，Normalize用来做归一化，cm用来获取颜色参数的rgb值

import seaborn as sns
from matplotlib.colors import Normalize
import matplotlib.cm as cm
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2. color map

一些常用的color map。
以输出以下代码的颜色为例：

import numpy as np
import seaborn as sns

x = np.arange(1, 10)
y = np.arange(1, 10).reshape(9, 1)
matrix_xy  = x * y
data_matrix = pd.DataFrame(matrix_xy)
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这一步的data_matrix如下图：

sns.heatmap(data_matrix, cmap='Blues')
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cmap为’Blues’时的效果如下：

同理，

sns.heatmap(data_matrix, cmap='CMRmap')
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sns.heatmap(data_matrix, cmap='rainbow')
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sns.heatmap(data_matrix, cmap='prism')
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上百种，选择自己适用的就好。

3. 实例

回到我自己的代码上来。

        data = 25  # 要进行输出颜色的值
        cmap = cm.get_cmap('rainbow')  # heatmap的颜色种类设为rainbow
        norm = Normalize(vmin=20, vmax=30)  # 归一化，将vmin和vmax分别映射到0和1
        rgba = cmap(norm(data))  # norm(data)：data对应归一化的数值的百分比，比如25处于20~30这个区间的中间位置，所以norm(data)=0.5，同理30是1.0,20是0.0；rgba：输出的RGBA颜色值
        rgba_r = rgba[0]  # rgba中对应的r通道：红色 （百分数）数据类型：float
        rgba_g = rgba[1]  # rgba中对应的g通道：绿色 （百分数）数据类型：float
        rgba_b = rgba[2]  # rgba中对应的b通道：蓝色 （百分数）数据类型：float
        rgba_a = rgba[3]  # rgba中对应的a通道：透明度 （百分数）数据类型：float
        rgb_r = int(255 * rgba_r)  # rgb中对应的r通道：红色
        rgb_g = int(255 * rgba_g)  # rgb中对应的g通道：绿色
        rgb_b = int(255 * rgba_b)  # rgb中对应的b通道：蓝色
        bgr_color = rgb_b, rgb_g, rgb_r  # 如果要设定Opencv线条的颜色，注意Opencv中cvScalar是CV_RGB的宏，cvScalar的储存顺序是B-G-R
        print(bgr_color)
        cv2.line(matdata, left_elbow_point, left_wrist_point, tuple(bgr_color), thickness1)  # 将bgr_color以元组的形式作为cv2.line的color参数
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其实也可以通过以下代码直接获取int类型的RGBA数据

rgba = cmap(norm(data), bytes=True)
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效果如图：

这样就可以动态改变线条的颜色啦。

4. 补充说明

① 如果出现：‘TypeError: Scalar value for argument ‘color’ is not numeric’ when using opencv-python drawing a circle，可以参考https://stackoverflow.com/questions/60484383/typeerror-scalar-value-for-argument-color-is-not-numeric-when-using-opencv

②对保持（x，y）值颜色绘制排序的热图感兴趣的话可以参考：https://stackoverflow.com/questions/34071476/plotting-sorted-heatmap-keeping-x-y-value-colors

③从 matplotlib 中的颜色图中获取单个颜色可以参考：
https://stackoverflow.com/questions/25408393/getting-individual-colors-from-a-color-map-in-matplotlib