使用numpy阵列操作从图像生成像素密度图（热图）

Question

我试图解决的具体问题是： 我有一个二值图像binary map，我想为它生成一个热图（密度图），我的想法是得到这个图像的2D数组，假设它是12x12

a = np.random.randint(20, size=(12, 12));

索引并使用固定大小的子矩阵（比如3x3）处理它，因此对于每个子矩阵，将计算一个像素百分比值（非零像素/总像素）

submatrix = a[0:3, 0:3]
pixel_density = np.count_nonzero(submatrix) / submatrix.size

最后，所有百分比值将组成一个新的2D数组（更小的4x4密度数组），表示原始图像的密度估计。较低的分辨率是可以的，因为将与之进行比较的数据的分辨率也较低

我不知道如何通过numpy实现这一点，特别是对于索引部分。另外，如果有更好的方法生成这样的热图，请让我也知道

谢谢大家!

Answer 1

也许是一个2-D convolution？基本上，这将用b矩阵扫过a矩阵，它仅在下面1s。所以它会做你想要的总和。这个link在底部附近有一个卷积的可视化演示

import numpy as np
from scipy import signal

a = np.random.randint(2, size=(12, 12))
b = np.ones((4,4))
signal.convolve2d(a,b, 'valid') / b.sum()