用python生成行人热度图代码

生成行人热度图一般需要以下步骤：

1. 读取视频或图片中的行人检测结果
2. 将行人检测结果转化为矩形框的坐标信息
3. 利用热度图算法计算矩形框内的行人数量并标记
4. 将标记后的热度图生成图片或视频

下面是一个基于OpenCV和numpy库实现的行人热度图生成代码示例：

import cv2
import numpy as np

# 读取视频或图片中的行人检测结果
# 这里以读取视频为例，使用OpenCV中的VideoCapture读取视频
cap = cv2.VideoCapture('video.mp4')

# 行人检测结果存储在txt文件中，每行格式为"frame_id, x, y, w, h, score"
# 其中frame_id为当前帧的序号，x,y为矩形框左上角坐标，w,h为矩形框宽高，score为行人检测得分
det_file = open('detections.txt', 'r')
detections = []
for line in det_file:
    frame_id, x, y, w, h, score = line.strip().split(',')
    detections.append({
        'frame_id': int(frame_id),
        'x': int(x),
        'y': int(y),
        'w': int(w),
        'h': int(h),
        'score': float(score)
    })
det_file.close()

# 计算热度图
heatmap = np.zeros((cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT), cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)))
for det in detections:
    # 获取矩形框坐标
    x1, y1, x2, y2 = det['x'], det['y'], det['x']+det['w'], det['y']+det['h']
    # 计算矩形框内的行人数量
    heatmap[y1:y2, x1:x2] += 1

# 将热度图转化为灰度图
heatmap = heatmap / np.max(heatmap) * 255
heatmap = np.uint8(heatmap)

# 标记热度图
color_map = cv2.applyColorMap(heatmap, cv2.COLORMAP_JET)

# 按帧读取视频并生成热度图
while True:
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break
    # 将热度图叠加在原图上
    frame = cv2.addWeighted(frame, 0.7, color_map, 0.3, 0)
    cv2.imshow('frame', frame)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

注：本示例仅供参考，具体实现需要根据实际情况进行调整。