现在有一个文件夹，里面存放了图片和启用labelme生成的基于点标注.json文件，现在请你帮我写一段代码，用自适应密度图生成方法可视化点标注信息，并保存为.jpg格式

为了帮助你可视化点标注信息，我们可以使用Python的`matplotlib`库结合`json`模块来读取`.json`文件，然后利用`density_map`函数创建自适应密度图。这里假设你已经有了一个名为`points.json`的文件，它包含了点标注数据。下面是一个基本的示例：

import json
import matplotlib.pyplot as plt
from shapely.geometry import Point
import numpy as np

# 假设你的json文件路径
json_file_path = 'path_to_your_points.json'

# 读取json文件
with open(json_file_path, 'r') as f:
    data = json.load(f)
    points_list = [Point(x['x'], x['y']) for x in data]

# 计算密度分布
min_x, max_x = min([p.x for p in points_list]), max([p.x for p in points_list])
min_y, max_y = min([p.y for p in points_list]), max([p.y for p in points_list])
grid_size = (max_x - min_x) * 0.05  # 调整网格大小以控制密度图细节
grid = np.meshgrid(np.arange(min_x, max_x + grid_size, grid_size),
                   np.arange(min_y, max_y + grid_size, grid_size))

# 将点转换为网格值
densities = np.zeros(grid[0].shape)
for point in points_list:
    densities += np.exp(-((point.x - grid[0])**2 + (point.y - grid[1])**2) / (2 * grid_size**2))

# 创建密度地图并显示
plt.imshow(densities.T, cmap='hot', extent=(min_x, max_x, min_y, max_y))
plt.colorbar(label='Density')
plt.title('Density Map of Points Annotation')

# 保存为.jpg格式
plt.savefig('density_map.jpg', dpi=300)

# 显示图像
plt.show()

这段代码首先读取`.json`文件中的点坐标，计算出图像的范围，然后创建一个网格，将每个点映射到网格上并计算密度。最后，绘制密度图并保存为`.jpg`。