python绘制图像分割热力图

### 使用Python绘制图像分割热力图

为了创建高质量的图像分割热力图，可以利用`seaborn`库来完成这一任务。此过程涉及加载数据集、计算相关矩阵以及配置绘图参数等步骤[^3]。

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_digits
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
from pylab import *
mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False  

# 加载手写数字数据集作为示例
digits = load_digits()
data = digits.images.reshape(digits.images.shape[0], -1)

df1 = pd.DataFrame(data)

corr = df1.corr()

plt.figure(figsize=(16, 9), dpi=300)
sns.heatmap(corr, cmap='YlGnBu', annot=True, linewidths=0.05, linecolor="red")
plt.title('Image Segmentation Heatmap')
plt.show()

上述代码片段展示了如何基于手写字体识别的数据集构建一个简单的热力图实例。通过调整输入数据源并应用适当的预处理技术，能够针对特定的应用场景定制化生成所需的图像分割热力图。

对于更复杂的图像处理需求，则可能需要用到专门设计用于此类目的工具包如`scikit-image`，该库提供了丰富的功能支持从基础到高级的各种图像分析操作[^1]。