python opencv热力图与影像图叠加

要实现热力图与影像图叠加，可以按照以下步骤进行操作：

1. 读取影像图和热力图数据，将热力图数据转换为灰度图像。

import cv2
import numpy as np

# 读取影像图和热力图数据
img = cv2.imread('image.png')
heatmap = cv2.imread('heatmap.png')

# 将热力图数据转换为灰度图像
heatmap_gray = cv2.cvtColor(heatmap, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

2. 对热力图进行归一化处理，将像素值转换到0~255的范围内。

# 对热力图进行归一化处理
heatmap_norm = cv2.normalize(heatmap_gray, None, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX, cv2.CV_8U)

3. 将热力图叠加到影像图上，并调整透明度。

# 将热力图叠加到影像图上
heatmap_color = cv2.applyColorMap(heatmap_norm, cv2.COLORMAP_JET)
result = cv2.addWeighted(img, 0.8, heatmap_color, 0.4, 0)

# 显示结果
cv2.imshow('Result', result)
cv2.waitKey(0)

在上述代码中，`cv2.addWeighted()`函数用于将两幅图像按权重进行合并，其中第一个参数为影像图，第二个参数为热力图，第三个参数为影像图的权重，第四个参数为热力图的权重，第五个参数为合并后的亮度调整值。可以通过调整权重和亮度调整值来控制合并后的效果。

另外，`cv2.applyColorMap()`函数用于将灰度图像转换为伪彩色图像，其中`cv2.COLORMAP_JET`参数表示使用Jet伪彩色映射。您也可以选择其他伪彩色映射，如`cv2.COLORMAP_HOT`、`cv2.COLORMAP_COOL`等。