paddleocr阈值图可视化

### PaddleOCR 中阈值图的可视化方法

在PaddleOCR中，DBNet模型用于文字检测时会生成概率图和阈值图。为了更好地理解这些中间结果并调试模型性能，可以对阈值图进行可视化处理。

#### 使用Matplotlib库绘制图像
可以通过读取预测过程中产生的`threshold_map`数据，并利用Python中的Matplotlib库将其转换成可视化的灰度或伪彩色图像[^1]。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

def visualize_threshold_map(threshold_map, save_path=None):
    """
    将给定的阈值图转化为可直观查看的形式
    
    参数:
        threshold_map (numpy.ndarray): 形状为[H,W] 的浮点数数组表示的阈值图.
        save_path     (str, optional): 如果提供此参数，则保存图片到指定路径，默认不保存.

    返回:
        None
    """

    # 确保输入是一个二维矩阵
    assert len(threshold_map.shape) == 2, "Threshold map should be a 2D array"

    fig, ax = plt.subplots()
    
    # 显示阈值图作为热力图
    cax = ax.imshow(threshold_map, cmap='hot', interpolation='nearest')
    
    # 添加颜色条帮助解释数值范围
    fig.colorbar(cax)

    if save_path is not None:
        plt.savefig(save_path)
        
    plt.show()

# 假设已经获得了名为 'pred' 的预测结果字典，
# 并从中提取出了形状为 [H,W] 的 float32 类型 ndarray 对象 `threshold_map`.
visualize_threshold_map(pred['threshold_map'])

上述代码定义了一个函数`visualize_threshold_map()`来接收一个代表阈值图的NumPy数组，并通过调用matplotlib的方法展示出来。如果指定了文件名还可以将图形保存下来以便后续分析。