像素和几何形状-Python / PIL

Question

我正在尝试基于点构建基本的热图。 每个点都有一个热半径，因此由一个圆表示。

问题在于，需要根据与圆心的距离将其转换为彩色像素列表。

很难找到许多点的最佳解决方案，我现在拥有的与此类似：

for pixels in pixels:
    if (pixel.x - circle.x)**2 + (pixel.y - circle.y)**2 <= circle.radius:
        pixel.set_color(circle.color)

编辑：

我拥有的数据：

• 圆心的像素
• 圆半径（整数）

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有小费吗？

Answer 1

而不是逐像素地使用，而是使用具有抗锯齿功能的更高级别的界面，例如aggdraw模块及其ellipse（xy，pen，brush）函数。

循环显示所需的色阶数（例如，radius / 2），并使用255 / number_of_steps * current_step作为填充色的Alpha值。

Answer 2

对于绘图，通常建议使用matplotlib库（例如，将imshow用于热图）。 当然，matplotlib也支持颜色渐变 。

但是，我不太了解您要完成的工作。 如果您只想绘制一堆彩色圆圈，那么几乎所有图形库都可以使用（例如，使用PIL中的ellipse函数）。

听起来您想根据像素与中心的距离对其进行着色，但是您自己的示例代码表明颜色恒定吗？

Answer 3

如果您要自己处理像素，并且要提高性能，则可以专注于[x - radius; x + radius] * [y - radius; y + radius] [x - radius; x + radius] * [y - radius; y + radius] [x - radius; x + radius] * [y - radius; y + radius]因为您的圆点在此处居住。 如果您当然可以专注于该区域，那将为您节省很多无用的迭代（即，您的像素不仅是一个没有行和列索引的数组）。

您甚至可以确定正方形[x - radius*sqrt(2)/2; x + radius*sqrt(2)/2] * [y - radius*sqrt(2)/2; y + radius*sqrt(2)/2] [x - radius*sqrt(2)/2; x + radius*sqrt(2)/2] * [y - radius*sqrt(2)/2; y + radius*sqrt(2)/2] [x - radius*sqrt(2)/2; x + radius*sqrt(2)/2] * [y - radius*sqrt(2)/2; y + radius*sqrt(2)/2]必须使用基本三角函数（圆内的最大正方形）进行着色。

因此，您可以执行以下操作：

import math
half_sqrt = math.sqrt(2) / 2
x_max = x + half_sqrt
y_max = y + half_sqrt
for (i in range(x, x + radius + 1):
    for (j in range(y, y + radius + 1):
        if (x <= x_max and y <= y_max):
            colorize_4_parts(i, j)
        else:
            pixel = get_pixel(i, j)
            if (pixel.x - circle.x)**2 + (pixel.y - circle.y)**2 <= circle.radius:
                # Apply same colors as above, could be a function
                colorize_4_parts(i, j)

def colorize_4_parts(i, j):
    # Hoping you have access to such a function get_pixel !
    pixel_top_right = get_pixel(i, j)
    pixel_top_right.set_color(circle.color)
    pixel_top_left = get_pixel(2 * x - i, j)
    pixel_top_leftt.set_color(circle.color)
    pixel_bot_right = get_pixel(i, 2 * y - j)
    pixel_bot_right.set_color(circle.color)
    pixel_bot_left = get_pixel(2 * x - i,  2 * y - j)
    pixel_bot_leftt.set_color(circle.color)

进行了优化以将昂贵的计算量减少到最低。

编辑：函数再次更新为更有效：我忘了我们有水平和垂直双重对称，所以我们只能计算右上角！

Answer 4

这是非常常见的操作，这是人们的操作方法...

摘要：表示网格上的点密度 ，如果需要，可使用2D卷积对其进行平滑处理（这将使点指向圆形），并使用matplotlib将其绘制为热图 。

更详细地讲：首先，为您的热图创建2D网格，然后将数据点添加到网格中，当数据点落在单元格中时，将单元格增加1。 其次，制作另一个网格来代表您想要赋予每个点的形状（通常人们使用圆柱或高斯或类似的东西）。 第三，使用scipy.signal.convolve2d将这两个卷积在一起。 最后，使用matplotlib的imshow函数绘制卷积，这就是您的热图。

如果您无法使用标准方法中建议的工具，那么您可能会找到解决方法，但它具有优势。 例如，卷积将很好地处理圆重叠的情况。