异形热力图的绘制（以鞋垫上的柔性压力传感器阵列离散点绘制足部压力热力图为例）

使用 OpenCV 和 Python 处理图像轮廓并离散化点集

相信柔性传感器阵列领域的研究者们都看过如下的图（侵删）：

仿真这种云图只需要直接提取面就可以，但是实际我们制作的阵列只有离散点，甚至是不规则位置（非栅格、密度小）的几个器件，要怎么绘制成如上图所示呢？像我这种只会简单规则云图绘制的小白就是没办法搞的，，找了很多博客也没有发现该怎么绘制（肯定有，只是我没花足够的功夫找，检讨），因此，摸索了以下通过python脚本形式去绘制的方法（借助gpt），先放绘制效果：

在本篇博客中，将简单讲解如何使用 Python 和 OpenCV 从图像中提取轮廓并将这些轮廓离散化成点集。接着进一步通过插值技术生成热力图。

1. 读取和预处理图像

代码:

import cv2
import numpy as np

def get_discrete_points(image_path, n=1, spacing=10):
    # 读取图像，确保是灰度图
    image = cv2.imread(image_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
    
    # 将图像二值化：黑色轮廓为 0，背景为 255
    _, binary_image = cv2.threshold(image, 127, 255, cv2.THRESH_BINARY_INV)

解读:

首先读取图片，将其转换为灰度模式 (cv2.IMREAD_GRAYSCALE)，注意这里需要简单调一下阈值保证二值化后有清晰轮廓。随后，我们通过 cv2.threshold() 将图像进行二值化处理，确保黑色轮廓部分为 0，背景为 255。

2. 提取图像轮廓

代码:

    # 使用 cv2.RETR_TREE 查找所有轮廓，包括内部轮廓
    contours, _ = cv2.findContours(binary_image, cv2.RETR_TREE, cv2.