基于numpy数组生成目标轨迹热图结果不准确问题求助

• 核心错误是sklearn.preprocessing.MinMaxScaler的使用逻辑不符合需求：MinMaxScaler默认对每一列特征独立做归一化，并非对整个热图二维数组做全局数值缩放。你当前使用的heatmap是1080行×1920列的二维数组，调用fit_transform时会将每一列单独缩放到0-1区间，直接破坏了全局热度计数的分布逻辑，最终只有每一列局部最高值的小区域会显示为最高热度，和全局计数的实际分布完全不符。
• 次要影响因素是操作顺序错误：你先完成色图映射再做高斯模糊，模糊操作会直接修改像素的颜色值，会让原本的高热度区域被柔化缩小，进一步加剧了高亮区域过小的问题。

1. 替换全局归一化逻辑，放弃使用MinMaxScaler，手动对整个热图数组做全局缩放，避免列维度独立归一化的问题：

# 替换原有result = min_max_scaler.fit_transform(heatmap)代码
heatmap_min = heatmap.min()
heatmap_max = heatmap.max()
# 增加除0判断，避免无有效检测框时出现计算错误
if heatmap_max > heatmap_min:
    result = (heatmap - heatmap_min) / (heatmap_max - heatmap_min)
else:
    result = np.zeros_like(heatmap)

2. 调整高斯模糊的执行顺序，先对热图计数值做模糊，再做色图映射，避免颜色值被模糊破坏：

# 检测框计数累加完成后先做模糊
heatmap = cv2.GaussianBlur(heatmap,(11,11),cv2.BORDER_DEFAULT)
# 再执行全局归一化
heatmap_min = heatmap.min()
heatmap_max = heatmap.max()
if heatmap_max > heatmap_min:
    result = (heatmap - heatmap_min) / (heatmap_max - heatmap_min)
else:
    result = np.zeros_like(heatmap)
# 最后执行色图映射
newim = Image.fromarray(np.uint8(cm.Wistia(result)*255)) 
opencvImage = cv2.cvtColor(np.array(newim), cv2.COLOR_RGB2BGR)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Wazaki