图像压力和图像压力转换

Question

编辑：我正在处理压力图数据集，其中压力传感器数据为“床内姿势压力数据”。

数据集：https://physionet.org/content/pmd/1.0.0/

使用下面的代码，我可以将压力数据转换为图像。

line = f.readlines()[3]
lst1 = line.strip().split()
lst = [int(x) for x in lst1]

# Convert into a 64*32 array
rr = np.asarray(lst).reshape(64, 32)

plt.imshow(arr, cmap='hot', interpolation='nearest')

形成的图像如下：

现在，我的主要座右铭是分别分析每个身体部位。为此，我要使用身体部位的边界框，然后需要获取该部位的原始传感器数据，然后使用压力值进行分析。

假设我正在分析头部。为此，我必须获取该子部分的原始压力数据。子部分由使用图像的边界框确定。

如何使用图像的边界框获得原始压力值？

Answer 1

阅读您的评论我认为您使用输出图像来确定头部的位置。但是，输出图像会按比例放大，这意味着比数据点数量更多的像素。这就是为什么您的范围超出数组维度的原因。

这是一个图像，其中每个数据点均为1像素（很难看到，为灰度值）：

我使用您的代码绘制了同一张图片：

注意如何将实际数据点计算为颜色块。轴等于数据点数（以列/行为单位）。我将鼠标放在头部位置，所以它的（圆形）位置是x = 13，y = 3。

然后，选择一般头部区域：

head = arr[1:7,10:18]
print(head)
plt.imshow(head, cmap='hot', interpolation='nearest')

给出值：

  

[[49 54 99182182 106 106 35 35]
   [22 49 229 257 314 224 81 5]
   [15 55 131 194 177 199 599 59 5]
   [7 20 61 96 144 346 19 3]
   [2 3 19 33 60 83 10 0]
   [9 5 11 13 72 46 2 0]]

可能很难看清，因为颜色已重新映射。