Генерация тепловой карты с использованием координатных точек

Я новичок в Python. Ответ на мой вопрос может быть доступен в StackOverflow, но, честно говоря, я перепробовал почти все коды и предложения, доступные в StackOverflow.

Моя проблема: Почти так же, как описано здесь. У меня есть точки координат (x и y) и соответствующее значение (p) в виде файла .csv. Я читаю этот файл, используя pandas.

df = pd.read_csv("example.csv")

Файл example.csv можно скачать с сайта здесь. Пусть изображение размером 2000 x 2000.

Задача:

Основываясь на точках координат x и y на листе Excel, я должен найти точку на этом изображении.

Допустим, A — изображение, а A(x,y) — любая точка внутри A. Теперь мне нужно сгенерировать тепловую карту таким образом, чтобы 50 пикселей из x и 50 пикселей из y, то есть A(x,y), A(x+50, y), A(x, y+50) и A (x + 50, y + 50) содержит p, соответствующий этим точкам координат.

Я нашел эта ссылка, который очень полезен и решает мою проблему, но проблема в том, что для моих наборов данных необходимы дополнительные модификации.

Код, который доступен по ссылке выше:

#!/usr/bin/python3
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
from skimage import io
from skimage.color import rgb2gray
import matplotlib as mpl
# Read original image
img = io.imread('img.jpg')

# Get the dimensions of the original image
x_dim, y_dim, z_dim = np.shape(img)

# Create heatmap
heatmap = np.zeros((x_dim, y_dim), dtype=float)

# Read CSV with a Pandas DataFrame
df = pd.read_csv("data.csv")

# Set probabilities values to specific indexes in the heatmap
for index, row in df.iterrows():
    x = np.int(row["x"])
    y = np.int(row["y"])
    x1 = np.int(row["x1"])
    y1 = np.int(row["y1"])
    p = row["Probability value"]
    heatmap[x:x1,y:y1] = p

# Plot images
fig, axes = plt.subplots(1, 2, figsize=(8, 4))
ax = axes.ravel()

ax[0].imshow(img)
ax[0].set_title("Original")
fig.colorbar(ax[0].imshow(img), ax=ax[0])

ax[1].imshow(img, vmin=0, vmax=1)
ax[1].imshow(heatmap, alpha=.5, cmap='jet')
ax[1].set_title("Original + heatmap")

# Specific colorbar
norm = mpl.colors.Normalize(vmin=0,vmax=2)
N = 11
cmap = plt.get_cmap('jet',N)
sm = plt.cm.ScalarMappable(cmap=cmap, norm=norm)
sm.set_array([])
plt.colorbar(sm, ticks=np.linspace(0,1,N), 
             boundaries=np.arange(0,1.1,0.1)) 

fig.tight_layout()
plt.show()

Проблемы, с которыми я сталкиваюсь при использовании этого кода:

1. Этот код генерирует тепловую карту квадратных краев, но я ожидаю, что край будет гладким. Я знаю, что распределение Гаусса может решить эту проблему. Но я новичок в python и не знаю, как реализовать распределение Гаусса в моем наборе данных.

2. Области, которые не принадлежат координатным точкам, также создают слой цвета. В результате на изображение накладывается тот слой, который перекрывает фон исходного изображения. Одним предложением я хочу, чтобы фон тепловой карты был прозрачным, чтобы наложения не создавали проблем с отображением областей, которые не покрыты координатными точками.

Любые выводы будут высоко оценены.