Implemente uma função que gere um mapa de calor (heatmap) representando a densidade de tráfego em diferentes regiões de uma imagem. Assuma que você tem acesso a uma lista de coordenadas de veículos detectados

exercicio10.py

import numpy as np
import cv2
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

def gerar_mapa_calor(imagem, coordenadas_veiculos, tamanho_mapa=(500, 500), raio=15):
    """
    Gera um mapa de calor baseado nas coordenadas dos veículos detectados.
    
    Args:
    imagem (ndarray): A imagem de tráfego (não utilizada diretamente, mas para fornecer contexto).
    coordenadas_veiculos (list): Lista de coordenadas (x, y) dos veículos detectados.
    tamanho_mapa (tuple): O tamanho da imagem de saída do mapa de calor (largura, altura).
    raio (int): O raio em torno de cada coordenada para calcular a densidade.
    
    Returns:
    ndarray: A imagem gerada do mapa de calor.
    """
    # Criar uma imagem em preto (preenchida com zeros)
    mapa_calor = np.zeros(tamanho_mapa, dtype=np.float32)
    
    # Para cada coordenada de veículo, aumentamos a densidade na área ao redor
    for coord in coordenadas_veiculos:
        x, y = coord
        cv2.circle(mapa_calor, (x, y), raio, (1), -1)  # Raio de influência do veículo
        
    # Aplicar um filtro de suavização (blur) para suavizar as áreas de alta densidade
    mapa_calor = cv2.GaussianBlur(mapa_calor, (15, 15), 0)
    
    # Normalizar o mapa de calor
    mapa_calor_normalizado = cv2.normalize(mapa_calor, None, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX)
    
    # Converter para imagem colorida (heatmap)
    mapa_calor_colorido = cv2.applyColorMap(np.uint8(mapa_calor_normalizado), cv2.COLORMAP_JET)
    
    return mapa_calor_colorido

# Exemplo de uso:
# Lista de coordenadas de veículos detectados (exemplo fictício)
coordenadas_veiculos = [(150, 200), (200, 250), (300, 300), (350, 400), (400, 450), (500, 500)]

# Gerar o mapa de calor
imagem_mapa_calor = gerar_mapa_calor(None, coordenadas_veiculos, tamanho_mapa=(500, 500), raio=15)

# Mostrar o mapa de calor
plt.figure(figsize=(8, 8))
plt.imshow(imagem_mapa_calor)
plt.title('Mapa de Calor - Densidade de Tráfego')
plt.axis('off')
plt.show()