之前在这个平台上，我提出了一个关于“coverage count”定义的问题。然而，很明显，在信号处理平台上提出这个问题更合适。幸运的是，我能够获得正确的定义。此外，我能够编写Python代码来计算coverage count。然而，我遇到了一个关于色彩Map表的小问题，因为它不符合我所期望的规格。为了澄清，我提供了描述我目前拥有的与我想要实现的图像：

第1条在结果中的相对位置：

第2条在结果中的相对位置：

结果：

我得到的覆盖数：

我想要获取的覆盖计数（另一个图像）示例（我想要的色彩Map表）：

在最后一幅图像中，左侧显示了一个覆盖率计数。我如何获得与该计数类似的覆盖率计数？
下面的代码是我用来获得问题中提到的覆盖率计数的代码：

non_black_pixels = np.any(piece_image != [0, 0, 0], axis=-1)
        # Increment the corresponding pixels in the coverage_count
        coverage_count[non_black_pixels] += 1
        # Normalize the coverage_count matrix to the full 8-bit grayscale range (0-255)
        normalized_coverage_count = cv2.normalize(coverage_count, None, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX, dtype=cv2.CV_8U)
        # Apply a colormap to the normalized grayscale image
        colorful_coverage_count = cv2.applyColorMap(normalized_coverage_count, cv2.COLORMAP_JET)
        # Display the colorful coverage_count image
        cv2.imshow("Colorful Coverage Count", colorful_coverage_count)
        cv2.waitKey(0)
        cv2.destroyAllWindows()