Wie kann ein lokaler maximaler Filter die Druckmessungen der Hundepfoten in bestimmte Regionen segmentieren?

Peak-Erkennungsalgorithmus für 2D-Array-Pfotendruckmessungen

Um die Druckmessungen von Hundepfoten in verschiedene anatomische Regionen zu segmentieren, wurde ein lokaler Maximaler Filter kann eingesetzt werden.

Lokale Maximalfilter-Implementierung

<code class="python">import numpy as np
from scipy.ndimage.filters import maximum_filter
from scipy.ndimage.morphology import generate_binary_structure, binary_erosion
from scipy.ndimage.measurements import label

def detect_peaks(image):
    """
    Utilizes a local maximum filter to identify and return a mask of peak locations.
    """
    
    # Defines an 8-connected neighborhood
    neighborhood = generate_binary_structure(2,2)
    
    # Detects local maxima
    local_max = maximum_filter(image, footprint=neighborhood)==image
    
    # Creates a mask of the background
    background = (image==0)
    
    # Erodes the background to isolate peaks
    eroded_background = binary_erosion(background, structure=neighborhood, border_value=1)
    
    # Generates the final mask by removing background from the local_max mask
    detected_peaks = local_max ^ eroded_background
    
    return detected_peaks</code>

Nutzung und Nachbearbeitung

1. Wenden Sie die Funktion „detekt_peaks“ auf das 2D-Array von Druckmessungen an.
2. Zeichnen Sie die resultierende Peakmaske neben dem ursprünglichen Array zur visuellen Überprüfung.
3. Verwenden Sie scipy.ndimage.measurements.label auf der Peakmaske um jeden Peak als eindeutiges Objekt zu kennzeichnen.

Hinweis:

• Die Wirksamkeit dieses Ansatzes hängt von einem Hintergrund mit minimalem Rauschen ab.
• Die Nachbarschaftsgröße sollte angepasst werden, wenn die Spitzengrößen variieren.

Überlegungen zu Implementierungsverbesserungen:

• Spitzengröße Anpassung: Erkunden Sie Methoden zur Skalierung der Nachbarschaftsgröße basierend auf der Pfotengröße.
• Erkennung überlappender Peaks: Implementieren Sie einen Algorithmus, der die Erkennung überlappender Peaks ermöglicht.
• Einbindung von Forminformationen:Verwenden Sie Formdeskriptoren, um besser zwischen Spitzen zu unterscheiden, die verschiedenen Zehen entsprechen.

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