首頁 後端開發 Python教學 局部最大值濾波器如何將狗爪壓力測量結果分割成不同的區域?

局部最大值濾波器如何將狗爪壓力測量結果分割成不同的區域?

Nov 05, 2024 am 02:37 AM

How can a Local Maximum Filter Segment Dog Paw Pressure Measurements into Distinct Regions?

二維陣列爪子壓力測量的峰值檢測演算法

為了將狗爪子的壓力測量分割成不同的解剖區域,本地可以使用最大過濾器。

局部最大過濾器實作

<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>
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使用和後處理

  1. detdetdet壓力測量的2D 數組。
  2. 將產生的峰值模板與原始數組一起繪製以進行視覺驗證。
  3. 在峰值模板上使用 scipy.ndimage.measurements.label將每個峰值標記為不同的物件。

注意:

  • 此方法的有效性取決於雜訊最小的背景。
  • 如果峰值大小不同,則應調整鄰域大小。

實施增強的注意事項:

  • 峰值大小適應:探索根據爪子大小縮放鄰近大小的方法。
  • 重疊峰值偵測:實作允許重疊峰值偵測的演算法。
  • 合併形狀資訊:利用形狀描述符更好地區分對應不同腳趾的峰值。

以上是局部最大值濾波器如何將狗爪壓力測量結果分割成不同的區域?的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

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