如何使用局部最大过滤来识别代表狗爪子的二维数组中的压力峰值?

DDD
发布: 2024-11-04 09:25:30
原创
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How can local maximum filtering be used to identify pressure peaks in a 2D array representing a dog's paw?

二维数组中的峰值检测

挑战:

检测二维数组中的峰值代表狗爪下的压力测量值,以描绘解剖学分区。

解决方案:

实际的解决方案包括使用局部最大滤波器来识别峰值。方法如下:

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

# Define the paw data
paw_data = np.loadtxt("paws.txt").reshape(4, 11, 14)

# Define the 8-connected neighborhood
neighborhood = generate_binary_structure(2, 2)

# Function to detect peaks
def detect_peaks(image):
    # Local maximum filter
    local_max = maximum_filter(image, footprint=neighborhood) == image
    
    # Create a mask of the background
    background = (image == 0)
    
    # Erode the background to remove artifacts
    eroded_background = binary_erosion(background, structure=neighborhood, border_value=1)
    
    # Final mask containing only peaks
    detected_peaks = local_max ^ eroded_background
    
    return detected_peaks

# Detect peaks for each paw
paws = [p.squeeze() for p in np.vsplit(paw_data, 4)]
detected_peaks_list = []
for paw in paws:
    detected_peaks = detect_peaks(paw)
    detected_peaks_list.append(detected_peaks)

# Plot the results
fig, axs = plt.subplots(4, 2, figsize=(10, 10))
for i, paw in enumerate(paws):
    axs[i, 0].imshow(paw)
    axs[i, 0].set_title("Paw Image")
    axs[i, 1].imshow(detected_peaks_list[i])
    axs[i, 1].set_title("Peak Detection")

plt.tight_layout()
plt.show()</code>
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注意事项:

  • 此方法假设背景干净,可能不适合噪声数据。
  • 邻域大小可能需要根据峰值大小进行调整。
  • 进一步分析可能涉及使用 scipy.ndimage.measurements.label 来标记不同的对象(峰值)。

以上是如何使用局部最大过滤来识别代表狗爪子的二维数组中的压力峰值?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

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