局部最大值滤波器如何将狗爪压力测量结果分割成不同的区域?
二维阵列爪子压力测量的峰值检测算法
为了将狗爪子的压力测量分割成不同的解剖区域,本地可以使用最大过滤器。
局部最大过滤器实现
<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>
使用和后处理
- 将 detector_peaks 函数应用于压力测量的二维数组。
- 将生成的峰值掩模与原始阵列一起绘制以进行可视化验证。
- 在峰掩模上使用 scipy.ndimage.measurements.label 将每个峰标记为不同的对象。
注意:
- 这种方法的有效性依赖于噪声最小的背景。
- 邻域大小如果峰大小发生变化,则应进行调整。
实施增强的注意事项:
- 峰大小适应:探索方法根据爪子大小缩放邻域大小。
- 重叠峰值检测:实现允许重叠峰值检测的算法。
- 合并形状信息:利用形状描述符更好地区分对应于不同脚趾的峰值。
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