Wie erreicht man mithilfe von Spitzenerkennungstechniken eine robuste Pfotensegmentierung in einem 2D-Array?

Peak-Erkennung in einem 2D-Array zur Pfotensegmentierung

Zur automatischen Unterteilung eines 2D-Arrays, das die Pfote eines Hundes darstellt, in anatomische Teilregionen, ein lokales Maximum Filter einsetzbar. Dieser Filter identifiziert Pixel, die höhere Werte als ihre Nachbarn innerhalb einer bestimmten Nachbarschaft haben. Das Ergebnis ist eine binäre Maske mit Einsen für Spitzenpixel und Nullen für Nicht-Spitzenpixel.

Der Prozess der Spitzenerkennung mithilfe eines lokalen Maximumfilters umfasst Folgendes:

1. Definieren einer Nachbarschaft mithilfe von generate_binary_structure.
2. Anwenden des lokalen Maximumfilters mit Maximum_filter.
3. Entfernen des Hintergrunds aus der lokalen Maximummaske mithilfe morphologischer Operationen wie Erosion und XOR.

Für die Für das im Problem beschriebene spezifische Szenario, bei dem Zehen innerhalb rechteckiger Kästchen erkannt werden müssen, wurde zunächst eine Nachbarschaftsgröße von 2x2 gewählt. Die anschließende Analyse ergab jedoch, dass diese Größe nicht immer geeignet war, was zu Fehlerkennungen bei kleinen Pfoten und doppelten Erkennungen bei großen Pfoten führte.

Um dieses Problem anzugehen, könnte ein adaptiverer Ansatz darin bestehen, die Nachbarschaftsgröße basierend auf der Umgebung zu definieren auf die Pfotengröße. Dies könnte die Berechnung des Begrenzungsrahmens der Pfote und die Verwendung eines Prozentsatzes der Rahmengröße als Nachbarschaftsgröße beinhalten. Alternativ könnte ein iterativer Ansatz verwendet werden, bei dem die Nachbarschaftsgröße schrittweise erhöht wird, bis alle Peaks erkannt werden.

Zusätzlich könnten fortgeschrittenere Techniken wie Wassereinzugsgebietssegmentierung oder Mean-Shift-Clustering für die Peakerkennung untersucht werden. Diese Methoden bewältigen Geräusche und unterschiedliche Spitzengrößen effektiver und sind daher möglicherweise für Pfoten unterschiedlicher Größe und Form geeignet.

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