Wie kann die lokale Maximalfilterung verwendet werden, um Druckspitzen in einem 2D-Array zu identifizieren, das eine Hundepfote darstellt?

Peakerkennung in einem 2D-Array

Herausforderung:

Peakerkennung in einem 2D-Array Darstellung von Druckmessungen unter der Pfote eines Hundes, um anatomische Unterregionen abzugrenzen.

Lösung:

Die praktische Lösung besteht in der Verwendung eines lokalen Maximumfilters zur Identifizierung von Spitzen. So geht's:

<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>

Überlegungen:

• Dieser Ansatz setzt einen sauberen Hintergrund voraus und ist möglicherweise nicht für verrauschte Daten geeignet.
• Die Nachbarschaftsgröße muss möglicherweise basierend auf der Peakgröße angepasst werden.
• Weitere Analysen können die Verwendung von scipy.ndimage.measurements.label zum Beschriften verschiedener Objekte (Peaks) umfassen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann die lokale Maximalfilterung verwendet werden, um Druckspitzen in einem 2D-Array zu identifizieren, das eine Hundepfote darstellt?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!