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Maisondéveloppement back-endTutoriel PythonComment obtenir une segmentation robuste des pattes dans un réseau 2D à l'aide de techniques de détection de pics ?

How to Achieve Robust Paw Segmentation in a 2D Array Using Peak Detection Techniques?

Détection de pic dans un tableau 2D pour la segmentation des pattes

Pour diviser automatiquement un tableau 2D représentant la patte d'un chien en sous-régions anatomiques, un maximum local Un filtre peut être utilisé. Ce filtre identifie les pixels qui ont des valeurs plus élevées que leurs voisins dans un quartier spécifié. Le résultat est un masque binaire avec des 1 indiquant les pixels de pointe et des 0 représentant les pixels sans pointe.

Le processus de détection des pics à l'aide d'un filtre maximum local implique :

  1. Définir un quartier à l'aide generate_binary_structure.
  2. Application du filtre maximum local à l'aide de maximum_filter.
  3. Suppression de l'arrière-plan du masque maximum local à l'aide d'opérations morphologiques telles que l'érosion et XOR.

Pour le Dans le scénario spécifique décrit dans le problème, où les orteils doivent être détectés dans des boîtes rectangulaires, une taille de quartier de 2x2 a été initialement choisie. Cependant, une analyse ultérieure a révélé que cette taille n'était pas toujours adaptée, entraînant des détections manquées dans les petites pattes et des détections en double dans les grandes pattes.

Pour résoudre ce problème, une approche plus adaptative pourrait consister à définir la taille du quartier en fonction sur la taille de la patte. Cela pourrait impliquer de calculer le cadre de délimitation de la patte et d'utiliser un pourcentage de la taille de la boîte comme taille du quartier. Alternativement, une approche itérative pourrait être utilisée, dans laquelle la taille du quartier est progressivement augmentée jusqu'à ce que tous les pics soient détectés.

De plus, des techniques plus avancées telles que la segmentation des bassins versants ou le regroupement par décalage moyen pourraient être explorées pour la détection des pics. Ces méthodes gèrent plus efficacement le bruit et les différentes tailles de pics, ce qui les rend potentiellement adaptées aux pattes de différentes tailles et formes.

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