局所最大値フィルターはどのようにして犬の足の圧力測定値を個別の領域に分割できるのでしょうか?

2D アレイ足圧力測定用のピーク検出アルゴリズム

犬の足の圧力測定を個別の解剖学的領域に分割するために、ローカル

ローカル最大値フィルターの実装

<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>

使用法と後処理

1. detect_peaks 関数を圧力測定値の 2D 配列に適用します。
2. 視覚的に確認するために、結果のピーク マスクを元の配列と並べてプロットします。
3. ピーク マスクで scipy.ndimage.measurements.label を使用します。各ピークを個別のオブジェクトとしてラベル付けします。

注:

• このアプローチの有効性は、ノイズが最小限に抑えられた背景に依存します。
• ピーク サイズが異なる場合は、近傍サイズを調整する必要があります。

実装強化に関する考慮事項:

• ピーク サイズ適応: 足のサイズに基づいて近傍サイズをスケールする方法を探索します。
• 重複ピーク検出: 重複ピーク検出を可能にするアルゴリズムを実装します。
• 形状情報の組み込み: 形状記述子を利用して、さまざまなつま先に対応するピークをより適切に区別します。

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