2D 배열 발 압력 측정을 위한 피크 감지 알고리즘
개 발의 압력 측정을 뚜렷한 해부학적 영역으로 분할하기 위해 로컬 최대 필터를 사용할 수 있습니다.
로컬 최대 필터 구현
<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>
사용 및 후처리
- Detect_peaks 함수를 압력 측정의 2D 배열에 적용합니다.
- 시각적 확인을 위해 원래 배열과 함께 결과 피크 마스크를 플롯합니다. 확인.
- 피크 마스크에서 scipy.ndimage.measurements.label을 사용하여 각 피크에 고유한 개체로 레이블을 지정합니다.
참고:
- 이 접근 방식의 효율성은 소음이 최소화된 배경에 달려 있습니다.
- 동네 최대 크기가 다양할 경우 크기를 조정해야 합니다.
구현 개선을 위한 고려 사항:
- 최대 크기 적응: 살펴보기 발을 기준으로 동네 크기를 조정하는 방법 크기.
- 겹치는 피크 감지: 겹치는 피크 감지를 허용하는 알고리즘을 구현합니다.
- 모양 정보 통합: 모양 설명자를 활용하면 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다. 서로 다른 발가락에 해당하는 봉우리를 구별합니다.
위 내용은 로컬 최대 필터 세그먼트 개 발 압력 측정을 어떻게 구별되는 영역으로 할 수 있습니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

Python과 C는 각각 고유 한 장점이 있으며 선택은 프로젝트 요구 사항을 기반으로해야합니다. 1) Python은 간결한 구문 및 동적 타이핑으로 인해 빠른 개발 및 데이터 처리에 적합합니다. 2) C는 정적 타이핑 및 수동 메모리 관리로 인해 고성능 및 시스템 프로그래밍에 적합합니다.

Python 또는 C를 선택하는 것은 프로젝트 요구 사항에 따라 다릅니다. 1) 빠른 개발, 데이터 처리 및 프로토 타입 설계가 필요한 경우 Python을 선택하십시오. 2) 고성능, 낮은 대기 시간 및 근접 하드웨어 제어가 필요한 경우 C를 선택하십시오.

매일 2 시간의 파이썬 학습을 투자하면 프로그래밍 기술을 효과적으로 향상시킬 수 있습니다. 1. 새로운 지식 배우기 : 문서를 읽거나 자습서를 시청하십시오. 2. 연습 : 코드를 작성하고 완전한 연습을합니다. 3. 검토 : 배운 내용을 통합하십시오. 4. 프로젝트 실무 : 실제 프로젝트에서 배운 것을 적용하십시오. 이러한 구조화 된 학습 계획은 파이썬을 체계적으로 마스터하고 경력 목표를 달성하는 데 도움이 될 수 있습니다.

2 시간 이내에 Python을 효율적으로 학습하는 방법 : 1. 기본 지식을 검토하고 Python 설치 및 기본 구문에 익숙한 지 확인하십시오. 2. 변수, 목록, 기능 등과 같은 파이썬의 핵심 개념을 이해합니다. 3. 예제를 사용하여 마스터 기본 및 고급 사용; 4. 일반적인 오류 및 디버깅 기술을 배우십시오. 5. 목록 이해력 사용 및 PEP8 스타일 안내서와 같은 성능 최적화 및 모범 사례를 적용합니다.

Python은 초보자 및 데이터 과학에 적합하며 C는 시스템 프로그래밍 및 게임 개발에 적합합니다. 1. 파이썬은 간단하고 사용하기 쉽고 데이터 과학 및 웹 개발에 적합합니다. 2.C는 게임 개발 및 시스템 프로그래밍에 적합한 고성능 및 제어를 제공합니다. 선택은 프로젝트 요구와 개인적인 이익을 기반으로해야합니다.

Python은 데이터 과학 및 빠른 개발에 더 적합한 반면 C는 고성능 및 시스템 프로그래밍에 더 적합합니다. 1. Python Syntax는 간결하고 학습하기 쉽고 데이터 처리 및 과학 컴퓨팅에 적합합니다. 2.C는 복잡한 구문을 가지고 있지만 성능이 뛰어나고 게임 개발 및 시스템 프로그래밍에 종종 사용됩니다.

파이썬을 배우기 위해 하루에 2 시간을 투자하는 것이 가능합니다. 1. 새로운 지식 배우기 : 목록 및 사전과 같은 1 시간 안에 새로운 개념을 배우십시오. 2. 연습 및 연습 : 1 시간을 사용하여 소규모 프로그램 작성과 같은 프로그래밍 연습을 수행하십시오. 합리적인 계획과 인내를 통해 짧은 시간에 Python의 핵심 개념을 마스터 할 수 있습니다.

Python은 배우고 사용하기 쉽고 C는 더 강력하지만 복잡합니다. 1. Python Syntax는 간결하며 초보자에게 적합합니다. 동적 타이핑 및 자동 메모리 관리를 사용하면 사용하기 쉽지만 런타임 오류가 발생할 수 있습니다. 2.C는 고성능 응용 프로그램에 적합한 저수준 제어 및 고급 기능을 제공하지만 학습 임계 값이 높고 수동 메모리 및 유형 안전 관리가 필요합니다.


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