如何使用峰值檢測技術在 2D 陣列中實現穩健的爪子分割？

用於爪子分割的2D 數組中的峰值檢測

自動將表示狗爪子的2D 數組劃分為解剖子區域，局部最大值可以使用濾波器。此濾鏡識別比指定鄰域內的鄰居具有更高值的像素。結果是一個二進位掩碼，其中 1 表示峰值像素，0 表示非峰值像素。

使用局部最大濾波器偵測峰值的過程涉及：

1. 使用定義鄰域generate_binary_struct。
2. 使用maximum_filter來應用局部最大濾波器。
3. 使用形態學操作（例如腐蝕和異或）從局部最大掩模中刪除背景。

對於問題中描述的具體場景，需要在矩形框中偵測腳趾，最初選擇的鄰域大小為 2x2。然而，隨後的分析表明，這個尺寸並不總是合適，導緻小爪子的漏檢和大爪子的重複檢測。

為了解決這個問題，一種更具適應性的方法可能是基於鄰域大小來定義關於爪子的大小。這可能涉及計算爪子的邊界框並使用框大小的百分比作為鄰域大小。或者，可以使用迭代方法，其中鄰域大小逐漸增加，直到檢測到所有峰值。

此外，可以探索更先進的技術（如分水嶺分割或均值漂移聚類）來進行峰值檢測。這些方法可以更有效地處理雜訊和變化的峰值大小，使它們可能適合不同大小和形狀的爪子。

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