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首頁後端開發Python教學如何使用峰值檢測技術在 2D 陣列中實現穩健的爪子分割?

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

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。

以上是如何使用峰值檢測技術在 2D 陣列中實現穩健的爪子分割?的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

陳述
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