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:
- 使用定義鄰域generate_binary_struct。
- 使用maximum_filter來應用局部最大濾波器。
- 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!

Python腳本在Unix系統上無法運行的原因包括:1)權限不足,使用chmod xyour_script.py賦予執行權限;2)Shebang行錯誤或缺失,應使用#!/usr/bin/envpython;3)環境變量設置不當,可打印os.environ調試;4)使用錯誤的Python版本,可在Shebang行或命令行指定版本;5)依賴問題,使用虛擬環境隔離依賴;6)語法錯誤,使用python-mpy_compileyour_script.py檢測。

使用Python數組比列表更適合處理大量數值數據。 1)數組更節省內存,2)數組對數值運算更快,3)數組強制類型一致性,4)數組與C語言數組兼容,但在靈活性和便捷性上不如列表。

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