局部最大值濾波器如何將狗爪壓力測量結果分割成不同的區域？

二維陣列爪子壓力測量的峰值檢測演算法

為了將狗爪子的壓力測量分割成不同的解剖區域，本地可以使用最大過濾器。

局部最大過濾器實作

<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>

使用和後處理

1. detdetdet壓力測量的2D 數組。
2. 將產生的峰值模板與原始數組一起繪製以進行視覺驗證。
3. 在峰值模板上使用 scipy.ndimage.measurements.label將每個峰值標記為不同的物件。

注意：

• 此方法的有效性取決於雜訊最小的背景。
• 如果峰值大小不同，則應調整鄰域大小。

實施增強的注意事項：

• 峰值大小適應：探索根據爪子大小縮放鄰近大小的方法。
• 重疊峰值偵測：實作允許重疊峰值偵測的演算法。
• 合併形狀資訊：利用形狀描述符更好地區分對應不同腳趾的峰值。

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