如何使用峰值检测技术在 2D 阵列中实现稳健的爪子分割？

用于爪子分割的 2D 数组中的峰值检测

自动将表示狗爪子的 2D 数组划分为解剖子区域，局部最大值可以使用过滤器。此过滤器识别比指定邻域内的邻居具有更高值的像素。结果是一个二进制掩码，其中 1 表示峰值像素，0 表示非峰值像素。

使用局部最大滤波器检测峰值的过程涉及：

1. 使用定义邻域generate_binary_struct。
2. 使用maximum_filter应用局部最大滤波器。
3. 使用形态学操作（例如腐蚀和异或）从局部最大掩模中删除背景。

对于问题中描述的具体场景，需要在矩形框中检测脚趾，最初选择的邻域大小为 2x2。然而，随后的分析表明，这个尺寸并不总是合适，导致小爪子的漏检和大爪子的重复检测。

为了解决这个问题，一种更具适应性的方法可能是基于邻域大小来定义关于爪子的大小。这可能涉及计算爪子的边界框并使用框大小的百分比作为邻域大小。或者，可以使用迭代方法，其中邻域大小逐渐增加，直到检测到所有峰值。

此外，可以探索更先进的技术（如分水岭分割或均值漂移聚类）来进行峰值检测。这些方法可以更有效地处理噪声和变化的峰值大小，使它们可能适合不同大小和形状的爪子。

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