局部最大值滤波器如何将狗爪压力测量结果分割成不同的区域？

二维阵列爪子压力测量的峰值检测算法

为了将狗爪子的压力测量分割成不同的解剖区域，本地可以使用最大过滤器。

局部最大过滤器实现

<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>

使用和后处理

1. 将 detector_peaks 函数应用于压力测量的二维数组。
2. 将生成的峰值掩模与原始阵列一起绘制以进行可视化验证。
3. 在峰掩模上使用 scipy.ndimage.measurements.label 将每个峰标记为不同的对象。

注意：

• 这种方法的有效性依赖于噪声最小的背景。
• 邻域大小如果峰大小发生变化，则应进行调整。

实施增强的注意事项：

• 峰大小适应：探索方法根据爪子大小缩放邻域大小。
• 重叠峰值检测：实现允许重叠峰值检测的算法。
• 合并形状信息：利用形状描述符更好地区分对应于不同脚趾的峰值。

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