Comment un segment de filtre maximum local peut-il mesurer la pression de la patte de chien dans des régions distinctes ?

Algorithme de détection de pic pour les mesures de pression des pattes en réseau 2D

Afin de segmenter les mesures de pression des pattes de chien en régions anatomiques distinctes, un un filtre maximum peut être utilisé.

Mise en œuvre du filtre maximum local

<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>

Utilisation et post-traitement

1. Appliquez la fonction detect_peaks au tableau 2D de mesures de pression.
2. Tracez le masque de pic obtenu à côté du tableau d'origine pour une vérification visuelle.
3. Utilisez scipy.ndimage.measurements.label sur le masque de pic pour étiqueter chaque pic comme un objet distinct.

Remarque :

• L'efficacité de cette approche repose sur un arrière-plan avec un minimum de bruit.
• La taille du quartier doit être ajustée si les tailles de pic varient.

Considérations pour les améliorations de la mise en œuvre :

• Taille du pic adaptation : Explorez les méthodes pour adapter la taille du quartier en fonction de la taille des pattes.
• Détection des pics qui se chevauchent : Implémentez un algorithme qui permet la détection des pics qui se chevauchent.
• Incorporation des informations sur la forme :Utiliser des descripteurs de forme pour mieux différencier les pics correspondant aux différents orteils.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!