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首頁(yè) 後端開(kāi)發(fā) Python教學(xué) 如何使用峰值檢測(cè)技術(shù)在 2D 陣列中實(shí)現(xiàn)穩(wěn)健的爪子分割?

如何使用峰值檢測(cè)技術(shù)在 2D 陣列中實(shí)現(xiàn)穩(wěn)健的爪子分割?

Nov 03, 2024 pm 10:49 PM

How to Achieve Robust Paw Segmentation in a 2D Array Using Peak Detection Techniques?

用於爪子分割的2D 數(shù)組中的峰值檢測(cè)

自動(dòng)將表示狗爪子的2D 數(shù)組劃分為解剖子區(qū)域,局部最大值可以使用濾波器。此濾鏡識(shí)別比指定鄰域內(nèi)的鄰居具有更高值的像素。結(jié)果是一個(gè)二進(jìn)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(cè)峰值的過(guò)程涉及:

  1. 使用定義鄰域generate_binary_struct。
  2. 使用maximum_filter來(lái)應(yīng)用局部最大濾波器。
  3. 使用形態(tài)學(xué)操作(例如腐蝕和異或)從局部最大掩模中刪除背景。

對(duì)於問(wèn)題中描述的具體場(chǎng)景,需要在矩形框中偵測(cè)腳趾,最初選擇的鄰域大小為 2x2。然而,隨後的分析表明,這個(gè)尺寸並不總是合適,導(dǎo)緻小爪子的漏檢和大爪子的重複檢測(cè)。

為了解決這個(gè)問(wèn)題,一種更具適應(yīng)性的方法可能是基於鄰域大小來(lái)定義關(guān)於爪子的大小。這可能涉及計(jì)算爪子的邊界框並使用框大小的百分比作為鄰域大小?;蛘?,可以使用迭代方法,其中鄰域大小逐漸增加,直到檢測(cè)到所有峰值。

此外,可以探索更先進(jìn)的技術(shù)(如分水嶺分割或均值漂移聚類)來(lái)進(jìn)行峰值檢測(cè)。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(cè)技術(shù)在 2D 陣列中實(shí)現(xiàn)穩(wěn)健的爪子分割?的詳細(xì)內(nèi)容。更多資訊請(qǐng)關(guān)注PHP中文網(wǎng)其他相關(guān)文章!

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