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如何使用峰值檢測技術(shù)在 2D 陣列中實現(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?

用于爪子分割的 2D 數(shù)組中的峰值檢測

自動將表示狗爪子的 2D 數(shù)組劃分為解剖子區(qū)域,局部最大值可以使用過濾器。此過濾器識別比指定鄰域內(nèi)的鄰居具有更高值的像素。結(jié)果是一個二進制掩碼,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檢測峰值的過程涉及:

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

對于問題中描述的具體場景,需要在矩形框中檢測腳趾,最初選擇的鄰域大小為 2x2。然而,隨后的分析表明,這個尺寸并不總是合適,導致小爪子的漏檢和大爪子的重復檢測。

為了解決這個問題,一種更具適應(yīng)性的方法可能是基于鄰域大小來定義關(guān)于爪子的大小。這可能涉及計算爪子的邊界框并使用框大小的百分比作為鄰域大小。或者,可以使用迭代方法,其中鄰域大小逐漸增加,直到檢測到所有峰值。

此外,可以探索更先進的技術(shù)(如分水嶺分割或均值漂移聚類)來進行峰值檢測。這些方法可以更有效地處理噪聲和變化的峰值大小,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技術(shù)在 2D 陣列中實現(xiàn)穩(wěn)健的爪子分割?的詳細內(nèi)容。更多信息請關(guān)注PHP中文網(wǎng)其他相關(guān)文章!

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