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ピーク検出技術(shù)を使用して 2D アレイで堅牢な足のセグメンテーションを?qū)g現(xiàn)するにはどうすればよいですか?

Nov 03, 2024 pm 10:49 PM

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

足セグメンテーションのための 2D 配列でのピーク検出

犬の足を表す 2D 配列を解剖學(xué)的サブ領(lǐng)域、局所最大値に自動的に分割するにはフィルタを使用することができます。このフィルターは、指定された近傍內(nèi)で隣接するピクセルよりも高い値を持つピクセルを識別します。結(jié)果は、ピーク ピクセルを示す 1 と非ピーク ピクセルを示す 0 を持つバイナリ マスクです。

極大フィルターを使用してピークを検出するプロセスには、以下が含まれます。

  1. 次を使用して近傍を定義します。 generate_binary_struct.
  2. maximum_filter を使用して極大フィルターを適用します。
  3. 浸食や XOR などの形態(tài)學(xué)的操作を使用して、極大マスクから背景を削除します。

問題で説明されている特定のシナリオでは、足の指を長方形のボックス內(nèi)で検出する必要があるため、最初に 2x2 の近傍サイズが選択されました。しかし、その後の分析により、このサイズが常に適切であるわけではなく、小さな足では検出が見逃され、大きな足では重複して検出されることが判明しました。

この問題に対処するには、より適応的なアプローチは、近傍サイズに基づいて定義することかもしれません。足のサイズについて。これには、足の境界ボックスを計算し、ボックス サイズのパーセンテージを近傍サイズとして使用することが含まれる場合があります。あるいは、すべてのピークが検出されるまで近傍サイズを段階的に増加させる反復(fù)アプローチを使用することもできます。

さらに、分水嶺セグメンテーションや平均シフト クラスタリングなどのより高度な技術(shù)をピーク検出のために検討することもできます。これらの方法は、ノイズとさまざまなピーク サイズをより効果的に処理するため、さまざまなサイズや形狀の足に適している可能性があります。

以上がピーク検出技術(shù)を使用して 2D アレイで堅牢な足のセグメンテーションを?qū)g現(xiàn)するにはどうすればよいですか?の詳細內(nèi)容です。詳細については、PHP 中國語 Web サイトの他の関連記事を參照してください。

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Pythonの不適格でPytestは、自動テストの書き込み、整理、および実行を簡素化する2つの広く使用されているテストフレームワークです。 1.両方とも、テストケースの自動発見をサポートし、明確なテスト構(gòu)造を提供します。 pytestはより簡潔で、テスト\ _から始まる関數(shù)が必要です。 2。それらはすべて組み込みのアサーションサポートを持っています:Unittestはアサートエクイアル、アサートトルー、およびその他の方法を提供しますが、Pytestは拡張されたアサートステートメントを使用して障害の詳細を自動的に表示します。 3.すべてがテストの準備とクリーニングを処理するためのメカニズムを持っています:un

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動的プログラミング(DP)は、複雑な問題をより単純なサブ問題に分解し、結(jié)果を保存して繰り返し計算を回避することにより、ソリューションプロセスを最適化します。主な方法は2つあります。1。トップダウン(暗記):問題を再帰的に分解し、キャッシュを使用して中間結(jié)果を保存します。 2。ボトムアップ(表):基本的な狀況からソリューションを繰り返し構(gòu)築します。フィボナッチシーケンス、バックパッキングの問題など、最大/最小値、最適なソリューション、または重複するサブ問題が必要なシナリオに適しています。Pythonでは、デコレータまたはアレイを通じて実裝でき、再帰的な関係を特定し、ベンチマークの狀況を定義し、空間の複雑さを最適化することに注意する必要があります。

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カスタムイテレーターを?qū)g裝するには、クラス內(nèi)の__iter__および__next__メソッドを定義する必要があります。 __iter__メソッドは、ループなどの反復(fù)環(huán)境と互換性があるように、通常は自己の反復(fù)オブジェクト自體を返します。 __next__メソッドは、各反復(fù)の値を制御し、シーケンスの次の要素を返し、アイテムがもうない場合、停止例外をスローする必要があります。 statusステータスを正しく追跡する必要があり、無限のループを避けるために終了條件を設(shè)定する必要があります。 fileファイルラインフィルタリングなどの複雑なロジック、およびリソースクリーニングとメモリ管理に注意を払ってください。 simple単純なロジックについては、代わりにジェネレーター関數(shù)の収率を使用することを検討できますが、特定のシナリオに基づいて適切な方法を選択する必要があります。

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Pythonの將來の傾向には、パフォーマンスの最適化、より強力なタイププロンプト、代替ランタイムの増加、およびAI/MLフィールドの継続的な成長が含まれます。第一に、CPYTHONは最適化を続け、スタートアップのより速い時間、機能通話の最適化、および提案された整數(shù)操作を通じてパフォーマンスを向上させ続けています。第二に、タイプのプロンプトは、コードセキュリティと開発エクスペリエンスを強化するために、言語とツールチェーンに深く統(tǒng)合されています。第三に、PyscriptやNuitkaなどの代替のランタイムは、新しい機能とパフォーマンスの利點を提供します。最後に、AIとデータサイエンスの分野は拡大し続けており、新興図書館はより効率的な開発と統(tǒng)合を促進します。これらの傾向は、Pythonが常に技術(shù)の変化に適応し、その主要な位置を維持していることを示しています。

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