我在帮助一家兽医诊所测量狗爪下的压力。我使用Python进行数据分析,现在我正试图将爪子划分为(解剖学上的)子区域。

我为每个爪子制作了一个2D数组,其中包括爪子随时间加载的每个传感器的最大值。这里有一个单爪的例子,我使用Excel绘制我想要“检测”的区域。传感器周围是2 * 2的方框带有局部最大值,它们加起来的和最大。

所以我尝试了一些实验,并决定简单地寻找每一列和每一行的最大值(由于爪子的形状,不能只看一个方向)。这似乎能很好地“检测”到不同脚趾的位置,但也能标记出相邻的传感器。

那么告诉Python哪些最大值是我想要的最好方法是什么呢?

注意:2x2的方块不能重叠,因为它们必须是分开的脚趾!

此外,我选择了2x2作为方便,任何更高级的解决方案都是受欢迎的,但我只是一个人类运动科学家,所以我既不是真正的程序员也不是数学家,所以请保持“简单”。

下面是一个可以用np.loadtxt加载的版本


结果

所以我尝试了@jextee的解决方案(见下面的结果)。正如你所看到的,它对前爪很有效,但对后腿就不那么有效了。

更具体地说,它无法识别第四个脚趾的小峰。这显然是固有的事实,即循环从上向下看最低值,而不考虑它在哪里。

有没有人知道如何调整@jextee的算法,让它也能找到第四个脚趾?

因为我还没有处理其他的试验,所以我无法提供其他的样品。但我之前给出的数据是每个爪子的平均值。这个文件是一个数组,其中包含9只爪子的最大数据,按照它们与盘子接触的顺序排列。

这张照片显示了它们在空间上是如何分布在板块上的。

更新:

我已经为任何感兴趣的人建立了一个博客,我已经设置了一个OneDrive与所有的原始测量。因此,对于任何要求更多数据的人:给你更多力量!


新更新:

所以在我得到关于爪子检测和爪子分类的问题的帮助后,我终于能够检查每个爪子的脚趾检测!事实证明,除了像我自己例子中那样大的爪子,它在其他地方都不太管用。当然,事后看来,是我自己的错,我这么武断地选择了2x2。

这里有一个很好的例子,它错在哪里:指甲被识别为脚趾,而“脚跟”太宽了,它被识别了两次!

爪子太大了,所以采用没有重叠的2x2尺寸,会导致一些脚趾被检测两次。反过来,在小型犬中,它经常找不到第5个脚趾,我怀疑这是由于2x2面积太大造成的。

在对我所有的测量都尝试了当前的解决方案后,我得出了一个惊人的结论,几乎所有的小狗都没有发现第5个脚趾,而在超过50%的大型狗的冲击中,它会发现更多!

显然我需要改变它。我自己的想法是改变社区的大小,让小狗住的地方更小,大狗住的地方更大。但是generate_binary_structure不允许我改变数组的大小。

因此,我希望其他人有更好的建议来定位脚趾,也许是脚趾面积与爪子大小的比例?


当前回答

这里有一个想法:你计算图像的(离散)拉普拉斯量。我希望它在最大值处是(负的)大的,以一种比原始图像更引人注目的方式。因此,极大值更容易找到。

这里有另一个想法:如果你知道高压点的典型大小,你可以首先通过用相同大小的高斯函数卷积来平滑你的图像。这可能会让你更容易处理图像。

其他回答

这里有一个想法:你计算图像的(离散)拉普拉斯量。我希望它在最大值处是(负的)大的,以一种比原始图像更引人注目的方式。因此,极大值更容易找到。

这里有另一个想法:如果你知道高压点的典型大小,你可以首先通过用相同大小的高斯函数卷积来平滑你的图像。这可能会让你更容易处理图像。

也许一个简单的方法在这里就足够了:建立一个平面上所有2x2正方形的列表,按它们的和排序(降序)。

首先,在你的“爪子列表”中选择价值最高的方块。然后,迭代地选择4个次优正方形,这些正方形不与之前找到的任何正方形相交。

谢谢你的原始数据。我在火车上,这是我到的最远的地方(我的站就要到了)。我用regexps按摩了你的txt文件,并将其放入一个html页面,使用一些javascript进行可视化。我在这里分享它是因为一些人,比如我自己,可能会发现它比python更容易被破解。

我认为一个很好的方法是尺度和旋转不变,我的下一步将是研究高斯的混合。(每个爪垫是高斯分布的中心)。

    <html>
<head>
    <script type="text/javascript" src="http://vis.stanford.edu/protovis/protovis-r3.2.js"></script> 
    <script type="text/javascript">
    var heatmap = [[[0,0,0,0,0,0,0,4,4,0,0,0,0],
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[4,25,65,43,11,7,4,7,22,25,54,36,7],
[0,7,25,22,29,58,32,25,72,61,14,7,0],
[0,0,4,4,40,115,68,29,83,72,11,0,0],
[0,0,0,0,11,29,18,7,18,14,4,0,0],
[0,0,0,0,0,4,0,0,0,0,0,0,0],
]
];
</script>
</head>
<body>
    <script type="text/javascript+protovis">    
    for (var a=0; a < heatmap.length; a++) {
    var w = heatmap[a][0].length,
    h = heatmap[a].length;
var vis = new pv.Panel()
    .width(w * 6)
    .height(h * 6)
    .strokeStyle("#aaa")
    .lineWidth(4)
    .antialias(true);
vis.add(pv.Image)
    .imageWidth(w)
    .imageHeight(h)
    .image(pv.Scale.linear()
        .domain(0, 99, 100)
        .range("#000", "#fff", '#ff0a0a')
        .by(function(i, j) heatmap[a][j][i]));
vis.render();
}
</script>
  </body>
</html>

如果你一步一步地进行:你首先找到全局最大值,如果需要处理周围的点,然后将找到的区域设置为零,然后对下一个重复。

这是我在大型望远镜上做类似事情时使用的另一种方法:

1)搜索最高像素。 一旦你有了这个,在周围搜索2x2的最佳拟合(可能是最大化2x2的和),或者在4x4的子区域内做一个2d高斯拟合,以最高像素为中心。

然后在峰值中心周围将那些2x2像素设置为0(或者3x3)

回到1),重复直到峰值低于噪声阈值,或者你有所有你需要的脚趾