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

也许你可以使用高斯混合模型。这是一个用于执行GMMs的Python包(刚刚进行了谷歌搜索) http://www.ar.media.kyoto-u.ac.jp/members/david/softwares/em/

其他回答

大概的轮廓……

你可能想要使用连接组件算法来隔离每个爪子区域。wiki对此有一个很好的描述(有一些代码):http://en.wikipedia.org/wiki/Connected_Component_Labeling

你必须决定是使用4连通性还是8连通性。就我个人而言,对于大多数问题,我更喜欢6连通性。无论如何,一旦你将每个“爪印”分离为一个连通区域,就很容易遍历该区域并找到最大值。一旦你找到了最大值,你就可以迭代地扩大区域,直到达到预定的阈值,以确定它是给定的“脚趾”。

这里有一个微妙的问题是,一旦你开始使用计算机视觉技术来识别某个东西是右/左/前/后爪,你开始观察单个脚趾,你就必须开始考虑旋转、倾斜和平移。这是通过分析所谓的“矩”来完成的。在视觉应用中有几个不同的时刻需要考虑:

中心矩:平移不变量 归一化矩:缩放和平移不变量 胡矩:平移、尺度和旋转不变量

更多关于moments的信息可以在wiki上搜索“image moments”。

似乎你可以用jetxee的算法来欺骗一下。他发现前三个脚趾很好,你应该可以根据这个猜测出第四个脚趾的位置。

也许你可以使用高斯混合模型。这是一个用于执行GMMs的Python包(刚刚进行了谷歌搜索) http://www.ar.media.kyoto-u.ac.jp/members/david/softwares/em/

这是一个图像配准问题。总的策略是:

有一个已知的例子,或者有一些先验的数据。 将数据与示例相匹配,或将示例与数据相匹配。 如果您的数据在一开始就大致对齐,这是有帮助的。

这里有一个粗略而现成的方法,“可能起作用的最愚蠢的方法”:

从五个脚趾坐标开始,大致在你期望的位置。 使用每一个,迭代地爬到山顶。即给定当前位置,移动到最大邻近像素,如果它的值大于当前像素。当你的脚趾坐标停止移动时停止。

为了解决方向问题,你可以为基本方向设置8个左右的初始设置(北,东北等)。单独运行每一个,并丢弃任何两个或多个脚趾最终位于同一像素的结果。我会再思考一下这个问题,但这种事情在图像处理中还在研究中——没有正确的答案!

稍微复杂一点的想法:(加权)k -均值聚类。没那么糟。

从五个脚趾坐标开始,但现在这些是“集群中心”。

然后迭代直到收敛:

将每个像素分配到最近的集群(只需为每个集群制作一个列表)。 计算每个簇的质心。对于每个聚类,这是:Sum(坐标*强度值)/Sum(坐标) 移动每个星团到新的质心。

这种方法几乎肯定会得到更好的结果,你可以得到每个簇的质量,这可能有助于识别脚趾。

(同样,您已经预先指定了集群的数量。对于聚类,您必须以一种或另一种方式指定密度:要么选择集群的数量,在这种情况下合适,要么选择集群半径,看看最终有多少。后者的一个例子是mean-shift。)

很抱歉缺少实现细节或其他细节。我可以把它写出来,但我有最后期限了。如果到下周还没有效果,请告诉我,我会试试的。

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