я пытаюсь обнаружить локальные максимумы из данного массива. Массив представляет собой синусоидальную кривую, полученную после вычисления линейного преобразования. Вот изображение
Вот пустой файл accumulator.npy. Ясно, что имеются два локальных максимума. Мне было интересно, как лучше всего обнаружить эти два максимума. Кроме того, как я могу построить обратные линии после нахождения максимумов? Спасибо.
Вы можете использовать функцию skimage peak_local_max(), чтобы найти пики. Кажется, их больше, чем вы ожидаете, поэтому я добавил сглаживание по Гауссу, чтобы вы могли поэкспериментировать.
В конце также есть некоторый график, который позволяет вам лучше визуализировать данные в 3D, но вы можете игнорировать это.
#!/usr/bin/env python3
from mpl_toolkits import mplot3d
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import ndimage as ndi
from skimage.feature import peak_local_max
from skimage import img_as_float
# Load data and find maxima
data = np.load('accum.npy')
im = img_as_float(data)
image_max = ndi.maximum_filter(im, size=20, mode='constant')
# Experiment with various smoothing parameters
for sigma in range(4):
coordinates = peak_local_max(ndi.gaussian_filter(im,sigma=sigma), min_distance=20)
print(f"Sigma for smoothing: {sigma}, coordinates of peaks:")
print(coordinates)
# Plotting stuff
sigmaForPlot=0
fig = plt.figure()
ax = plt.axes(projection='3d')
x = np.outer(np.ones(800),np.arange(300))
y = np.outer(np.arange(800), np.ones(300))
ax.plot_surface(x, y,ndi.gaussian_filter(im,sigma=sigmaForPlot),cmap='viridis', edgecolor='none')
ax.set_title('Surface plot')
plt.show()
Пример вывода
Sigma for smoothing: 1, coordinates of peaks:
[[595 113]
[589 36]
[448 80]
[400 144]
[351 260]
[251 166]
[210 216]]
Sigma for smoothing: 2, coordinates of peaks:
[[589 36]
[399 144]
[239 170]
[210 216]]
Sigma for smoothing: 3, coordinates of peaks:
[[589 36]
[398 145]
[210 216]]
