Очень часто при анализе данных возникает задача определения пиков или локальных максимумов в двумерном массиве. Возьмем, например, такую задачу: на основе данных о давлении, распределенном по стопе животного, необходимо выделить отдельные области, соответствующие его пальцам.
Пример данных
Допустим, имеется двумерный массив, представляющий собой отображение стопы животного. Значения в массиве — это показания датчиков давления, расположенных внутри подушечки. Значение каждого элемента массива соответствует максимальному давлению, которое приходилось на этот датчик.
Проблема
Проблема состоит в том, чтобы определить области с максимальным давлением, которые будут соответствовать пальцам на стопе животного. Допустим, что эти области имеют размер 2×2 элемента в массиве и не могут пересекаться.
Решение
Один из подходов к решению этой задачи — это применение алгоритма поиска локальных максимумов. Этот алгоритм проходит по всему массиву и для каждого элемента проверяет, является ли он максимальным среди своих соседей. Если это так, то этот элемент считается локальным максимумом.
import numpy as np
def find_local_maxima(array):
local_maxima = []
for i in range(1, array.shape[0]-1):
for j in range(1, array.shape[1]-1):
if array[i,j] > array[i-1,j] and array[i,j] > array[i+1,j] and array[i,j] > array[i,j-1] and array[i,j] > array[i,j+1]:
local_maxima.append((i, j))
return local_maxima
В результате работы этого алгоритма получается список координат локальных максимумов. Каждый из этих максимумов можно рассматривать как центр области размером 2×2, соответствующей пальцу на стопе животного.
Этот подход может быть модифицирован и улучшен в зависимости от конкретной задачи. Например, можно использовать более сложные методы определения пиков, применять дополнительную фильтрацию результатов или добавить учет различных дополнительных параметров.
Добавить комментарий