Вебинары Разобраться в IT Реферальная программа
Программирование Аналитика Дизайн Маркетинг
ПРИХОДИТЕ УЧИТЬСЯ НОВОЙ ПРОФЕССИИ ЛЕТОМ СО СКИДКОЙ ДО 70% Забронировать скидку
07 Июл 2023
2 мин
128

Определение пиков в двумерном массиве

Очень часто при анализе данных возникает задача определения пиков или локальных максимумов в двумерном массиве. Возьмем, например, такую задачу: на

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

Подарок
Забрать подарок