带圆形窗口的局部最大值

Question

我正在尝试使用圆形内核计算矩阵上的局部最大值滤波器。 输出应该是局部最大值的单元格。对于输入“数据”中的每个像素，我需要通过圆形窗口查看它是否是局部最大值，因此返回值 1，否则返回 0。

我有这段代码，基于这里的答案： How to apply a disc shaped mask to a numpy array?

import numpy as np
import scipy.ndimage as sc

radius = 2
kernel = np.zeros((2*radius+1, 2*radius+1))
y,x = np.ogrid[-radius:radius+1, -radius:radius+1]
mask2 = x**2 + y**2 <= radius**2
kernel[mask2] = 1

def local_maxima(matrix, window_size):
    loc_max = sc.maximum_filter(matrix, window_size, mode='constant')
    return loc_max


data = np.array([(1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1), (1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1), (1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1),
                 (1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1), (1, 1, 1, 1, 4, 1, 1, 1, 1), (1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1),
                 (1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1), (1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1), (1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1),
                 (1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1)])

loc_max = sc.filters.generic_filter(data, local_maxima(data, np.shape(kernel)), footprint=kernel)
max_matrix = np.where(loc_max == data, 1, 0)
np.savetxt('.....\Local\Test_Local_Max.txt', max_matrix, delimiter='\t')

内核有这个形状：

[[ 0.  0.  1.  0.  0.]
 [ 0.  1.  1.  1.  0.]
 [ 1.  1.  1.  1.  1.]
 [ 0.  1.  1.  1.  0.]
 [ 0.  0.  1.  0.  0.]]

因此，搜索单元格将仅是值为 1 的单元格。值为 0 的单元格应从局部最大值搜索中排除。

但是脚本在第 21 行给出了以下错误：

RuntimeError: function parameter is not callable

感谢您的帮助！

Answer 1

sc.filters.generic_filter() 的第二个参数应该是一个函数，你传递给它的是 local_maxima(data, np.shape(kernel)) 调用返回的值，即一个矩阵。

我对你在这里到底做了什么有点困惑，但我认为你根本不需要generic_filter 调用，maximum_filter 应该做你想做的事：

import numpy as np
import scipy.ndimage as sc

radius = 2
kernel = np.zeros((2*radius+1, 2*radius+1))
y,x = np.ogrid[-radius:radius+1, -radius:radius+1]
mask2 = x**2 + y**2 <= radius**2
kernel[mask2] = 1

data = np.array([(1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1), 
                 (1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1),  
                 (1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1),
                 (1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1),  
                 (1, 1, 1, 1, 4, 1, 1, 1, 1),  
                 (1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1),
                 (1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1),  
                 (1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1),  
                 (1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1),
                 (1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1)])

loc_max = sc.maximum_filter(data, footprint=kernel, mode='constant')
max_matrix = np.where(loc_max == data, 1, 0)
np.savetxt('.....\Local\Test_Local_Max.txt', max_matrix, delimiter='\t')

（我没有在这台电脑上安装python，所以我没有测试过，抱歉）

编辑： 我已经测试过了，它似乎给出了正确的结果：

[[1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1],
 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1],
 [1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 1],
 [1, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 1],
 [1, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 1],
 [1, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 1],
 [1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 1],
 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1],
 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1],
 [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]]

Answer 2

如果访问的单元格是kernel 定义的圆形窗口的局部最大值，您可以使用下面的代码返回1（我只是使用%pylab 来绘制结果作为说明）：

%pylab
import scipy.ndimage as sc
data = np.array([(1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1), (1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1), (1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1),
                 (1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1), (1, 1, 1, 1, 4, 1, 1, 1, 1), (1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1),
                 (1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1), (1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1), (1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1),
                 (1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1)])
matshow(data)
colorbar()

radius = 2
kernel = np.zeros((2*radius+1, 2*radius+1))
y,x = np.ogrid[-radius:radius+1, -radius:radius+1]
mask2 = x**2 + y**2 <= radius**2
kernel[mask2] = 1
matshow(kernel)
colorbar()

def filter_func(a):
    return a[len(a)/2] == a.max()
out = sc.generic_filter(data, filter_func, footprint=kernel)
matshow(out)
colorbar()

以下是随机输入数据数组的结果：

data = np.random.random(size=data.shape)
matshow(data)

out = sc.generic_filter(data, filter_func, footprint=kernel)
matshow(out)
colorbar()