如何使 ndimage.filters.maximum_filter 像 MATLAB 的 imregionalmax 函数一样工作？

Question

阅读 this post 后，也玩了 SciKit-image 我发现 Python 与 MATLAB 的函数 imregionalmax.

有区别

我有这些代码行：

from skimage.feature import peak_local_max

manos = np.ones([5,5])
manos[2,2] = 0.
manos[2,4] = 2.

giannis = peak_local_max(manos,min_distance=1, indices=False, exclude_border=False)

giorgos = ndimage.filters.maximum_filter(manos, footprint=np.ones([3,3]))
giorgos = (giorgos == manos)

当我进入 MATLAB 时，我希望变量 giannis 或 giorgos 只有一个 True 值 ([2,4]) 的二维数组。相反，我采取了不止一个最大值。

知道为什么会这样工作以及如何让它像在 MATLAB 中一样工作吗？

Answer 1

giannis 和 giorgos 的相似之处在于它们在 3x3 邻域中找到等于或大于其他像素的像素。我相信 giannis 会有一些额外的阈值。

这些方法都不能保证找到的像素实际上是局部最大值。请注意我在上面说“大于或等于”的地方。图像中任何足够大的高原（所有像素具有相同值的区域）都将被算法标记，无论它们是局部最大值、局部最小值还是介于两者之间。

例如：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as pp
import scipy.ndimage as ndimage

manos = np.sin(np.arange(100)/10)
manos = np.round(30*manos)/30     # Rounding to create plateaus

giorgos = ndimage.filters.maximum_filter(manos, footprint=np.ones([3]))
giorgos = (giorgos == manos)

pp.plot(manos);
pp.plot(giorgos);
pp.show()

注意滤波器如何识别正弦曲线局部最小值附近的三个点。其中中间一个是实际的局部最小值，另外两个是既不是局部最大值也不是最小值的高原。

相比之下，MATLAB 函数 imregionalmax 识别所有被具有较低值的像素包围的高原。执行此操作所需的算法与上面的算法非常不同。它可以使用 Union-Find 算法高效地完成，或者使用 flood-fill-type 算法效率较低。主要思想是找到一个不低于任何邻居的像素，然后从它扩展到它的 equal-valued 个邻居，直到探索了整个高原或直到你在高原中找到一个具有 higher-valued 邻居.

Python 提供的一个实现在 DIPlib（注意：我是作者）：

import diplib as dip

nikos = dip.Maxima(manos)

pp.plot(manos);
pp.plot(nikos);
pp.show()

另一个实现是in SciKit-Image (Thanks to Juan for ):

nikos = skimage.morphology.local_maxima(manos)

如何使 ndimage.filters.maximum_filter 像 MATLAB 的 imregionalmax 函数一样工作？

How to make ndimage.filters.maximum_filter work like MATLAB's imregionalmax function?

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