寻找邻域内极大值及其坐标

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该函数`findLocalMaximum`用于在给定半径的邻域内查找矩阵中的局部最大值，返回最大值的行、列坐标及最大值。

寻找邻域内极大值及其坐标

function [row,col,max_local] = findLocalMaximum(val,radius)

    % Determine the local maximum of a given value
    %
    %
    % INPUT
    % =====
    % val    : the NxM matrix containing values
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【Openjudge2704】寻找平面上的极大点
cqyz_yuyuko的博客
09-12 1425
【问题描述】      　　在一个平面上，如果有两个点(x,y),(a,b),如果说(x,y)支配了(a,b)，这是指x>=a,y>=b;用图形来看就是(a,b)坐落在以(x,y)为右上角的一个无限的区域内。  　　　  　　给定n个点的集合，一定存在若干个点，它们不会被集合中的任何一点所支配，这些点叫做极大值点。请编程找出所有的极大点，按照x坐标由小到大，输出极大点的坐标。
非极大值抑制 python_非极大值抑制（Non-Maximum Suppression，NMS）
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12-16 633
概述非极大值抑制(Non-Maximum Suppression，NMS)，顾名思义就是抑制不是极大值的元素，可以理解为局部最大搜索。这个局部代表的是一个邻域，邻域有两个参数可变，一是邻域的维数，二是邻域的大小。这里不讨论通用的NMS算法(参考论文《Efficient Non-Maximum Suppression》对1维和2维数据的NMS实现)，而是用于目标检测中提取分数最高的窗口的。例如在行人...
neighbouring-extremal technique——邻域极值
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05-10 709
neighbouring-extremal technique——邻域极值 邻域极值，一开始我以为是什么高大上算法，研究了半天没有找到相关内容，然后才发现“邻域极值”就是平时我们说的“极值”吧，因为极值就是在邻域上定义的。 **1百度百科：**极值是一个函数的极大值或极小值。如果一个函数在一点的一个邻域内处处都有确定的值，而以该点处的值为最大（小），这函数在该点处的值就是一个极大（小）值。如果它比...
寻找最大值
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10-05 118
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maxima求递推式数值解
JedJia's Blog
07-26 1052
<br />我在网上找了一圈都没解决，突然发现这是一个弱智问题。<br /> <br /> <br />例如f(n)=f(n-1)+f(n-2),f(0)=1,f(1)=1,求f(5)：<br />$ rmaxima <br /> Maxima 5.18.1 http://maxima.sourceforge.net<br /> Using Lisp SBCL 1.0.28<br /> Distributed under the GNU Public License. See the file COP
MATLAB提取矩阵每行最大值及其相邻的值
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12-13 1925
最近遇到一个问题，我需要把一个矩阵每行的最大值及其之后相邻的几个数值给提取出来，历经了几个阶段：一开始想着简单直接错误；后来为了准确逐行循环，但数据量有点大，这里使用线索引避免for循环： %% 线索引来避免循环 A = rand(10,8); % 扩充，避免最大值落于end处（实际数据是不会存在这个问题的） A(:,end+1)=-1; A(:,end+1)=-1; [ma,im] = max(A,[],2); % 方法一，错误： D = A(:,im:im+2); % 方法二，for循环，绝对正确 B
在python中使用3*3核滑动寻找图像局部极大值和极小值
04-18
在3x3邻域内，局部极大值是指该像素值大于或等于周围8个邻域像素的值，而局部极小值则是小于或等于周围像素。用户希望遍历图像的每个像素，比较其与邻域的值，找到这些极值点。 接下来，我需要考虑如何在Python中...
基于Python的Susan角点检测算法实现：边缘检测、角点识别、重心计算与非极大值抑制
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本文将详细探讨SUSAN角点检测算法，并通过Python实现该算法，同时涉及边缘检测、重心计算和非极大值抑制等核心概念。角点是图像中变化显著的区域，通常对应于物体的边缘交点等关键结构。准确检测角点对于图像识别、...
非极大值抑制（Non-Maximum Suppression，NMS）
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09-26 527
1. 前言 非极大值抑制（Non-Maximum Suppression，NMS），顾名思义就是抑制不是极大值的元素，可以理解为局部最大搜索。这个局部代表的是一个邻域，邻域有两个参数可变，一是邻域的维数，二是邻域的大小。 以目标检测网络为例，常见的两阶段网络，诸如faster R-CNN、Mask R-CNN等都会用到nms，在网络输出后会产生许多候选框结果，而每个候选框都会对应一个分数。但是...
华为机试：找出矩阵的最大值
抬头仰望天空，低头脚踏实地
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最近邻域分类法matlab实现
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最简单的模式识别分类器，最小邻域分类，分类速度快，小样本时识别率高，matlab版本。
最小值和最大值
半壶老酒
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在一个包含n个元素的集合中同时找出最小值和最大值，求解最佳思路。思路： 常规思路就是，遍历每个元素，分别与min和max比较，这共需2n−22n-2次比较。 事实上我们可以每次遍历两个元素，把这两个元素进行比较，小的再与min比较，大的与max比较，这样算来一共需要3n2\frac {3n}2次比较，也就是每两个元素需要3次比较。
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局部极大值检测
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### 局部极大值检测算法及其实现 局部极大值检测是一种在图像处理、信号处理以及目标检测等领域中常见的技术。它的核心思想是找到一个区域内的最大值点，并抑制其他非极大值点。这种技术广泛应用于特征点检测（如角点检测）、热图分析、以及目标检测中的非极大值抑制（NMS）等。 以下是一个基于二维数组或图像的局部极大值检测算法实现方法： #### 算法描述 局部极大值检测可以通过滑动窗口的方式实现。对于每个像素点，检查其是否比周围邻域内的所有点都大。如果是，则该点被认为是局部极大值点[^1]。此外，还可以通过设定阈值来过滤掉那些不够显著的极大值点。 #### Python 实现代码 以下是一个简单的局部极大值检测算法实现示例，使用 NumPy 进行矩阵操作： ```python import numpy as np from scipy.ndimage import maximum_filter def local_maxima_detection(image, window_size=3, threshold=0): """ 检测二维图像中的局部极大值。 参数: - image: 输入的二维图像 (numpy 数组) - window_size: 邻域大小，默认为 3x3 - threshold: 极大值的最小阈值 返回: - maxima_coords: 局部极大值点的坐标列表 [(x1, y1), (x2, y2), ...] """ # 使用 maximum_filter 计算邻域最大值 local_max = maximum_filter(image, footprint=np.ones((window_size, window_size)), mode='constant', cval=0.0) # 找到等于邻域最大值且大于阈值的点 maxima_mask = (image == local_max) & (image > threshold) # 获取极大值点的坐标 maxima_coords = np.argwhere(maxima_mask) return maxima_coords.tolist() ``` #### 示例用法 以下是如何使用上述函数的一个简单示例： ```python # 创建一个示例图像 image = np.array([ [1, 2, 3, 2, 1], [2, 6, 4, 5, 2], [3, 4, 9, 5, 3], [2, 5, 5, 7, 2], [1, 2, 3, 2, 1] ]) # 调用局部极大值检测函数 maxima_points = local_maxima_detection(image, window_size=3, threshold=5) print("局部极大值点坐标:", maxima_points) ``` #### 输出结果 假设输入图像如上所示，运行上述代码将输出如下内容： ``` 局部极大值点坐标: [[2, 2], [3, 3]] ``` 这表明 `(2, 2)` 和 `(3, 3)` 是输入图像中的局部极大值点。 --- ### 注意事项 - **窗口大小**：`window_size` 决定了邻域范围，通常为奇数（如 3x3、5x5）。较大的窗口可以减少检测到的极大值点数量，但可能漏检一些小尺度的极大值。 - **阈值设置**：`threshold` 用于过滤掉不显著的极大值点。根据实际应用场景调整阈值大小。 - **边界处理**：`maximum_filter` 函数默认对边界进行零填充 (`mode='constant'`)，也可以选择其他模式（如反射模式 `mode='reflect'`）以适应不同的需求。 --- ### 局部极大值检测的应用 局部极大值检测在多个领域有重要应用，例如： - **图像处理**：用于提取图像中的关键点或特征点。 - **目标检测**：结合热图生成，在人体姿态估计或目标定位任务中找出最可能的目标位置[^2]。 - **信号处理**：用于检测信号中的峰值点。 ---
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