10、海洋中尺度涡旋检测的深度学习方法

海洋中尺度涡旋检测的深度学习方法

1. 涡旋计数函数

首先，我们有一个用于计算涡旋数量的函数：

def count_eddies(arr, eddy_type="both"):
    mask = np.zeros(arr.shape, dtype=np.uint8)
    if eddy_type == "anticyclonic":
        mask[arr == 1] = 1
    elif eddy_type == "cyclonic":
        mask[arr == 2] = 1
    else:
        mask[arr > 0] = 1
    contours, hierarchy = cv2.findContours(mask, cv2.RETR_TREE, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
    return len(contours)

这个函数接受一个数组 arr 和一个可选的涡旋类型参数 eddy_type ，可以是 "anticyclonic" （反气旋涡旋）、 "cyclonic" （气旋涡旋）或 "both" （两者都算）。它会根据不同的涡旋类型创建一个掩码，然后使用 OpenCV 的 findContours 函数找出轮廓，并返回轮廓的数量，即涡旋的数量。

2. 在 TensorBoard 中分析训练曲线