我正在帮助一家兽医诊所测量狗爪下的压力。我使用Python进行数据分析，但现在我遇到了一个问题，即如何将爪子划分为（解剖学上的）子区域。
我创建了一个二维数组，其中包含每个爪子的最大值，这些最大值是由爪子随时间加载的传感器产生的。以下是一个示例，我使用Excel绘制了我想要“检测”的区域。这些区域是围绕具有局部极大值的传感器的2x2方框，它们的总和最大。
注意：2x2的方块不能重叠，因为它们必须是分开的。
我把2x2当作一种便利方法，欢迎任何更高级的解决方案，但我只是一个人类运动科学家，既不是真正的程序员也不是数学家，所以请保持“简单”。
这是一个可以使用`np.loadtxt`加载的版本。
我创建了一个二维数组，其中包含每个爪子的最大值，这些最大值是由爪子随时间加载的传感器产生的。以下是一个示例，我使用Excel绘制了我想要“检测”的区域。这些区域是围绕具有局部极大值的传感器的2x2方框，它们的总和最大。
注意：2x2的方块不能重叠，因为它们必须是分开的。
我把2x2当作一种便利方法，欢迎任何更高级的解决方案，但我只是一个人类运动科学家，既不是真正的程序员也不是数学家，所以请保持“简单”。
这是一个可以使用`np.loadtxt`加载的版本。
结果
所以我尝试了 @jextee 的解决方案（请参见下面的结果）。正如您所看到的，它在前脚上运作得非常好，但对于后腿来说效果不太好。
更具体地说，它无法识别作为第四趾的小峰。这显然是由于该循环从上向下看最低值，并未考虑其位置造成的固有问题。
是否有人知道如何调整 @jextee 的算法，使其能够找到第四趾？
因为我还没有处理其他试验，所以无法提供其他样本。但之前给出的数据是每只爪子的平均值。这个文件是一个数组，按照它们与板子接触的顺序列出了9只爪子的最大数据。
这张图显示了它们在板子上如何空间分布。
更新：
我为所有感兴趣的人建立了一个博客，并且我已经设置了一个包含所有原始测量数据的OneDrive。因此，对于任何请求更多数据的人：祝你好运！
新的更新：
在我关于 爪子检测 和 爪子分类 的问题得到帮助后，我终于能够检测每只爪子的脚趾！结果发现，除了与我自己示例中的爪子尺寸相似的爪子外，它在其他情况下的效果并不好。事后想想，选择2x2的尺寸是我的任性。
以下是一个错误的例子：一根指甲被识别为脚趾，而“脚跟”太宽，被识别了两次！
爪子太大了，所以采用2x2的尺寸且不重叠，会导致有些脚趾被检测到两次。反过来，在小狗身上通常无法找到第五个脚趾，我怀疑是因为2x2区域太大的原因。
在对所有我的测量值尝试当前解决方案后，令人惊讶的结论是几乎所有的小狗都没有找到第五个脚趾，而在大狗的超过50%的情况下会找到更多！
所以显然我需要进行改变。我自己的猜测是将neighborhood的大小对于小狗设定得更小，对于大狗设定得更大。但是generate_binary_structure不允许我更改数组的大小。
有人对于定位脚趾有更好的建议吗？也许能够使脚趾区域与爪子大小成比例变化？