带圆形窗口的局部最大值

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，从而返回值 1，否则返回 0。

我有这段代码，基于这里的答案：如何将圆盘形掩码应用于 numpy 数组？ https://stackoverflow.com/questions/8647024/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')

内核具有以下形状：

[[ 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，搜索单元将仅是值为 1 的单元。值为 0 的单元应从局部最大值搜索中排除。

但该脚本在第 21 行给出了以下错误：

RuntimeError: function parameter is not callable

谢谢你的帮助！

您可以使用下面的代码返回1如果访问的单元格是由以下定义的圆形窗口的局部最大值kernel（我刚刚用过%pylab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()

下面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()