peak_local_max函数参数

peak_local_max函数是用于在局部最大值点处找到峰值的函数，它的参数如下：

1. image：输入的图像。

2. min_distance：两个峰之间的最小距离。如果两个峰之间的距离小于该值，则只有第一个峰被标记。

3. threshold_abs：峰值最小阈值。只有峰值大于该值时，才会被标记。

4. threshold_rel：峰值相对于全局最大值的最小阈值。只有峰值相对于全局最大值大于该值时，才会被标记。

5. exclude_border：是否在边界上排除峰值。如果为True，则在图像边界上找到的峰值将被排除。

6. indices：如果为True，则返回峰值的坐标。如果为False，则返回布尔型数组，其中峰值处为True。

7. footprint：定义要在图像中搜索峰值的邻域形状。默认为3x3的正方形。

相关问题

def detect_grasps(q_img, ang_img, width_img=None, no_grasps=1): """ Detect grasps in a GG-CNN output. :param q_img: Q image network output :param ang_img: Angle image network output :param width_img: (optional) Width image network output :param no_grasps: Max number of grasps to return :return: list of Grasps """ local_max = peak_local_max(q_img, min_distance=20, threshold_abs=0.2, num_peaks=no_grasps)

`peak_local_max` 是一个用于在二维数组中查找局部最大值的函数，它将返回一个包含这些最大值的坐标数组。在这里，它用于查找 GG-CNN 输出中的局部最大值，以确定抓取点的位置。它有几个参数，包括 `min_distance`（最小距离，用于在找到一个最大值后从图像中删除其他最大值），`threshold_abs`（最小阈值，用于确定最大值），`num_peaks`（最大最大值数量，用于限制返回的结果）。

def detect_grasps(q_img, ang_img, width_img=None, no_grasps=1): """ Detect grasps in a GG-CNN output. :param q_img: Q image network output :param ang_img: Angle image network output :param width_img: (optional) Width image network output :param no_grasps: Max number of grasps to return :return: list of Grasps """ local_max = peak_local_max(q_img, min_distance=20, threshold_abs=0.2, num_peaks=no_grasps) grasps = [] for grasp_point_array in local_max: grasp_point = tuple(grasp_point_array) grasp_angle = ang_img[grasp_point] g = Grasp(grasp_point, grasp_angle) if width_img is not None: g.length = width_img[grasp_point] g.width = g.length/2 grasps.append(g) return grasps

这段代码是用来在机器人视觉中检测物体的抓取点的。它接收神经网络输出的 Q 图像和 Angle 图像，以及可选的 Width 图像，然后使用 peak_local_max 函数检测图像中的局部最大值，作为抓取点。然后，对于每个抓取点，该代码创建一个 `Grasp` 对象，将其添加到 `grasps` 列表中，并返回该列表。如果提供了 Width 图像，则还会为每个 `Grasp` 对象设置 length 和 width 的属性。