如何找到给定一维阵列中的所有峰值？

Question

我想找到给定一维数组的所有峰值点，该数组是这样生成的： vertical_projection = np.sum(projCopy, axis=0)（此数组包含二进制图像每列中黑色像素的总和。） 当我打印这个数组时

    [1213 1335 1335 1335 1335 1335 1335 1335 1335 1335 1335 1335 1335 1335
     960    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0
     0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0
     0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0
     0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0
     0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0
     0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0
     0    0    0    0    0  957  958  958  958  959  960  974 1072 1073
     1072 1007 1008 1007  998  998  997  996  996  996  995  907  741  706
     0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0
     0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0
     0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0
     0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0
     0    0    0    0    0    0    0    0    0    0    0  755 1331 1332]
 

所以我想打印峰值的所有数组索引，而不提供任何阈值来计算峰值

Answer 1

您可以使用numpy.argwhere和numpy.flatten来接收所需的结果，如下例所示：

import numpy as np

rr = np.array([1213, 1335, 1335, 1335, 1335, 1335, 1335, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1008, 1007, 998, 998, 997, 996, 996, 996])
th = 1200
np.argwhere(arr==arr.max()).flatten()

输出：

array([1, 2, 3, 4, 5, 6])

干杯

Answer 2

1. 在数组非零的位置分隔切片

2. 在每个切片中，找到最大值

3. 在每个切片中，划分达到最大值的子切片

4. 现在返回每个子片的中间部分

1和2可以在阵列的单次传递过程中生成，3和4需要在每个切片中进行第二次局部传递