Exemplo: Estimação da área foliar

knitr::opts_chunk$set(
  collapse = TRUE,
  comment = "#>"
)

Introdução

Obrigado por utilizar o pacote ExpImage. Este pacote foi desenvolvido a fim de facilitar o uso da análise de imagens na obtenção de várias informações sobre os objetos que elas contém. Para a utilização do pacote é indispensável a instalação do pacote EBImage. Geralmente, este pacote pode ser instalado ao executar os seguintes comandos:

if (!requireNamespace("BiocManager", quietly = TRUE))

install.packages("BiocManager")

BiocManager::install("EBImage")

Porém se houver problemas na instalação sugerimos que consulte mais opções de instalação no site: https://bioconductor.org/packages/release/bioc/html/EBImage.html

Para instalar o pacote ´ExpImage´ basta utilizar o seguinte comando:

install.packages("ExpImage")

Convidamos a todos os usuários do ExpImage que venha conhecer nossos materiais didáticos sobre este e outros pacotes nos seguintes links:

https://www.youtube.com/channel/UCDGyvLCJnv9RtTY1YMBMVNQ

https://www.expstat.com/

Abrindo as imagens no R

Ativação dos pacotes

Após a instalação dos pacotes é necessário fazer sua ativação

library(EBImage)
library(ExpImage)

Abrindo as imagens.

Para abrir as imagens pode-se inicialmente indicar a pasta de trabalho onde a imagem se encontra com a função setwd. E, posteriormente, abrir a imagem com a função read_image.

Neste caso, poderiam ser utilizados comandos como esses:

#Apagar memoria do R

remove(list=ls())

#Indicar a pasta de trabalho

setwd("D:/Backup Pendrive/")

im=read_image("Imagem.jpeg",plot=TRUE)

Neste exemplo utilizaremos imagens contidas no banco de dados do pacote. Vamos utilizar neste exemplo 4 imagens. Uma da imagem a ser avaliada e 3 de paletas de cores a serem utilizadas na segmentação.

#######################################################
#Abrir imagem das folhas
end1=example_image(3)
im=read_image(end1,plot=TRUE)

#Abrir paleta de cores do fundo
end2=example_image(4)
fundo=read_image(end2,plot=TRUE)


#Abrir paleta de cores das folhas
end3=example_image(5)
folhas=read_image(end3,plot=TRUE)

#Abrir paleta de cores referência
end4=example_image(6)
ref=read_image(end4,plot=TRUE)

Segmentação

Para resolver este problema nós vamos fazer duas segmentações. A primeira para obter os pixels referente apenas às folhas. A segunda segmentação será feita para obter os pixels correspondente apenas ao objeto de referência.

#################################################################
#Segmentacao para separar as folhas do restante
folhas.seg=segmentation_logit(im,foreground=folhas,background=list(fundo,ref),sample=2000,fillHull=TRUE,plot=TRUE)

#Segmentacao para separar o objeto de referencia do restante
ref.seg=segmentation_logit(im,foreground=ref,background=list(fundo,folhas),sample=2000,fillHull=TRUE,plot=TRUE)

Estimação da área foliar

Agora que temos os pixels referentes apenas às folhas podemos estimar várias medidas com a função measure_image

medidas=measure_image(folhas.seg,noise = 1000)
#numero de objetos e medias
medidas

Com o comando acima temos várias medidas de áreas em pixels. Logo, é legal converter essa medida para cm² a partir do objeto de referência. Sabendo a área do objeto de referência podemos fazer a conversão com da seguinte forma:

#Convertendo a area dos objetos para cm2

#Identificando a area do objeto de referência (maior area)
# A area conhecida do objeto de referência tem 8.5 x 5.5 cm 
#e sua areasegmentada esta no objeto ref.seg

medidasref=measure_image(img = folhas.seg,noise =1000,id=ref.seg,length =8.5,width =5.5 )
#numero de objetos e medias
medidasref

Para a melhor visualização dos resultados, podemos sobrepor a área das folhas sobre a imagem com o seguinte comando:

#Plotar resultados das areas em pixel e salvar em imagem jpg
plot_meansures(im,medidasref$measures[,1],coordy=medidasref$measures[,2],text=round(medidasref$measures[,3],1),col="red",
               cex = 0.9 ,plot=TRUE)


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