segmentation | R Documentation |
Esta funcao possibilita a segmentacao de imagens por meio de um limiar. Para isso, pode-se escolher um valor arbtrario ou considerar o valor estabelecido pelo metodo otsu.
segmentation(img.band,threshold="otsu",selectHigher=TRUE,
fillHull=FALSE,fillBack=FALSE,TargetPixels="all",plot=FALSE,treshold=NULL)
img.band |
:Este objeto deve ser obrigatoriamente uma matriz contendo valores entre 0 a 1 correspondente a imagem em escala de cinza). |
threshold |
: E um valor numerico entre 0 e 1 a ser considerado como limiar. O usuario pode tambem usar o argumento "ostu", caso queira considerar o limiar estabelecido por essa metodologia. |
selectHigher |
:Este argumento deve receber as palavras TRUE ou FALSE. TRUE e quando se quer selecionar pixels de valores maiores que o limiar. FALSE quando se deseja selecionar valores menores. |
fillHull |
:Este argumento deve receber a palavra TRUE quando se pretende desconsiderar valores vazios dentro do foreground, caso contrario FALSE. |
fillBack |
:Este argumento deve receber a palavra TRUE quando se pretende desconsiderar valores vazios dentro do background, caso contrario FALSE. |
TargetPixels |
:Quando se pretende segmentar todos os pixeis da imagem deve considerar a palavra "all" (Default). Se a segmentacao deva ser feita apenas para um conjunto de pixels, este deve ser apresentada em uma matriz contendo o valor 1 para os pixeis de interesse e 0 para os demais. |
plot |
:Indica se sera apresentada (TRUE) ou nao (FALSE) (default) a imagem segmentada. |
treshold |
O nome deste argumento foi corrigido para 'threshold'. Agora ele nao tem mais funcionalidade. |
Imagem segmentada
Alcinei Mistico Azevedo (Instituto de ciencias agrarias da UFMG)
segmentation_logit
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#Obtendo o numero de ovos em uma folha
############################################################################
#Carregar imagem de exemplo
im=read_image(example_image(2))
##mostrar imagem
plot_image(im)
#Selecionando o melhor indice para a segmentacao da folha
r=gray_scale(im,method = "r",plot=TRUE)
g=gray_scale(im,method = "g",plot=TRUE)
b=gray_scale(im,method = "b",plot=TRUE)
#O canal azul possibilita maior contraste
#O limiar pode ser um valor escolhido aleatoriamente (por exemplo: 0.6)
MatrizSegmentada=segmentation(b,threshold = 0.39,fillHull = TRUE,
selectHigher = FALSE,plot=TRUE)
im2=extract_pixels(im,target =MatrizSegmentada,valueTarget =1,
valueSelect = c(0,0,0),plot=TRUE )
#Selecionando o melhor indice para a segmentacao dos ovos
r=gray_scale(im2,method = "r",plot=TRUE)
g=gray_scale(im2,method = "g",plot=TRUE)
b=gray_scale(im2,method = "b",plot=TRUE)
#O canal Azul proporciona melhor segmentacao
#O limiar pode ser um valor escolhido aleatoriamente (por exemplo: 0.6)
MatrizSegmentada2=segmentation(b,threshold = 0.50,fillHull = TRUE,
selectHigher = TRUE,plot = TRUE)
Medidas=measure_image(MatrizSegmentada2)
Medidas$ObjectNumber
#Ver a mascara sobre os ovos na foto
im3=mask_pixels(im,MatrizSegmentada2==1,plot=TRUE)
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