ExpImage (version 0.10.1)

plot_meansures: Funcao para sobrepor informacoes sobre os objetos da imagem

Description

Esta funcao possibilita sobrepor informacoes sobre os objetos da imagem

Usage

plot_meansures(img,coordx=NULL,coordy=NULL,text=NULL,measurements=NULL,
variable=NULL,pch=NULL,col="red",cex=1,pathSave="none",plot=FALSE)

Value

Retorna uma imagem com um texto sobreposto a cada objeto na imagem

Arguments

img

:Este objeto deve conter uma imagem no formato do EBImage.

coordx

: deve ser um vetor com as coordenadas do eixo x dos objetos.

coordy

: deve ser um vetor com as coordenadas do eixo y dos objetos.

text

: deve ser um vetor com as informacoes (numeros ou texto) a serem sobrepostos em cada objeto.

measurements

: Objeto obtido pela funcao `measure_image`.

variable

: Pode ser um nome associado a uma das variaveis estimadas pela funcao `measure_image`:

• "id" = Identificacao dos objetos.

• "area" = Area dos objetos.

• "perimeter" = Perimetro dos objetos.

• "radius.mean" = Raio medio.

• "radius.sd" = Desvio padrao dos objetos.

• "radius.min" = Raio minimo dos objetos.

• "radius.max" = Raio maximo dos objetos.

• "major.axis" = Maior eixo dos objetos.

• "eccentricity" = Excentrecidade dos objetos.

• "theta" = Angulo theta dos objetos.

pch

: Podem ser valores numericos indicando diferentes simbolos.

col

: E a cor do texto que pretende-se colocar sobre a imagem

cex

: E o tamanho do texto que pretende-se colocar sobre a imagem

pathSave

: Se tiver preenchido por "none" nao sera salva a imagem

resultante (default). Alternativamente, basta colocar o nome de um objeto (com extensao .jpg) que a imagem sera salva na pasta de trabalho.

plot

:Indica se sera apresentada (TRUE) ou nao (FALSE) (default) a imagem segmentada.

See Also

segmentation_logit

Examples

# \donttest{
####################################################################################
#Estimar a area foliar usando um objeto de referencia.
###################################################################################
  #ativar pacote
  #library(EBImage)
  #library(ExpImage)
  #######################################################
  #Abrir imagem das folhas
  im=read_image(example_image(3))
  plot_image(im)
  #Abrir paleta de cores do fundo
  fundo=read_image(example_image(4))
  plot_image(fundo)
  #Abrir paleta de cores das folhas
  folhas=read_image(example_image(5))
  plot_image(folhas)
  #Abrir paleta de cores referencia
  ref=read_image(example_image(6))
  #Ver a imagem
  plot_image(ref)

  #################################################################
  #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)

  #Identificar area de cada folha

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

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


 ##############################################################################
 ######################################################################
 #Convertendo a area dos objetos para cm2
 #Identificando a area do objeto de referencia (maior area)
 # A area conhecida do objeto de referencia tem 8.5 x 5.5 cm e
 #sua area segmentada 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

 #Apresentando a area foliar de sobre cada uma das folhas
 plot_meansures(im,medidasref$measures[,1],coordy=medidasref$measures[,2],
 text=round(medidasref$measures[,3],2),cex = 0.9,col="blue")
 # }