segmentation_logit: Funcao para a segmentacao de imagens.

Description

Esta funcao possibilita a segmentacao de imagens por meio de do ajuste de um modelo linear generalizado com a funcao logit de ligacao.

Usage

segmentation_logit(im,foreground,background,return="image",
   sample=2000, fillHull=TRUE,TargetPixels="all",plot=TRUE)

Value

Imagem segmentada

Arguments

im: :Este objeto deve ser obrigatoriamente uma imagem colorida (RGB) no formato do EBImage).
foreground: : Deve ser uma imagem correspondende a paleta de cores do objeto que se pretende segmentar. Caso haja mais de uma paleta de cores, suas reespectivas imagens devem ser colocadas dentro de um objeto do tipo list. Cada paleta de cor desve estar no formato de imagens do EBImage.
background: : Deve ser uma imagem correspondende a paleta de cores com os tons do fundo. Caso haja mais de uma paleta de cores, suas reespectivas imagens devem ser colocadas dentro de um objeto do tipo list. Cada paleta de cor desve estar no formato de imagens do EBImage.
return: Texto indicando o objeto a ser exportado pela funcao. Para este argumento podemos considerar:
"image" = sera exportada uma matriz referente a imagem segmentada.
"model" = Sera exportado o modelo para a predicao.
sample: : Deve ser um valor numerico indicando quantos pixels dos imagens do foreground e do background serao utilizados no ajuste do modelo logit. O valor a ser escolhido deve ser inferior ou igual ao numero de pixels contidos nas paletas de cores.
fillHull: :Este argumento deve receber a palavra TRUE quando se pretende desconsiderar valores vazios dentro do foreground, 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, estes devem ser apresentados em uma matriz contendo o valor 1 para os pixels de interesse e 0 para os demais.
plot: :Indica se sera apresentada (TRUE) ou nao (FALSE) (default) a imagem segmentada.

Author

Alcinei Mistico Azevedo (Instituto de Ciencias Agrarias da UFMG)

Examples

Run this code

# \donttest{

#################################################################
#Estimar a area foliar usando um objeto de referencia.
##################################################################
  #ativar pacote
  #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 ="none" ,plot=TRUE)
  # }