R/ImageJ：测量点和曲线之间的最短距离

Question

我有一些R作为统计平台的经验，但对基于图像的数学经验不足。我有一系列照片（tiff格式，px /μm是已知的），带有孔和不规则曲线。我想测量一个孔与最接近的特定孔的曲线之间的最短距离。我想为照片中的每个洞做这个。这些孔也不规则，所以我可能需要告诉程序什么是孔，什么是曲线（ImageJ具有点和分段线功能）。

任何想法如何做到这一点？我应该在R中使用哪个包？你会推荐另一个程序来完成这种任务吗？

Answer 1

编辑：这样做现在可以使用sclero软件包。该包装目前可在GitHub上找到，该程序在the tutorial中有详细描述。只是为了说明，我使用从教程的一个示例：

library(devtools) 
install_github("MikkoVihtakari/sclero", dependencies = TRUE) 
library(sclero) 
path <- file.path(system.file("extdata", package = "sclero"), "shellspots.zip") 
dat <- read.ijdata(path, scale = 0.7812, unit = "um") 
shell <- convert.ijdata(dat) 
aligned <- spot.dist(shell) 
plot(aligned) 

另外，也可以添加使用由巩膜包中提供的功能的示例的光斑尺寸。请参阅教程中的第2.5节。

Answer 2

有针对图像J，可以帮助您先找到孔和线路，并澄清他们而写的边缘检测的工具。您在

http://imagejdocu.tudor.lu/doku.php?id=plugin:filter:edge_detection:start

找到将它与tresholding，滞后能以获得发现的线条和孔帮助设置混。很难说这是否有很大的机会没有看到你的实际照片，但我的一位同事在FRAP图像上使用这个工具有很好的效果。我编写了一个ImageJ工具，可以根据这些图像计算FRAP分析中的回收率。看代码时，你可能会得到一些想法，为自己（见：http://imagejdocu.tudor.lu/doku.php?id=plugin:analysis:frap_normalization:start）

我知道你可以用图像工作的唯一办法，是您使用了包含在Bioconductor的系统EBImage。包Rimage是孤立的，因此不再维护。

要找到最短距离：一旦你有线和孔的坐标，你可以去霰弹枪的方法：计算所有点和线之间的距离，然后取最小值。 R中关于一个例证：

x <- -100:100 
x2 <- seq(-70,-50,length.out=length(x)/4) 

a.line <- list(x = x, 
       y = 4*x + 5) 

a.hole <- list(
    x = c(x2,rev(x2)), 
    y = c(200 + sqrt(100-(x2+60)^2), 
     rev(200 - sqrt(100-(x2+60)^2))) 
) 

plot(a.line,type='l') 
lines(a.hole,col='red') 

calc.distance <- function(line,hole){ 

    mline <- matrix(unlist(line),ncol=2) 
    mhole <- matrix(unlist(hole),ncol=2) 

    id1 <- rep(1:nrow(mline),nrow(mhole)) 
    id2 <- rep(1:nrow(mhole), each=nrow(mline)) 

    min(
    sqrt(
     (mline[id1,1]-mhole[id2,1])^2 + 
     (mline[id1,2]-mhole[id2,2])^2 
    ) 
) 
} 

然后：

> calc.distance(a.line,a.hole) 
[1] 95.51649 

您可以通过从圆而行推导数学公式检查。如果您没有数百万个描述数千个线条和洞的点，则速度足够快。