Digitalizace v programu tpsDig2 1. Stáhněte si obrázky, které jsem vám uložil do ISU. Jde o soubory tif soubory distálního konce pažní kosti. Názvy obrázků odpovídají číslu hrobu (H000), straně těla (dx, sin) a pohledu fotografie (a – anterior, p – posterior), například soubor H005dxa.tif představuje kost z hrobu 5 z pravé strany těla na snímku zepředu. Pro zjednodušení vaší práce jsem upravil soubor fotografií za vás následovně: NEbudete pracovat s opačným pohledem z dorzální strany, pouze zepředu, obrázky jsem ořezal na nejnutnější oblast, otočil stejným směrem (přibližně jako v anatomické pozici distálním koncem kosti směrem dolů) a kosti levé strany jsem zrcadlově převrátil, tj. všechny kosti vypadají jako kosti strany pravé (stranu poznáte jednak podle názvu obrázku a jednak podle zrcadlově otočených popisech na kostech u levých). Pro další zjednodušení zanedbáme strany a budeme každou kost brát jako samostatného jedince (což by se správně rozhodně (!) nemělo, pokud jsou tam dvě od jednoho člověka, což v některých našich případech jsou ... Ale my to máme jen na procvičení, takže to pro tentokráte zanedbáme.). 2. Vaším hlavním úkolem je prostudovat mezipohlavní rozdíly ve tvaru distálního okraje pažní kosti. 3. Jako první si obrázky prohlédněte a vymyslete definice bodů, které můžete umístit na co největší počet případů. Většinou to asi budou nejzazší konce nějakých výběžků nebo maxima zakřivení na nějaké kontuře. Vzhledem k odření a nekompletnosti kostí to bude vždy kompromis mezi počtem bodů a počtem možných případů: čím menší počet bodů (nejméně je 3 – trojúhelník), tím více případů můžete zařadit, ale méně dokonalý popis tvaru to bude (a naopak). Ukázka možných poloh bodů: Buďte kreativní, ale důslední. 4. Všechny vámi definované a aplikované body si vypište do seznamu, vč. jejich definic. To je součást řešení. 5. Na základě definovaných bodů si z celého seznamu obrázků vypište, které obrázky můžete použít. 6. Otevřete program tpsUtil a v „select operation“ vyberte Build tps file from images. Klikněte na Imput a otevřete složku s obrázky. Kliknete na jeden z obrázků a dáte Otevřít. Pak kliknete na Output a napíšete název souboru, nejlépe z hum a vašeho jména, například: hum_kralik.tps a zajistíte, aby byl uložen ve stejné složce, jako obrázky. Pak kliknete na Setup a odfajfkujete všechny obrázky, které chcete to digitalizace zařadit. Naopak NEodfajfknete Include path? A kliknete na Create. Ve složce s obrázky se vám vytvořil soubor tps, který je zatím bez dat a obsahuje jen LM=0 pro každý obrázek a prázdné názvy zařazených obrázků (IMAGE=…), tj. vazbu, podle které bude tpsDig2 otevírat obrázky při digitalizaci. Můžete si tps soubor otevřít v NotePad a podívat se na jeho strukturu. 7. Otevřete tpsUtil a vyberete operaci Randomly order specimens. Jako Imput zadáte právě vytvořený soubor (např: hum_kralik.tps) a jako Output zadáte tentýž název obohacený o“_ran“ (např: hum_kralik_ran.tps). Pořadí obrázků se vám změní na náhodné, takže vám nebudou vznikat nenáhodné efekty měření (spojené např. s tím, že první půlku souboru nadigitalizujete přesněji, protože ještě nejste unavení). 8. Otevřete si program tpsDig (čti: týpíesdydž) (nebo novější tpsDig2) a zadáte Imput sourse – File a zvolíte tps soubor, který jste vytvořili (např.: hum_kralik_ran.tps). Otevře se vám první obrázek a můžete začít digitalizovat body. Na horní liště ikon (když najedete myší, ukáže se vám, co která znamená) vyberete takový terčík (kříž a kolečko) s označením Digitize landmarks, umístíte ho do polohy příslušného význačného bodu a kliknete myší. Na každém snímku dodržujte přesně pořadí bodů, jaké je uvedeno v definicích od prvního k poslednímu. Až nadigitalizujete všechny body na prvním snímku, kliknete na červenou šipku (v levé části lišty a směřuje doprava) a posunete se k dalšímu obrázku. Pokud se spletete v digitalizaci (umístíte bod trochu špatně nebo spletete pořadí, vyberete bílou šipku (Edit landmarks and curves), bod s ní chytnete a buď posunete nebo vymažete normálně Deletem. Až uděláte všechny snímky, uložíte soubor (to můžete i průběžně) jako Save data – Uložit – Overwrite, čímž přepíšete prázdný soubor (např.: hum_kralik_ran.tps) na soubor stejného názvu, ale již plný vašich x,y souřadnic landmarků. 9. Volitelný bod pro ty, kteří chtějí mít i absolutní rozměry, a tedy kalibrovat velikost pomocí měřítka (mm papírku) na snímcích. Souřadnice bez kalibrace jsou v pixelech a kvůli vždy mírně odlišné vzdálenosti fotoaparátu, neodpovídá počet pixelů na jednom snímku rozměrům na jiném snímku. Pokud chcete kalibrovat velikost, kliknete na Image edit tool (ikona s kladívkem), vyberete záložku Measure, kliknete na Set scale, dvěma kliky na měřítko vyznačíte úsečku např. 10 mm, vypíšete, že jde o 10 mm, a kliknete na OK. Tím je obrázek nakalibrován podle měřítka a do tps souboru se přidá položka SCALE= … 10. Otevřete tpsUtil a vyberete operaci Restore original order a obdobným způsobem jako poprvé uložíte váš tps soubor (např.: hum_kralik_ran.tps) jako soubor s přidaným „_re“ místo „_ran“ (např.: hum_kralik_ re.tps). To vám vrátí náhodné pořadí do původního. Podívejte se v NotePad, co se v nich změnilo. 11. Soubor hum_kralik_ re.tps načtete do programu R a dále s ním budete pracovat tam. Skript pro načtení v R následuje. Ukládám vám ho také v souboru R pro program Tinn-R, tam je skript lépe vidět. ############################################## ## nacteni tps souboru do R ## nainstalujete balicek geomorph install.packages("geomorph", dependencies = TRUE) ## dalsi volby instalace zde: https://github.com/geomorphR/geomorph/wiki/Installing-geomorph ## nactete balicek geomorph library("geomorph") ## zvolite si jako pracovni adresar slozku s obrazky a tps souborem a ## pomoci funkce readland.tps nactete vytvoreny tps soubor setwd("C:/Users/Králik/Documents/HUMERUS2/humerus_anterior") pole.dat <- readland.tps("hum_kralik_re.tps", specID = "imageID") ## prohlidnete si data ve forme pole (vypada stejne, jako v tps souboru) pole.dat ## pomoci funkce two.d.array si prevedete pole dat na matici dat souradnic, kterou uz znate matice.dat <- two.d.array(pole.dat) ## prohlednete si matici dat, tu uz znate a muzete pouzivat, jako ve cviceni ## to jsou vase data :-) matice.dat ## user guide pro pripadne dalsi operace s daty https://github.com/geomorphR/geomorph/wiki ## No a jeste potrebujete ten faktor - zde je to pohlavi ## Nejjednoduseji ho vypisete z dodaneho Excelu s pohlavim ## radu hodnot pohlavi (m,f nebo 0,1) presne podle poradi kosti ve vami ## vybranem souboru sex <- factor(c(0,0,1,1,1)) # specimens assigned in order to group 0 or 1 ## assign specimen names from 3D array of data to the group classifier names(sex) <- dimnames(pole.dat)[[3]] sex ## Pokud nebudete vedet dale, napiste mi. ## zobrazeni surovych dat v grafu plotAllSpecimens(pole.dat, mean=FALSE) ## Prokrustovska superpozice (GPA) data.gpa <- gpagen(pole.dat, print.progress = FALSE) summary(data.gpa) ## zobrazeni superponovanych dat plotAllSpecimens(data.gpa$coords)