##############################################
## 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, mean=TRUE)

