Chapitre II
Matériel et méthodes
17
noms de fichiers images), qui sont utilisés pour lier l'information biologique pour chaque poisson
au contour des otolithes.
La colonne 'length_cm' (Longueur en cm) doit aussi exister pour qu'il soit possible d'éliminer
l'effet de la croissance allométrique sur la variation de la forme des otolithes.
Les informations de forme de chaque otolithe (longueur, largeur, périmètre et surface) peuvent
être obtenues si les mesures d'étalonnage en pixels ont été enregistrées dans le fichier de données
csv, pour cela, une colonne intitulée 'cal' est ajoutée. Dans cette dernière, on inscrit la valeur en
pixels équivalente à 1mm réel. Pour obtenir les mesures d'étalonnage, nous avons utilisé un
programme de traitement d'images, TSView (version 6.2.4.5) en mesurant 1mm sur une échelle
graduée.
3.2.4. Extraction du contour des Sagittae
Cette étape a été réalisée par le package ShapeR (Libungan et Pálsson, 2015) du logiciel R.
Lorsque de nouvelles images sont placées dans les dossiers 'Original' et 'Fixed', la fonction
‘detect.outline’ les détecte automatiquement. Les fichiers image (JPEG) sont lues dans R à l'aide
des fonctions ‘readJPEG’ du package jpeg (Urbanek, 2014) et ‘pixmapGrey’ du package pixmap
(Bivand et al., 2011). Pour obtenir le contour de chaque otolithe, nous exécutons la commande
de détection de contour utilisant les fonctions ‘conte’ et ‘regularradius’ Claude (2008).
Les contours sont détectés en transformant d'abord les images en échelle de gris. Les images sont
alors binarisées en utilisant une valeur de pixel de seuil (seuil d'intensité) qui peut être définie
par l'utilisateur. Les contours sont ensuite collectés automatiquement à partir de toutes les images
du dossier 'Fixed' (Fig-10).
Une fonction ‘write.outline.w.org’ de seuil est utilisée pour distinguer l'otolithe blanc du fond
noir. Le temps de fonctionnement total varie entre les ordinateurs et la résolution d'image. A titre
d’exemple, extraire chaque contour des images d'otolithes prend environ 5 secondes avec un
système d'exploitation Windows 8.1 et un processeur Intel Core i5 de 1.8 GHz.
Les contours numérisés peuvent avoir un bruit de pixels à haute fréquence autour des contours
qui peuvent corrompre l'analyse de Fourier. Pour éliminer le bruit de pixel, il est possible de
lisser les contours à l'aide de la fonction ‘smoothout’ (Libungan et Pálsson, 2015).
Figure 10 - Exemple d'images d'otolithes gauches après extraction du contour. Le contour rouge
marque la forme de l'otolithe.
E. encrasicolus
S. pilchardus
B. boops
Matériel et méthodes
17
noms de fichiers images), qui sont utilisés pour lier l'information biologique pour chaque poisson
au contour des otolithes.
La colonne 'length_cm' (Longueur en cm) doit aussi exister pour qu'il soit possible d'éliminer
l'effet de la croissance allométrique sur la variation de la forme des otolithes.
Les informations de forme de chaque otolithe (longueur, largeur, périmètre et surface) peuvent
être obtenues si les mesures d'étalonnage en pixels ont été enregistrées dans le fichier de données
csv, pour cela, une colonne intitulée 'cal' est ajoutée. Dans cette dernière, on inscrit la valeur en
pixels équivalente à 1mm réel. Pour obtenir les mesures d'étalonnage, nous avons utilisé un
programme de traitement d'images, TSView (version 6.2.4.5) en mesurant 1mm sur une échelle
graduée.
3.2.4. Extraction du contour des Sagittae
Cette étape a été réalisée par le package ShapeR (Libungan et Pálsson, 2015) du logiciel R.
Lorsque de nouvelles images sont placées dans les dossiers 'Original' et 'Fixed', la fonction
‘detect.outline’ les détecte automatiquement. Les fichiers image (JPEG) sont lues dans R à l'aide
des fonctions ‘readJPEG’ du package jpeg (Urbanek, 2014) et ‘pixmapGrey’ du package pixmap
(Bivand et al., 2011). Pour obtenir le contour de chaque otolithe, nous exécutons la commande
de détection de contour utilisant les fonctions ‘conte’ et ‘regularradius’ Claude (2008).
Les contours sont détectés en transformant d'abord les images en échelle de gris. Les images sont
alors binarisées en utilisant une valeur de pixel de seuil (seuil d'intensité) qui peut être définie
par l'utilisateur. Les contours sont ensuite collectés automatiquement à partir de toutes les images
du dossier 'Fixed' (Fig-10).
Une fonction ‘write.outline.w.org’ de seuil est utilisée pour distinguer l'otolithe blanc du fond
noir. Le temps de fonctionnement total varie entre les ordinateurs et la résolution d'image. A titre
d’exemple, extraire chaque contour des images d'otolithes prend environ 5 secondes avec un
système d'exploitation Windows 8.1 et un processeur Intel Core i5 de 1.8 GHz.
Les contours numérisés peuvent avoir un bruit de pixels à haute fréquence autour des contours
qui peuvent corrompre l'analyse de Fourier. Pour éliminer le bruit de pixel, il est possible de
lisser les contours à l'aide de la fonction ‘smoothout’ (Libungan et Pálsson, 2015).
Figure 10 - Exemple d'images d'otolithes gauches après extraction du contour. Le contour rouge
marque la forme de l'otolithe.
E. encrasicolus
S. pilchardus
B. boops