Annexe
# On peut lisser les contours pour de meilleures analyses de Fourier et Wavelet avec la
commande :
shape = smoothout(shape, n = 100)
# On peut visualiser les deux contours, lissé et avant lissage sur un même otolithe par la série de
commandes suivantes :
outline.org=shapeoutline.list.org[["folder"]][["picname"]] # remplacer 'folder' et 'picname' par
leurs valeurs resepectives
# remplacer
outline=shapeoutline.list[["folder"]][["picname"]] 'folder' et 'picname' par leurs valeurs
respectives
plot(outline.org$X,outline.org$Y,type='l',xlab="",ylab="",lwd=2,axes=F)
lines(outline$X,outline$Y,col="red",lwd=2)
legend("bottomleft",c('Original','Smoothed'),lty=1,col=c('black','red'),lwd=2) # Extraire les
coefficients de forme de Fourier et de Wavelet
shape = generateShapeCoefficients(shape)
# Connecter les métadonées des otolithes avec les données de contours : shape =
enrich.master.list(shape)
# Enregistrer le fichier enrichi :
save(shape,file = "NomChoisi.RData") # Choisir un nom adapté au fichier. # Extraire les
descripteurs de distances des otolithes (longueur et largeur de
Féret, périmètre et surface) FeretLWPA = getMeasurements(shape)
# Exporter le tableau produit :
write.csv(FeretLWPA, file = "FeretLWPA.csv")
# Calculer les moyennes de chacun des descripteurs pour chacune des populations/espèces et les
exporter en des fichiers :
SpArea = tapply(getMeasurements(shape)$otolith.area, getMasterlist(shape)$pop,mean)
SpLength = tapply(getMeasurements(shape)$otolith.length, getMasterlist(shape)$pop, mean)
SpWidth = tapply(getMeasurements(shape)$otolith.width, getMasterlist(shape)$pop, mean)