R语言 CRImage包 classifyCells()函数中文帮助文档(中英文对照)

loveR

classifyCells(CRImage)
classifyCells()所属R语言包：CRImage

                                        A function to classify cells
                                         单元分类函数

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

The function classifies cells and paints the different class types in the image.
功能分类图像中的不同类类型的单元和油漆。


用法----------Usage----------


classifyCells(classifier,filename="",image=NA,segmentedImage=NA,featuresObjects=NA,paint=TRUE,KS=FALSE,cancerIdentifier=NA,maxShape=NA,minShape=NA,failureRegion=NA,colors=c(),classesToExclude=c(),threshold="otsu",numWindows=2,structures=NA,classifyStructures=FALSE,pixelClassifier=NA,ksToExclude=c())



参数----------Arguments----------

参数：classifier
A Support Vector Machine created by createClassifier or directly by the package e1071  
支持向量机的创建，由createClassifier或直接由包e1071


参数：filename
A path to an image file.  
一个图像文件的路径。


参数：image
An 'Image' object or an array.
一个“图像”对象或数组。


参数：segmentedImage
An 'Image' object or an array.The corresponding segmented image (created by segmentImage)
“图像”对象或相应array.The分割的形象（由segmentImage的创建）


参数：featuresObjects
Cell feature file of the segmentedImage (created by segmentImage)
单元功能的segmentedImage文件（由segmentImage创建）


参数：paint
If true, the classified cells are painted with different colors in the image
如果情况属实，分类单元涂上不同的颜色在图像


参数：KS
Use Kernel Smoohter in classification?  
使用内核Smoohter在分类？


参数：cancerIdentifier
A string which describes, how the cancer class is named.  
一个字符串，它描述了如何癌症类被命名为。


参数：maxShape
Maximum size of cell nuclei
最大规模的单元核


参数：minShape
Minimum size of cell nuclei  
最小尺寸的单元核


参数：failureRegion
minimum size of failure regions
故障区域的最小尺寸


参数：colors
Colors to paint the classes
油漆类的颜色


参数：classesToExclude
Which class should be excluded?
应排除哪一类？


参数：threshold
Which thresholding method should be used, "otsu" or "phansalkar"
这阈值法，应使用“大津”或“phansalkar”


参数：numWindows
Number of windows to use for thresholding.
窗户的数量，使用的阈值。


参数：structures
If the image is already segmented, structures can be inserted to enable hierarchical classification.
如果图像已经是分段，结构可以插入，使分层分类。


参数：classifyStructures
Use hierarchical classification. If yes a pixel classifier has to be defined.  
使用分层分类。如果是一个像素的分类加以界定。


参数：pixelClassifier
A SVM to classify pixel based on their color values. Needed if hierarchical classification should be applied.
基础上的SVM分类像素的颜色值。需要应采用分层分类。


参数：ksToExclude
These classes are excluded from kernel smoothing.
这些类被排除在内核平滑。


Details

详情----------Details----------

The kernels smoother improves the classification for cells which are likely to occur in clusters, like tumour cells. The kernel smoothing method can only be applied for two classes. If there are more classes only the normal svm without kernel smoothing is applied. Different classes are labeled with different colors in the image.
内核顺畅，提高了单元是肿瘤单元一样，可能发生在聚类的分类。内核平滑方法只能应用于两大类。如果有更多的类，只有不正常的内核平滑SVM应用。不同的类与图像中的不同颜色的标记。


值----------Value----------

A list with
与名单


参数：comp1
classes
类


参数：comp2
Classes, painted in the image, if paint was true
类，画图像，如果是真正的油漆


作者（S）----------Author(s)----------


Henrik Failmezger, failmezger@lmb.uni-muenchen.de



举例----------Examples----------


t = system.file("extdata", "trainingData.txt", package="CRImage")
#read training data[阅读训练数据]
trainingData=read.table(t,header=TRUE)
#create classifier[创建分类]
classifier=createClassifier(trainingData,topo=FALSE)[[1]]
#classify cells[分类单元]
f = system.file("extdata", "exImg.jpg", package="CRImage")
classesValues=classifyCells(classifier,filename=f,KS=TRUE,maxShape=800,minShape=40,failureRegion=2000)


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