### r代码来自Vignette Source'Crimage.rnw'############################################################## ###代码块数字1：犯罪：31-32 #######################################################################################################################＃f = system.file（“ extdata”，“ eximg2.jpg”，package =“ crimage”）img = readiMage（f）#convert映像到hsv color space imghsv = convertrgbtohsv（img）space imglab = convertrgbTolab（img）#convert返回rgb color Space imgrgb = converthsvtorgb（imghsv）imgrgb = image（imgrgb）colormode（imgrgb）='color'color'color'#display（imgrgb）#convert to rgb colorgb colorgb = imgrgb = imgrgb = imgrgb =convertlabtorgb（imglab）imgrgb = image（imgrgb）colormode（imgrgb）='color'#display（imgrgb）#################################################################################a“，” eximg2.jpg”，package =“ crimage”）img = deadImage（f）#convert to grayscale imgg = ebimage :: channel（img，“ grey”）＃streate for White Pixel WhitePixelMask = img [，img [，，1]> 0.85＆img [,, 2]> 0.85＆img [,, 3]> 0.85 #create二进制图像imgb = createBinaryImage（imgg，img，method，method =“ otsu”，numwindows = 4，whitepixelmask = whitepixelmask = whitepixelmask）＃＃＃＃＃################################代码块编号4：犯罪：rnw：92-94 ############################################################minshape = 40，FailureRegion = 2000，阈值=“ Otsu”，NumWindows = 4）################################################################# ###代码块数字5：犯罪：146-154 ##########################################################，package =“犯罪”）#read培训数据训练data = read.table（f，header = true）#create clastifier classifierValues = createClalsifier（triendingdata）classifier = clastifier值[[1]]＃classifiedcells = classifierValues [[2]] #display（classifycells）################################################################ ###代码块数字6：犯罪：159-162 ###################################################“ eximg2.jpg”，package =“ crimage”）classValues = classifycells（classifier，filename = f，ks = true，maxShape = 800，minshape = 40，failuroRegion = 2000）#################################################：166-174 ######################################################### t = system.file("extdata", "trainingData.txt", package="CRImage") #read training data trainingData=read.table(t,header=TRUE) #create classifier classifier=createClassifier(trainingData)[[1]] #calculation of cellularity f = system.file("extdata", "exImg2.jpg", package="CRImage") cellularity=calculateCellularity(classifier=classifier,filename=f,KS=TRUE,maxShape=800,minShape=40,failureRegion=2000,classifyStructures=FALSE,cancerIdentifier="1",numDensityWindows=2,colors=c("green","red")) ################################################### ### code chunk number 8: CRImage.Rnw:185-189 ################################################### #create the classifier t = system.file("extdata", "trainingData.txt", package="CRImage") trainingData=read.table(t,header=TRUE) classifier=createClassifier(trainingData)[[1]] ################################################### ### code chunk number 9: CRImage.Rnw:191-194 (eval = FALSE) ################################################### ## dir.create("AperiOutput") ## f = system.file("extdata", package="CRImage") ## processAperio(classifier=classifier,inputFolder=f,outputFolder="AperiOutput",identifier="Da",numSections=2,cancerIdentifier="c",maxShape=800,minShape=40,failureRegion=2000) ################################################### ### code chunk number 10: CRImage.Rnw:201-211 ################################################### LRR <- c(rnorm(100, 0, 1), rnorm(10, -2, 1), rnorm(20, 3, 1), rnorm(100,0, 1)) BAF <- c(rnorm(100, 0.5, 0.1), rnorm(5, 0.2, 0.01), rnorm(5, 0.8, 0.01), rnorm(10, 0.25, 0.1), rnorm(10, 0.75, 0.1), rnorm(100,0.5, 0.1)) Pos <- sample(x=1:500, size=230, replace=TRUE) Pos <- cumsum(Pos) Chrom <- rep(1, length(LRR)) z <- data.frame(Name=1:length(LRR), Chrom=Chrom, Pos=Pos, LRR=LRR, BAF=BAF) res <- correctCopyNumber(arr="Sample1", chr=1, p=0.75, z=z) ################################################### ### code chunk number 11: CRImage.Rnw:215-216 (eval = FALSE) ################################################### ## plotCorrectedCN(res, chr=1)