这是作者拍摄此图像的示例：
并使用 spatstat 进行分析。为此，他们提取了可以看到的坐标here。我也想做同样的事情，我想知道如何从这样的图像中获得样本点图案。直接将图像转换为 ppp 对象会产生大量伪像。
他们的 R 包 BioC2015Oles 中的手册似乎不存在。谢谢。
【问题讨论】：
标签： spatstat
spatstat 包假定您已经处理了图像并最终得到了与每对 (x,y) 相关联的坐标列表和可能的一些属性（标记）。理想情况下，您还应该有一个观察窗口，指示这些点可能出现的位置。在spatstat中有一个光栅/图像格式叫做im，可以存储一个图像/光栅，但是很多用来存储来自实验的辅助信息，可以用来解释区域中点的出现与否观察窗口，本身不做图像处理。
将嘈杂的显微镜图像转换为例如细胞中心列表 人们通常使用各种图像处理工具和技术（分水岭、形态开闭等）。您所指的演示文稿似乎建立在 R 包 EBimage 上（位于 BioConductor 上并且有手册），您可以尝试使用它来提取细胞。或者，R 中有其他软件包或完全不同的开源系统专注于图像分析，例如 QuPath、ImageJ 和许多其他软件包。我无法真正指导您哪种工具更适合您的任务。
【讨论】：
spatstat
你可以的
library(raster)
x <- brick('tLh2E.jpg')
#plotRGB(x)
所有有坐标的单元格：
xyz = rasterToPoints(x)
head(xyz)
# x y tLh2E.1 tLh2E.2 tLh2E.3
#[1,] 0.5 1103.5 222 222 224
#[2,] 1.5 1103.5 214 214 216
#[3,] 2.5 1103.5 223 223 225
#[4,] 3.5 1103.5 220 220 222
#[5,] 4.5 1103.5 197 197 199
#[6,] 5.5 1103.5 198 198 200
或者一个样本：
s1 <- sampleRandom(x, 100, xy=TRUE)
s2 <- sampleRegular(x, 100, xy=TRUE)
查看样本的位置
plotRGB(x)
points(s1[, 1:2])
points(s2[, 1:2], col='red', pch=20)
从常规样本创建图像
r <- sampleRegular(x, 1000, asRaster=TRUE)
plotRGB(r)
对于分层抽样，您必须定义区域。您可以使用raster::drawPoly() 后跟rasterize 绘制它们，或者对它们进行建模参见raster::predict。这里有一个非常简单的，也许不是很好的基于眼球的方法。事实证明，第二个“绿色”层（来自红-绿-蓝图像）包含大部分信息。这让你接近：
r <- reclassify(x[[2]], rbind(c(0,100,1), c(100,175,2), c(175,255,3)))
plot(r, col=c('red', 'blue','gray'))
您现在可以执行以下操作来找出每个点的颜色：
extract(r, s1[,1:2])
【讨论】：