Jimmy Entiendo lo que deseas, pero el entrenamiento estadístico para calcular a partir de la foto, hasta donde yo se, de esa forma fallará. Puedes intentarlo, pero lo que yo realicé utilizando imágenes, es simple para reconocer cosas, el ejemplo clásico, incluso con ciertos abusos que me dan dudas. Lo que estás realizando creo que no te llevará a buen puerto. Otro ejemplo, utilicé miles de imágenes de perros y gatos, luego utilicé una foto distinta, es increíble el resultado, pero lo guardo para una “pericia” judicial.
Javier > El 15 ago 2024, a las 3:24 p. m., Jimmy Erney Reyes Velasco > <jimmyreyesvela...@gmail.com> escribió: > > Javier, es necesario para así saber el valor de la masa seca, la planta no se > va a ver muy afectada en terminos de su fisiología, solo se toma una hoja por > individuo, el problema aquí es calcular el área defoliada, si lo hago con una > foto va a ser un poco subjetivo, porque hay hojas que están plegadas y eso > puede afectar la estimación, la extrapolación a otras hojas perdería > precisión. Este es solo un caso de hoja afectada, pero hay otras en las que > se perdió más de la mitad del área de la hoja, desde la parte media hasta el > ápicr. > Gracias por tu comentario > Saludos > Jimmy > > > El jue, 15 de ago. de 2024 1:15 p. m., Javier Marcuzzi > <javier.ruben.marcu...@gmail.com <mailto:javier.ruben.marcu...@gmail.com>> > escribió: >> Estimado Jimmy >> >> Nooo ¿como la cortas? >> >> Entiendo que no sirve más. >> Creo que el fondo blanco te perjudica. Mi experiencia, realicé una >> reconstrucción 3d, foto, foto con fotógrafo que eliminó el resto, filmación >> pasada a fotos. Lo peor, la foto con fotógrafo, la de mejor calidad. >> >> Quizás deberías estudiar todo nuevamente, tomar los errores, buscar >> soluciónes y rehacer el trabajo. >> >> Javier Marcuzzi >> >> >>> El 15 ago 2024, a las 2:30 p. m., Jimmy Erney Reyes Velasco >>> <jimmyreyesvela...@gmail.com <mailto:jimmyreyesvela...@gmail.com>> escribió: >>> >>> Muchas gracias por todos sus comentarios. >>> Muy valiosa la información, hay algunas cosas que no entiendo muy bien. Si >>> tuvieran algunos documentos que pudiera leer les agradecería. >>> Yo he trabajado con las relaciones entre largo y ancho de la hoja, esas >>> relaciones son muy precisas, sin embargo, el problema está cuando las hojas >>> son afectadas, se pierde bastante la estructura. Al yo obtener el área >>> puedo estimar muy bien la masa seca que tendría esa hoja y comparar con >>> respecto a lo que se ha defoliado. >>> Mando unos ejemplos aquí de una hoja sana y otra afectada, la hoja sana >>> está por la mitad porque la cortamos para poder escanearla >>> Saludos y muchas gracias >>> >>> Jimmy >>> >>> >>> El mié, 14 de ago. de 2024 4:40 p. m., Javier Marcuzzi >>> <javier.ruben.marcu...@gmail.com <mailto:javier.ruben.marcu...@gmail.com>> >>> escribió: >>>> Estimado >>>> >>>> Quizás, por lo que dice Carlos Ortega, antes de pasarlo a escala de >>>> grises, podría pasarlo a escala RGB, jugar un poco, el entrenamiento no >>>> distinguirá si es escala de gris, como mezcla de negro y blanco, puede >>>> intentar rojo y blanco, rojo y verde, con la idea de detectar cambios en >>>> el color relacionado a posibles cambios en la humedad o “madurez” de las >>>> hojas, por ahí, con muy poco trabajo extra y con los mismos datos >>>> encuentra algo que le sirve. >>>> >>>> Javier Marcuzzi >>>> >>>>> El 14 ago 2024, a las 3:16 p. m., Carlos Ortega >>>>> <c...@qualityexcellence.es <mailto:c...@qualityexcellence.es>> escribió: >>>>> >>>>> Hola, >>>>> >>>>> ¿Qué tal? >>>>> El problema que planteas al final es el de determinar el área de una hoja >>>>> afectada, ya que su superficie nos es regular. >>>>> Para todos estos análisis puedes hacerlo perfectamente en R, en concreto >>>>> los paquetes "magick" y "EBImage" (este último del repositorio >>>>> BioConductor). >>>>> Lo que tendrás que hacer es procesar las imágenes, pasarlas a tonos de >>>>> gris, aplicarles filtros para detectar el contorno y estimar la >>>>> superficie faltante. Estos cálculos no son complicados. También puedes >>>>> hacer algún tipo de modelo usando el área de las hojas completas y >>>>> extrapolando estos resultados a las hojas dañadas. >>>>> Si luego lo que además quieres es hacer algún tipo de modelo, para tener >>>>> en cuenta el posible daño en los diferentes tipos de hojas, puedes antes >>>>> de pasar a usar algo más sofisticado como modelos de DeepLearning, usar >>>>> la información RGB que tienes en tu imagen, seguramente las >>>>> distribuciones de los colores serán diferentes entre una hoja en buen >>>>> estado y otra que ha tenido algún daño (estando ambas completas). >>>>> >>>>> Gracias, >>>>> Carlos Ortega >>>>> www.qualityexcellence.es <http://www.qualityexcellence.es/> >>>>> >>>>> El mié, 14 ago 2024 a las 14:54, Javier Marcuzzi >>>>> (<javier.ruben.marcu...@gmail.com >>>>> <mailto:javier.ruben.marcu...@gmail.com>>) escribió: >>>>>> Estimado Jimmy Velasco >>>>>> >>>>>> Si puede tener la materia seca, podría realizar algún tipo de regresión, >>>>>> pero se me crea la duda biológica, ¿que cambio de agua hay y si este >>>>>> cambio modifica la selección como alimento de ese vegetal? En otras >>>>>> palabras, ¿hay un punto donde se pierde palatabilidad y prefiere otra >>>>>> hoja? En ese caso la regresión por materia seca podría no ser adecuado. >>>>>> Yo se que si modifico un poco la materia seca en bovinos tengo >>>>>> diferencias, me conviene hacerlo antes que el ganado pastoree. >>>>>> >>>>>> En cuanto a R y Python, yo de Fortran pasé a Python y luego a R, para mi >>>>>> gusto personal, R me parece mejor pero Python tomo mucho de R para la >>>>>> parte de estadística, como que se alimenta uno de las ideas de otro, y >>>>>> el otro de las ideas de uno. >>>>>> >>>>>> La diferencia no está en el lenguaje, sino en la cantidad de algoritmos >>>>>> que pueda probar para lo mismo, yo utilizaría varias herramientas, en >>>>>> ese caso me es “simple” con R, importo un paquete, paso los datos, tomo >>>>>> los resultados, importo otro paquete para lo mismo pero que internamente >>>>>> realiza los cálculos de otra forma, tomo los datos, y así varias veces, >>>>>> tomando al final una comparación para conocer cuál paquete da mejores >>>>>> resultados para mi trabajo, y esto no sería repetidle. En R sería algo >>>>>> como sumary(modelo1, modelo2, modelo3, modelo …) >>>>>> >>>>>> Javier Rubén Marcuzzi >>>>>> >>>>>> > El 13 ago 2024, a las 7:40 p. m., Jimmy Erney Reyes Velasco >>>>>> > <jimmyreyesvela...@gmail.com <mailto:jimmyreyesvela...@gmail.com>> >>>>>> > escribió: >>>>>> > >>>>>> > Muchas gracias por sus respuestas Manuel y Javier. >>>>>> > El problema al que me enfrento es que a veces estas afectaciones por >>>>>> > herbivoría dejan cicatrices que pueden deformar la hoja, a veces se >>>>>> > pliegan sobre sí mismas y otras veces se pierde bastante la >>>>>> > configuración de la hoja. Por el momento solo me interesa tratar de >>>>>> > reconstruir la hoja para poder obtener el área que tendría esa hoja si >>>>>> > no se hubiese afectado. Cuento con hojas escaneadas de individuos >>>>>> > sanos y defoliados, por así decirlo, la idea mía es comparar los >>>>>> > valores predichos de área foliar reconstruida y estimar la pérdida de >>>>>> > biomasa, aunque la biomasa lo puedo hacer sencillamente, porque tengo >>>>>> > las relaciones área foliar vs masa seca mediante regresión.en este >>>>>> > caso las hojas son planas y tienen una forma de elipsoide, sin >>>>>> > embargo, para mí no es difícil calcular la masa de las hojas >>>>>> > afectadas, y que sí es dificil es saber cuánto sería su biomasa si no >>>>>> > hubiese perdido su área. >>>>>> > Mi problema va orientado hacia la siguiente pregunta Si lo hago con >>>>>> > imágenes, ¿qué datos debería ingresar? ¿Con qué paquetes en R podría >>>>>> > hacerlo? ¿Es mejor en R o en Python? >>>>>> > Muy relevantes sus aportes y >>>>>> > muchas gracias por su colaboración, estoy atento >>>>>> > Saludos >>>>>> > Jimmy >>>>>> > >>>>>> > >>>>>> > El mar, 13 de ago. de 2024 9:43 a. m., Javier Marcuzzi >>>>>> > <javier.ruben.marcu...@gmail.com >>>>>> > <mailto:javier.ruben.marcu...@gmail.com><mailto:javier.ruben.marcu...@gmail.com >>>>>> > <mailto:javier.ruben.marcu...@gmail.com>>> escribió: >>>>>> >> Estimado >>>>>> >> >>>>>> >> Yo no conozco de morfología vegetal, pero si supongo que la hoja es >>>>>> >> plana, me refiero que al verla sobre el eje se forma un rectángulo, >>>>>> >> la altura en cada parte de la hoja es la misma, a una misma densidad, >>>>>> >> puedo calcular la masa. En ese caso como siguieren, por medio de >>>>>> >> fotos y entrenar un modelo, se podía “reconstruir” lo perdido. >>>>>> >> >>>>>> >> Pero entiendo que las hojas no deben tener esa forma morfológica, tan >>>>>> >> plana, miro morfología vegetal en wikipedia y no está a simple vista >>>>>> >> mi duda, pero agrega nervadura, como una complicación más. >>>>>> >> >>>>>> >> Aquí hay dos problemas, el cálculo realizado con su error, más el >>>>>> >> error de no tener la masa original y utilizar la calculada con el >>>>>> >> error más el error estadístico de su cálculo original. >>>>>> >> >>>>>> >> Un agrónomo podría ayudarlo, yo como veterinario se que si corto el >>>>>> >> forraje a la mañana, tengo diferencias a la tarde, por lo cuál, usted >>>>>> >> también puede tener diferencias de masa. >>>>>> >> >>>>>> >> Posiblemente se “meta” en un gran problema estadístico o matemático >>>>>> >> por no haber tenido en cuenta la biología, creo que la mejor solución >>>>>> >> y la más simple, es tomar las mediciones el año que viene o en las >>>>>> >> próximas hojas. Puede tener demasiado trabajo y al aplicarlo falle >>>>>> >> por errores de cálculos. >>>>>> >> >>>>>> >> > El 13 ago 2024, a las 12:35 a. m., Manuel Mendoza >>>>>> >> > <mmend...@fulbrightmail.org >>>>>> >> > <mailto:mmend...@fulbrightmail.org><mailto:mmend...@fulbrightmail.org >>>>>> >> > <mailto:mmend...@fulbrightmail.org>>> escribió: >>>>>> >> > >>>>>> >> > Hola Jimmy, creo que solo podrías intentarlo con deep learning. >>>>>> >> > Tomas >>>>>> >> > hojas enteras, las pesas, a algunas de ellas les quitas los >>>>>> >> > márgenes de >>>>>> >> > forma similar a las que tienes estropeadas, las digitalizas todas y >>>>>> >> > utilizas como variable objetivo la masa original. El algoritmo >>>>>> >> > tendrá que >>>>>> >> > aprender a inferir la masa a partir del patrón en las nervaduras, >>>>>> >> > si es >>>>>> >> > que se relaciona con la masa, que supongo que sí. Le aplicas el >>>>>> >> > algoritmo a >>>>>> >> > las estropeadas y tendrás su masa original. Si lo haces todo con >>>>>> >> > hojas >>>>>> >> > frescas, podrías incluso determinar la masa fresca de las hojas >>>>>> >> > secas, si >>>>>> >> > es lo que te interesa. >>>>>> >> > Keras no es fácil de usar, pero permite hacerlo. >>>>>> >> > Ya me dirás, >>>>>> >> > Un saludo, >>>>>> >> > Manuel >>>>>> >> > >>>>>> >> > El mar, 13 ago 2024 a las 0:54, Jimmy Erney Reyes Velasco (< >>>>>> >> > jimmyreyesvela...@gmail.com <mailto:jimmyreyesvela...@gmail.com> >>>>>> >> > <mailto:jimmyreyesvela...@gmail.com >>>>>> >> > <mailto:jimmyreyesvela...@gmail.com>>>) escribió: >>>>>> >> > >>>>>> >> >> Buen día, estimados. >>>>>> >> >> Tengo un problema y me gustaría saber cómo solucionarlo. >>>>>> >> >> Actualmente me encuentro realizando un estudio estimando la >>>>>> >> >> pérdida de >>>>>> >> >> biomasa foliar de una especies de planta, sin embargo, me >>>>>> >> >> encuentro con el >>>>>> >> >> siguiente problema: algunas hojas han perdido tanta área foliar >>>>>> >> >> que han >>>>>> >> >> perdido también el margen e incluso algunas más de la mitad del >>>>>> >> >> área de la >>>>>> >> >> hojas. Mi objetivo es realizar un modelo de reconstrucción del >>>>>> >> >> área de la >>>>>> >> >> hoja para así estimar su masa seca en relación con esa área >>>>>> >> >> perdida y >>>>>> >> >> obtener valores de pérdida de biomasa foliar. >>>>>> >> >> Tengo algunas ideas, pero no sé cómo empezar. >>>>>> >> >> Una de ellas es usar un algoritmo de machine learning para poder >>>>>> >> >> obtener un >>>>>> >> >> modelo que me permita reconstruir el margen de la hoja, pero la >>>>>> >> >> verdad >>>>>> >> >> desconozco mucho acerca de si puedo usar este método. >>>>>> >> >> Les agradecería muchísimo si pudieran colaborarme con información >>>>>> >> >> o si >>>>>> >> >> alguien puede darme una idea de cómo abordar este tema. >>>>>> >> >> Saludos >>>>>> >> >> Jimmy >>>>>> >> >> >>>>>> >> >> [[alternative HTML version deleted]] >>>>>> >> >> >>>>>> >> >> _______________________________________________ >>>>>> >> >> R-help-es mailing list >>>>>> >> >> R-help-es@r-project.org <mailto:R-help-es@r-project.org> >>>>>> >> >> <mailto:R-help-es@r-project.org <mailto:R-help-es@r-project.org>> >>>>>> >> >> https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es >>>>>> >> >> >>>>>> >> > >>>>>> >> > [[alternative HTML version deleted]] >>>>>> >> > >>>>>> >> > _______________________________________________ >>>>>> >> > R-help-es mailing list >>>>>> >> > R-help-es@r-project.org <mailto:R-help-es@r-project.org> >>>>>> >> > <mailto:R-help-es@r-project.org <mailto:R-help-es@r-project.org>> >>>>>> >> > https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es >>>>>> >> >>>>>> >>>>>> >>>>>> [[alternative HTML version deleted]] >>>>>> >>>>>> _______________________________________________ >>>>>> R-help-es mailing list >>>>>> R-help-es@r-project.org <mailto:R-help-es@r-project.org> >>>>>> https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es >>>>> >>>>> >>>>> -- >>>>> Saludos, >>>>> Carlos Ortega >>>>> www.qualityexcellence.es <http://www.qualityexcellence.es/> >>> <Screenshot_20240815-122420~2.jpg><Screenshot_20240815-122355~2.jpg> >> [[alternative HTML version deleted]] _______________________________________________ R-help-es mailing list R-help-es@r-project.org https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es
