Muchos estudios ecomorfológicos están limitados por el tiempo que demora la recopilación manual de mediciones. Por ello, las innovaciones metodológicas han dado tanta importancia a la automatización del proceso. En el presente trabajo se elabora, implementa y valida un protocolo para la obtención semiautomatizada de un conjunto de variables morfométricas de los huevos de las aves a partir de fotografías digitales. El protocolo se implementó en lenguaje R como una aplicación web llamada OvometriK que, luego de binarizar y calibrar las imágenes, permite calcular once variables utilizando funciones geométricas y trigonométricas. Se prueban varias vías de cálculo, suponiendo la continuidad del contorno o por conteo de vóxeles. La aplicación se valida con figuras geométricas y 30 huevos de gallina medidos manualmente. La validación matemática con círculos mostró que el algoritmo fue capaz de medir los diámetros con gran precisión, con una correlación del 99,9 %. El error de estimación fue del 1,4 % en promedio. La estimación del volumen por métodos matemáticos lo subestima en un 27 %, mientras que por conteo de vóxeles solo lo subestima en un 6 %. La diferencia entre las medidas manuales de los diámetros de los huevos y las obtenidas a partir de las imágenes fue inferior a 3 mm (4 %). La correlación entre el volumen estimado y medido por vaciado con gel de sílice fue superior al 90 % cuando se emplea el método de conteo de vóxeles. Ni el ángulo de inclinación de los huevos ni la resolución de las fotografías tuvieron efectos significativos (diferencia máxima del 3,2 %). Las mediciones mostraron una replicabilidad alta y representaron un ahorro significativo de tiempo. El protocolo representa una mejora respecto de las limitaciones de plataforma, la accesibilidad y el número de variables en comparación con programas anteriores, además de que su carácter abierto y flexible permite adaptarlo a otras aplicaciones específicas.
As many ecomorphological studies are limited by the time required to gather manual measure-ment data, automatizing the process is an important focus of methodological innovations. We developed, implemented and validated a protocol for the semi–automated extraction of a set of morphometric variables of egg size and shape from digital pictures. The protocol was implemented in R language as a web app called OvometriK. After binarizing and calibrating images, this protocol uses geometric and trigonometric functions to calculate eleven egg variables. We tested calculations in several ways, assuming contour continuity or using voxel counts. Application was validated with geometric shapes and 30 manually–measured chicken eggs. Mathematical validation with spheres showed that the algorithm provided high precision diameter measures, with a correlation of 99.9 %. Average estimation error was 1.4 %. The mathematical volume estimation was underestimated by 27 %, while voxels were underestimated by only 6 %. Differences between manual egg measurements of diameters and those obtained from images was less than 3 mm (4 %). Correlation between estimated volume and measured by silica gel filling was higher than 90 % using the voxel count method. Neither inclination angle or picture resolution had significant effects on precision (3.2 % maximum difference). Measures showed high repeatability and represent a significant saving in processing time. This new protocol represents an improvement on previous programs regarding limitations of platform, accessibility and number of variables. Furthermore, its flexibility and openness means it can be adapted to other specific applicatio
© 2001-2026 Fundación Dialnet · Todos los derechos reservados