Filters out coordinates that fall outside a specified region of interest by setting them to NA. The ROI can be either rectangular (defined by min/max coordinates) or circular (defined by center and radius).
Usage
filter_na_roi(
data,
x_min = NULL,
x_max = NULL,
y_min = NULL,
y_max = NULL,
x_center = NULL,
y_center = NULL,
radius = NULL
)Arguments
- data
A data frame containing 'x' and 'y' coordinates
- x_min
Minimum x-coordinate for rectangular ROI
- x_max
Maximum x-coordinate for rectangular ROI
- y_min
Minimum y-coordinate for rectangular ROI
- y_max
Maximum y-coordinate for rectangular ROI
- x_center
x-coordinate of circle center for circular ROI
- y_center
y-coordinate of circle center for circular ROI
- radius
Radius of circular ROI
Examples
# Create sample data
sample_data <- expand.grid(
x = seq(0, 100, by = 10),
y = seq(0, 100, by = 10)
) |> as.data.frame()
# Rectangular ROI example
sample_data |>
filter_na_roi(x_min = 20, x_max = 80, y_min = 20, y_max = 80)
#> x y
#> 1 NA NA
#> 2 NA NA
#> 3 NA NA
#> 4 NA NA
#> 5 NA NA
#> 6 NA NA
#> 7 NA NA
#> 8 NA NA
#> 9 NA NA
#> 10 NA NA
#> 11 NA NA
#> 12 NA NA
#> 13 NA NA
#> 14 NA NA
#> 15 NA NA
#> 16 NA NA
#> 17 NA NA
#> 18 NA NA
#> 19 NA NA
#> 20 NA NA
#> 21 NA NA
#> 22 NA NA
#> 23 NA NA
#> 24 NA NA
#> 25 20 20
#> 26 30 20
#> 27 40 20
#> 28 50 20
#> 29 60 20
#> 30 70 20
#> 31 80 20
#> 32 NA NA
#> 33 NA NA
#> 34 NA NA
#> 35 NA NA
#> 36 20 30
#> 37 30 30
#> 38 40 30
#> 39 50 30
#> 40 60 30
#> 41 70 30
#> 42 80 30
#> 43 NA NA
#> 44 NA NA
#> 45 NA NA
#> 46 NA NA
#> 47 20 40
#> 48 30 40
#> 49 40 40
#> 50 50 40
#> 51 60 40
#> 52 70 40
#> 53 80 40
#> 54 NA NA
#> 55 NA NA
#> 56 NA NA
#> 57 NA NA
#> 58 20 50
#> 59 30 50
#> 60 40 50
#> 61 50 50
#> 62 60 50
#> 63 70 50
#> 64 80 50
#> 65 NA NA
#> 66 NA NA
#> 67 NA NA
#> 68 NA NA
#> 69 20 60
#> 70 30 60
#> 71 40 60
#> 72 50 60
#> 73 60 60
#> 74 70 60
#> 75 80 60
#> 76 NA NA
#> 77 NA NA
#> 78 NA NA
#> 79 NA NA
#> 80 20 70
#> 81 30 70
#> 82 40 70
#> 83 50 70
#> 84 60 70
#> 85 70 70
#> 86 80 70
#> 87 NA NA
#> 88 NA NA
#> 89 NA NA
#> 90 NA NA
#> 91 20 80
#> 92 30 80
#> 93 40 80
#> 94 50 80
#> 95 60 80
#> 96 70 80
#> 97 80 80
#> 98 NA NA
#> 99 NA NA
#> 100 NA NA
#> 101 NA NA
#> 102 NA NA
#> 103 NA NA
#> 104 NA NA
#> 105 NA NA
#> 106 NA NA
#> 107 NA NA
#> 108 NA NA
#> 109 NA NA
#> 110 NA NA
#> 111 NA NA
#> 112 NA NA
#> 113 NA NA
#> 114 NA NA
#> 115 NA NA
#> 116 NA NA
#> 117 NA NA
#> 118 NA NA
#> 119 NA NA
#> 120 NA NA
#> 121 NA NA
# Circular ROI example
sample_data |>
filter_na_roi(x_center = 50, y_center = 50, radius = 25)
#> x y
#> 1 NA NA
#> 2 NA NA
#> 3 NA NA
#> 4 NA NA
#> 5 NA NA
#> 6 NA NA
#> 7 NA NA
#> 8 NA NA
#> 9 NA NA
#> 10 NA NA
#> 11 NA NA
#> 12 NA NA
#> 13 NA NA
#> 14 NA NA
#> 15 NA NA
#> 16 NA NA
#> 17 NA NA
#> 18 NA NA
#> 19 NA NA
#> 20 NA NA
#> 21 NA NA
#> 22 NA NA
#> 23 NA NA
#> 24 NA NA
#> 25 NA NA
#> 26 NA NA
#> 27 NA NA
#> 28 NA NA
#> 29 NA NA
#> 30 NA NA
#> 31 NA NA
#> 32 NA NA
#> 33 NA NA
#> 34 NA NA
#> 35 NA NA
#> 36 NA NA
#> 37 NA NA
#> 38 40 30
#> 39 50 30
#> 40 60 30
#> 41 NA NA
#> 42 NA NA
#> 43 NA NA
#> 44 NA NA
#> 45 NA NA
#> 46 NA NA
#> 47 NA NA
#> 48 30 40
#> 49 40 40
#> 50 50 40
#> 51 60 40
#> 52 70 40
#> 53 NA NA
#> 54 NA NA
#> 55 NA NA
#> 56 NA NA
#> 57 NA NA
#> 58 NA NA
#> 59 30 50
#> 60 40 50
#> 61 50 50
#> 62 60 50
#> 63 70 50
#> 64 NA NA
#> 65 NA NA
#> 66 NA NA
#> 67 NA NA
#> 68 NA NA
#> 69 NA NA
#> 70 30 60
#> 71 40 60
#> 72 50 60
#> 73 60 60
#> 74 70 60
#> 75 NA NA
#> 76 NA NA
#> 77 NA NA
#> 78 NA NA
#> 79 NA NA
#> 80 NA NA
#> 81 NA NA
#> 82 40 70
#> 83 50 70
#> 84 60 70
#> 85 NA NA
#> 86 NA NA
#> 87 NA NA
#> 88 NA NA
#> 89 NA NA
#> 90 NA NA
#> 91 NA NA
#> 92 NA NA
#> 93 NA NA
#> 94 NA NA
#> 95 NA NA
#> 96 NA NA
#> 97 NA NA
#> 98 NA NA
#> 99 NA NA
#> 100 NA NA
#> 101 NA NA
#> 102 NA NA
#> 103 NA NA
#> 104 NA NA
#> 105 NA NA
#> 106 NA NA
#> 107 NA NA
#> 108 NA NA
#> 109 NA NA
#> 110 NA NA
#> 111 NA NA
#> 112 NA NA
#> 113 NA NA
#> 114 NA NA
#> 115 NA NA
#> 116 NA NA
#> 117 NA NA
#> 118 NA NA
#> 119 NA NA
#> 120 NA NA
#> 121 NA NA