image - 缩放 R 图像

Question

我想在 R 中缩放图像以进行进一步分析，而不是立即绘图。

如果我可以使用 EBImage，EBImage 的 resize() 将是理想的，但我需要避免它，所以我必须找到一个替代方案。

我没有任何运气搜索。我可以手动实现双线性过滤，但在我这样做之前，我想确认没有任何替代方案。

Answer 1

最近邻调整大小是最常见和最容易实现的。

假设您的图像是一层/通道，因此是一个矩阵：

resizePixels = 函数（im，w，h）{
  像素 = as.vector(im)
  # 初始宽度/高度
  w1 = nrow(im)
  h1 = ncol(im)
  # 目标宽度/高度
  w2 = w
  h2 = h
  # 创建空向量
  temp = 矢量（'数字'，w2*h2）
  # 计算比率
  x_ratio = w1/w2
  y_ratio = h1/h2
  # 调整大小
  for (i in 0:(h2-1)) {
    for (j in 0:(w2-1)) {
      px = 楼层（j*x_ratio）
      py = floor(i*y_ratio)
      温度[(i*w2)+j] = 像素[(py*w1)+px]
    }
  }

  m = 矩阵（温度，h2，w2）
  返回（米）
}

我会让你弄清楚如何将它应用于 RGB 图像

下面是在此图像的红色通道上运行上述代码的测试：

lena = readImage('~/Desktop/lena.jpg')[,,1]
display(lena)

r = resizePixels(lena, 150, 150)
display(r)

r2 = resizePixels(lena, 50, 50)
display(r2)

笔记：

1. 注意，目标宽度和高度必须保持原始图像的纵横比，否则将不起作用
2. 如果您想避免EBImage, 读/写图像，请尝试使用包jpeg方法readJPEG和writeJPEG

Answer 2

最近邻缩放（无插值）可以很容易地实现。
虽然@by0 的答案很明确，但我想提供一个替代实现。它适用于图像的矩阵表示，我发现它比索引向量更简单。

resizeImage = function(im, w.out, h.out) {
  # function to resize an image 
  # im = input image, w.out = target width, h.out = target height
  # Bonus: this works with non-square image scaling.

  # initial width/height
  w.in = nrow(im)
  h.in = ncol(im)

  # Create empty matrix
  im.out = matrix(rep(0,w.out*h.out), nrow =w.out, ncol=h.out )

  # Compute ratios -- final number of indices is n.out, spaced over range of 1:n.in
  w_ratio = w.in/w.out
  h_ratio = h.in/h.out

  # Do resizing -- select appropriate indices
  im.out <- im[ floor(w_ratio* 1:w.out), floor(h_ratio* 1:h.out)]

  return(im.out)
}

这适用于任意图像缩放，而不仅仅是正方形。另一方面，它只会保留图像的纵横比，如果w.out/w.in = h.out/h.in。