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我目前正在研究将主成分分析应用于 R 中的可视数据。

在 Matlab 中，可以调用诸如“im2double”和“mat2gray”之类的命令将位图转换为数值矩阵，然后再转换回图像。

我想知道这是否可以在 R 中实现，也许是通过额外的包。

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我使用了 bioconductor 上可用的 EBImage 包（这里是小插图）来处理和操作图像：

# installing package if needed
source("http://bioconductor.org/biocLite.R")
biocLite("EBImage")

library(EBImage) 
f = readImage(system.file("images", "lena-color.png", package="EBImage"))
str(f)
#Formal class 'Image' [package "EBImage"] with 2 slots
#  ..@ .Data    : num [1:512, 1:512, 1:3] 0.886 0.886 0.875 0.875 0.886 ...
#  ..@ colormode: int 2
于 2013-01-03T22:06:13.917 回答
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我很好奇想试试这个；显然，一个包是一个更好的解决方案，但如果你真的想坚持使用基础 R，这将加载一个 png （尽管颠倒和向后；这可能是可以修复的）。它假定存在 netpbm 工具，因此可能无法在 Windows 系统上开箱即用。

readPng <- function(pngFile) {
  contents <- system(paste('pngtopnm',pngFile,'| pnmtoplainpnm'),intern=TRUE)
  imgDims <- strsplit(contents[2], ' ')
  width <- as.numeric(imgDims[[1]][1])
  height <- as.numeric(imgDims[[1]][2])
  rawimg <- scan(textConnection(contents),skip=3)
  return(list(
    x=1:width,
    y=1:height,
    z=matrix(rawimg,width),
    width=width,
    height=height))
}

您可以image(img)直接在此函数返回的列表上运行，或使用 img$z 访问每个像素的值。

于 2013-01-04T00:02:59.357 回答
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安装包的两种方法。

  1. 如果您没有像 RStudio 这样的编辑器，请通过命令行安装
  2. 通过在 bash 中使用 R 命令进入 R 解释器来安装命令行。

转到可以执行 R 命令的提示。这些是基本的图像处理命令。

执行此命令安装 Bioconductor backage biocLite，这将有助于安装 EBIMage 包（此包广泛用于图像处理） 

source("http://bioconductor.org/biocLite.R")

安装 EMImage 包以使用图像处理命令。

biocLite("EBImage")

加载 EBIMage 包以使用图像处理

library("EBImage")
# Reading image from computer
img=readImage(files="~/Desktop/Prog/R/tinago.JPG")
display(img)
img1=img+ 0.2 # increase brightness
img2=img- 0.2 # decrease brightness
display(img1) # Display images in browser or graphical window
display(img2) # Display images in browser or graphical window
img3= img * 0.5 # decrease contrast 
img4=img * 2    # increase contrast
display(img3); display(img4)  # show result images
img5=img^2 # increase Gamma correction
img6=img^0.7 # decrease Gamma correction
display(img5); display(img6)  # Display result images

注意：readImage 读取图像。显示用于在图形窗口中查看图像。

于 2015-09-23T08:37:44.367 回答
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相对较新的软件包tiff 可以很好地读写 TIF 图像。
尽管如此，除了相对简单的图像处理之外，我建议使用来自哈佛-史密森学会的 ImageJ 或 SAOImage9： http ://www.cfa.harvard.edu/resources/software.html 。

我在 R 中编写了工具来进行像素合并、像素分割、Sobel & Hough 变换、脱色等，并取得了巨大的成功。最终，应用程序的选择取决于图像的大小和需要进行的处理类型。

于 2013-01-04T12:52:54.693 回答