如何从R中的灰度图像中获取像素矩阵？

Question

当灰度图像由矩阵表示时,矩阵的每个元素确定相应像素的强度.为方便起见,大多数当前的数字文件使用0之间的整数(表示黑色,最小强度的颜色)和255(表示白色,最大强度),总共256 = 2 ^ 8个不同的灰度级.

有没有办法在R中获得灰度图像的像素矩阵,其像素值的范围是0到255？

知道我是否可以在R中调整首选维度(例如,$ 28\times 28 $)中的图像,然后将它们转换为像素矩阵(其元素范围从0到255)也会很有帮助？

如果原始图像是RGB但我想要灰度矩阵会发生什么？

Answer 1

R包png提供了readPNG()可以将PNG格式的光栅图形(由"像素矩阵"组成)读入R的功能.它返回带有[0,1]中灰度值的单个矩阵或三个矩阵,RGB值为[0 ,1].

如果需要,对于在[0,1]和{0,...,255}之间进行转换,只需乘以或除以255并进行舍入.

要在RGB和灰度之间进行转换,您可以使用例如包中的desaturate()函数colorspace.

例如,让我们下载您建议的图像:

download.file("http://www.greenmountaindiapers.com/skin/common_files/modules/Socialize/images/twitter.png",
  destfile = "twitter.png")

然后我们加载上面提到的包:

library("png")
library("colorspace")

首先,我们将PNG图像读入x尺寸为28 x 28 x 4 的阵列中.因此,图像具有28 x 28像素和四个通道:红色,绿色,蓝色和alpha(用于半透明).

x <- readPNG("twitter.png")
dim(x)
## [1] 28 28  4

现在我们可以将其转换为各种其他格式:y是十六进制字符串的向量,在R中指定颜色yg是相应的去饱和颜色(再次为十六进制字符),仅具有灰度.yn是灰色的数字量.所有三个对象在末尾排列成28 x 28矩阵

y <- rgb(x[,,1], x[,,2], x[,,3], alpha = x[,,4])
yg <- desaturate(y)
yn <- col2rgb(yg)[1, ]/255
dim(y) <- dim(yg) <- dim(yn) <- dim(x)[1:2]

我希望这些版本中至少有一个是你想要的.为了检查像素矩阵,我编写了一个用于可视化的小便利函数:

pixmatplot <- function (x, ...) {
  d <- dim(x)
  xcoord <- t(expand.grid(1:d[1], 1:d[2]))
  xcoord <- t(xcoord/d)
  par(mar = rep(1, 4))
  plot(0, 0, type = "n", xlab = "", ylab = "", axes = FALSE, 
    xlim = c(0, 1), ylim = c(0, 1), ...)
  rect(xcoord[, 2L] - 1/d[2L], 1 - (xcoord[, 1L] - 1/d[1L]), 
    xcoord[, 2L], 1 - xcoord[, 1L], col = x, border = "transparent")
}

为了便于说明,我们来看看:

pixmatplot(y)
pixmatplot(yg)

如果你有一个更大的图像,并希望将其带到28 x 28,我将平均相应行/列的灰度值,并将结果插入到所需维度的矩阵中.

最后注意事项:虽然可以在R中完成所有这些操作,但使用图像处理软件可能更方便.根据您的目标,mogrify例如,使用ImageMagick可能更容易:

mogrify -resize 28 -type grayscale twitter.png