Обработка изображений / определение цвета в R: какую библиотеку мне использовать? - PullRequest
8 голосов
/ 30 марта 2011

Я занимаюсь некоторой обработкой изображений, и, хотя я думаю, что у меня есть достаточно хорошее представление о моем подходе, мне не очень повезло с поиском библиотек, которые я должен использовать, чтобы сделать это конкретно в R.

У меня есть большая база похожих изображений, каждое из которых имеет произвольное количество цветных капель разного размера на белом фоне. В конечном итоге я хочу найти значения красного, зеленого и синего цветов и рассчитать среднюю яркость RGB для всех цветных пикселей во всех изображениях с определенной даты. Это означает, что можно каким-то образом отличать цветные пиксели от почти белых и сохранять их значения.

Я думаю, что я хочу создать цветные гистограммы для ряда тестовых изображений, посмотрите на пики гистограмм, чтобы определить пороги для того, что составляет "белый" или "цветной" пиксель, затем Обведите пиксели в каждом изображении, чтобы найти цветные, соответствующие моим пороговым значениям (я знаю, как читать изображения и получать значения RGB в пикселях).

На моем предпочтительном языке, Python, звучит так, как будто я использую метод гистограммы из модуля Image в PIL, но я не знаю эквивалент R (это может быть просто слабым местом в моем google-fu; результаты поиска в основном для "R", как для "красного", а не для языка. Я нашел это: R: гистограмма , но я не знаю, насколько это уместно / как его использовать) .

Если бы мог быть лучший подход в области обработки сигналов / изображений, я бы тоже хотел это услышать.

TL; DR: как создать цветную гистограмму изображения или выбрать пиксели определенных значений цвета с помощью R?

(Связано, но не специфично для R: Как рассчитать количество «зеленых пятен» на изображении? )

Ответы [ 2 ]

5 голосов
/ 31 марта 2011

Существует также интерфейс R для ImageJ (который я использовал однажды в прошлом, это отличное программное обеспечение для классификации изображений, написанное на Java) через Bio7 пакет .

Другие ссылки длядополнительная информация:

http://www.r -bloggers.com / данные-изображения-и-классификация-с-r /

http://www.r -блоггеры.com / plots-in-r-and-the-imagej-визуализация /

http://www.r -bloggers.com / image-классификация-пределов-часть-2 /

4 голосов
/ 31 марта 2011

На CRAN есть отличный пакет 'rimage'.

попробуйте это:

library(rimage)
x <- read.jpeg(system.file("data", "cat.jpg", package="rimage"))
par(mfrow=c(1,3))
hist(x[,,1])
hist(x[,,2])
hist(x[,,3])
...