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，所以我必须找到替代方案。

我没有任何运气搜索。我可以手工实现双线性过滤，但在此之前，我想确认没有任何替代方案。

Answer 1

Nearest neighbour调整大小是最常见和最简单的实现方式。

假设您的图像是一个图层/通道，因此是一个矩阵：

resizePixels = function(im, w, h) {
  pixels = as.vector(im)
  # initial width/height
  w1 = nrow(im)
  h1 = ncol(im)
  # target width/height
  w2 = w
  h2 = h
  # Create empty vector
  temp = vector('numeric', w2*h2)
  # Compute ratios
  x_ratio = w1/w2
  y_ratio = h1/h2
  # Do resizing
  for (i in 0:(h2-1)) {
    for (j in 0:(w2-1)) {
      px = floor(j*x_ratio)
      py = floor(i*y_ratio)
      temp[(i*w2)+j] = pixels[(py*w1)+px]
    }
  }

  m = matrix(temp, h2, w2)
  return(m)
}

我会让你弄清楚如何将它应用于RGB图像

在此图片的红色通道上进行上述代码测试：

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

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

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

注意：

1. 注意，目标宽度和高度必须保持原始图像的宽高比，否则无法正常工作
2. 如果您尝试避免EBImage，要读取/写入图片，请尝试使用jpeg方法readJPEG和writeJPEG

Answer 2

可以非常容易地实现最近邻比例缩放（无插值） 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，我发现它比索引到矢量更简单。

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，而不仅仅是方形。另一方面，它只会保留图像的纵横比w.out/w.in = h.out/h.in。