R中的RGB等效image（）函数？

Question

我正在运行模拟，相互竞争两种类型的代理。我们称这些代理为“红色”和“蓝色”。有三种可能的结果：红色胜利，蓝色胜利或每个人都输了。我们也要说，系统依赖于两个参数：X和Y。

我想要做的是创建一个伪彩色图，将结果编码为X和Y的函数。

• 每个点的色调都是红色或蓝色获胜的可能性，因为有人获胜。如果蓝色总是赢，那就是蓝色;如果红色总是赢，那就是红色;等。

• 饱和度是任何人获胜的概率。因此，如果没有人在X和Y的某个值上获胜，那么这一点将是灰色的（无论如何，在HSV模型中）。

编辑：所以我们假设我们使用HSV模型编码为here。 （不一定是那样，但是我们可以说它是。）纯蓝色是HSV空间中的（240,100,100），纯红色是（360,100,100）。同样假设，红色赢得50％的时间，蓝色赢得25％的时间，没有人赢得25％的时间。那么这一点将是（330,75,100）。

请注意，我并不担心从HSV转换为RGB - 为此，我可以使用col2rgb(hsv(...))。问题在于密谋本身。据我所知，image（）函数只能编码一个信息通道;这是两个渠道的信息。

此外，结果是X和Y的连续函数，所以我想在值之间进行插值。 （如果重要的话，我正在使用'akima'软件包。）因此，我发现here的解决方案对我没有帮助（我认为）。

我很高兴使用任何套餐。我也很高兴不使用R，只要结果很好并且不太参与。

感谢您提供任何帮助。

Answer 1

这是一次尝试。我非常怀疑这是最好的方式，但理论上它是可能的。我只是手动创建不同的颜色级别，并将每个观察值分配给正确的颜色级别。

#put two "channels" of informaion in matrices
mpRed<-matrix(runif(5*5), nrow=5)
mpAny<-matrix(runif(5*5), nrow=5)

#define break points for colors/saturation
colBr<-seq(0,1, length.out=3)
satBr<-seq(0,1,length.out=5)

#now categorize observed values
vcRed<-cut(mpRed, colBr, labels=F)
vcAny<-cut(mpAny, satBr, labels=F)
vcComb<-as.numeric(interaction(vcRed, vcAny))
mcComb<-matrix(vcComb, ncol=ncol(mpAny))

#create colors for each of the levels
cols<-as.vector(outer(colBr[-1], satBr[-1], 
    FUN=function(a,b) hsv(ifelse(a>.5,1,.667),b,1)))

#make plot
with(dd, image(mcComb, col=cols, breaks=(0:length(cols))+.5))

Answer 2

如果您可以使用rgb值创建数组（尺寸1和2指的是矩阵，尺寸3是红色，绿色和蓝色组件），那么您可以使用rasterImage函数绘制它。 / p>

一个简单的例子（我将把hsv转换为＆gt; rgb给你）：

red <- matrix( runif(100), 10, 10 )
blue <- matrix( runif(100), 10, 10 )

rgb.mat <- array( dim=c(10,10,3) )
rgb.mat[ , ,1 ] <- red
rgb.mat[ , ,2 ] <- 0
rgb.mat[ , ,3 ] <- blue

plot.new()
plot.window(xlim=c(0,1),ylim=c(0,1))
rasterImage( rgb.mat, 0,0,1,1 )  # interpolate
rasterImage( rgb.mat, 0,0,1,1, interpolate=FALSE ) # don't