如何将geom_raster（）输出到光栅图像？

Question

我正在进行定量图像分析，并使用ggplot2可视化结果。输出包含原始图像中每个像素的一个数据点。

geom_raster()很好地可视化我在R中的数据。但是输出对应于结果的光栅图像会很不错。这样，我可以使用轻量级图像查看器（例如feh）翻阅几个派生图像，像素将完美排列。

是否有一种简单的方法可以将像素和仅像素输出到图像文件？没有传说，没有轴，只有像素。假设我的data.frame包含row和col的列，并且所需的输出分辨率也是已知的。

Answer 1

以这种方式：

library(ggplot2)
library(reshape2) # for melt(...)

n <- 100
set.seed(1)   # for reproducible example
img <- matrix(rnorm(n^2,30,3),nc=n)
gg <- melt(data.frame(x=1:n,img),id="x")
ggplot(gg) + geom_raster(aes(x=x,y=variable,fill=value))+
  scale_x_continuous(expand=c(0,0))+   # get rid of extra space on x-axis
  guides(fill=FALSE)+                  # turn off color legend
  theme(axis.text=element_blank(),     # turn off the axis annotations
        axis.ticks=element_blank(),
        axis.title=element_blank())

Answer 2

感谢jlhoward指出我正确的方向。还有一些缺失的成分 - 例如，没有labs(x=NULL, y=NULL)，输出PNG将在底部和左侧有白色边框。

我认为我的解决方案应该包含两个部分：

1. 制作ggplot对象以显示我的数据。 （这一步与往常一样。）
2. 调用通用函数来处理将该图输出为像素完美PNG所需的所有烦人细节。

这是一个这样的功能。

BorderlessPlotPng <- function(plot, ...) {
  # Write a ggplot2 plot to an image file with no borders.
  #
  # Args:
  #   plot:  A ggplot2 plot object.
  #   ...:  Arguments passed to the png() function.
  require(grid)
  png(type='cairo', antialias=NULL, units='px', ...)
  print(plot
        + theme(plot.margin=unit(c(0, 0, -0.5, -0.5), 'line'),
                axis.text=element_blank(),
                axis.ticks=element_blank(),
                axis.title=element_blank(),
                legend.position='none')
        + scale_x_continuous(expand=c(0, 0))
        + scale_y_continuous(expand=c(0, 0))
        + labs(x=NULL, y=NULL)
        )
  dev.off()
}

为了看到它的实际效果，这里是一些合成数据的图表。 （为了演示目的，我将每个输出像素设置为10像素宽。）

# Synthetic data.
width <- 64
height <- 48
d <- data.frame(row=rep(1:height, each=width),
                col=rep(1:width, height),
                x=rnorm(n=width * height))

# Construct and print the plot.
library(ggplot2)
plot <- (ggplot(data=d, aes(x=col, y=height + 1 - row, fill=x))
         + geom_raster()
         + scale_fill_gradient2()
         )
pixel_size <- 10
BorderlessPlotPng(plot,
                  filename='test.png',
                  width=width * pixel_size,
                  height=height * pixel_size)

输出：

当然，使用pixel_size <- 1运行会为您提供1：1的图像，您可以通过前后翻转将其与原始图像进行比较。