Question

我有一个JPG图像的文件夹，我试图为一个讨人喜欢的比赛进行分类。我已经看到Python中的一些代码，我认为会在论坛上实现这一点，但是想知道是否可以在R中完成？我试图将许多jpg图像的此文件夹转换为csv文件，其中数字显示每个像素的灰度，类似于此处的手数字识别器http://www.kaggle.com/c/digit-recognizer/

所以基本上是jpg - ＆gt; R中的.csv，显示用于分类的每个像素的灰度数。我想在其上放置一个随机森林或线性模型。

Answer 1

有一些关于如何在此link执行此操作的公式。 raster包是一种方法。这基本上将RGB波段转换为一个黑白带（它使它的尺寸更小，我猜你想要的。）

library(raster)
color.image <- brick("yourjpg.jpg")

# Luminosity method for converting to greyscale
# Find more here http://www.johndcook.com/blog/2009/08/24/algorithms-convert-color-grayscale/
color.values <- getValues(color.image)
bw.values <- color.values[,1]*0.21 + color.values[,1]*0.72 + color.values[,1]*0.07

我认为EBImage包也可以解决此问题（不在CRAN上，通过source安装：

source("http://bioconductor.org/biocLite.R")
biocLite("EBImage")
library(EBImage)

color.image <- readImage("yourjpg.jpg")
bw.image <- channel(color.image,"gray")
writeImage(bw.image,file="bw.png")

使用R将jpg转换为greyscale csv

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