将数据叠加到背景图像上

Question

我最近发现使用Tableau Public使用背景图像并在其上映射数据是多么容易。这是他们website的过程。正如您所看到的，它非常简单，您只需告诉软件您要使用的图像以及如何定义坐标。

这个过程在R中是否直截了当？什么是最好的方法？

Answer 1

<强> JPEG

对于jpeg图像，您可以使用read.jpeg()包中的rimage。

例如：

anImage <- read.jpeg("anImage.jpeg")
plot(anImage)
points(my.x,my.y,col="red")
...

通过在下一个绘图命令之前设置par（new = T），可以在背景图片上构建完整的绘图。 （见?par并进一步向下）

<强> PNG

您可以使用readPNG包中的png上传的PNG图片。使用readPNG，您需要rasterImage命令进行绘图（另请参阅帮助文件）。在Windows上，必须摆脱alpha通道，因为到目前为止Windows无法处理每像素alpha。 Simon Urbanek非常友好地指出了这个解决方案：

img <- readPNG(system.file("img", "Rlogo.png", package="png"))
r = as.raster(img[,,1:3])
r[img[,,4] == 0] = "white"

plot(1:2,type="n")
rasterImage(r,1,1,2,2)

<强> GIF

对于gif文件，您可以使用read.gif中的caTools。问题是这是旋转矩阵，所以你必须调整它：

Gif <- read.gif("http://www.openbsd.org/art/puffy/ppuf600X544.gif")

n <- dim(Gif$image)
image(t(Gif$image)[n[2]:1,n[1]:1],col=Gif$col,axes=F)

要在此图像上绘图，您必须正确设置par，例如：

image(t(Gif$image)[n[2]:1,n[1]:1],col=Gif$col,axes=F)
op <- par(new=T)
plot(1:100,new=T)
par(op)

Answer 2

我不确定你想要做的部分是什么叫做“地理参考” - 拍摄没有坐标信息的图像并准确定义它如何映射到现实世界。

为此，我将使用Quantum GIS，这是一个免费的开源GIS软件包。将图像作为栅格图层加载，然后启动地理配准插件。单击图像上的某些已知点，然后输入这些点的纬度实际坐标。一旦你获得了足够的数据，那么地理参考者将会研究如何将你的图像拉伸并转移到它在地球上的真实位置，然后写出一个“世界文件”。

那么R应该能够使用rgdal包中的readGDAL读取它，也可能是raster包。

Answer 3

对于JPEG图像，您可以使用jpeg library和ggplot2 library。

通常我觉得有用的是使轴在像素中渐变，垂直轴在向下方向上呈正向，并且图像保持其原始的纵横比。因此我可以直接用计算机视觉算法产生的输出来提供R，例如该算法可以检测弹孔并从射击目标图像中提取孔坐标，然后R可以使用目标图像作为背景绘制2D直方图。 / p>

我的代码基于baptiste

上的https://stackoverflow.com/a/16418186/15485代码

library(ggplot2)
library(jpeg)

img <- readJPEG("bersaglio.jpg") # http://www.tiropratico.com/bersagli/forme/avancarica.jpg

h<-dim(img)[1] # image height
w<-dim(img)[2] # image width

df<-data.frame(x=rnorm(100000,w/1.99,w/100),y=rnorm(100000,h/2.01,h/97))
plot(ggplot(df, aes(x,y)) + 
       annotation_custom(grid::rasterGrob(img, width=unit(1,"npc"), height=unit(1,"npc")), 0, w, 0, -h) + # The minus is needed to get the y scale reversed
       scale_x_continuous(expand=c(0,0),limits=c(0,w)) +
       scale_y_reverse(expand=c(0,0),limits=c(h,0)) + # The y scale is reversed because in image the vertical positive direction is typically downward
                                                      # Also note the limits where h>0 is the first parameter.
       coord_equal() + # To keep the aspect ratio of the image.

       stat_bin2d(binwidth=2,aes(fill = ..density..)) +
       scale_fill_gradient(low = "dark red", high = "red")
     )

df<-data.frame(x=rnorm(100000,100,w/70),y=rnorm(100000,400,h/100))
plot(ggplot(df, aes(x,y)) + 
       annotation_custom(grid::rasterGrob(img, width=unit(1,"npc"), height=unit(1,"npc")), 0, w, 0, -h) + # The minus is needed to get the y scale reversed
       scale_x_continuous(expand=c(0,0),limits=c(0,w)) +
       scale_y_reverse(expand=c(0,0),limits=c(h,0)) + # The y scale is reversed because in image the vertical positive direction is typically downward
       # Also note the limits where h>0 is the first parameter.
       coord_equal() + # To keep the aspect ratio of the image.

       stat_bin2d(binwidth=2,aes(fill = ..density..)) +
       scale_fill_gradient(low = "dark red", high = "red")
)