缩放R图像

Question

我希望对图像进行缩放以便进行进一步分析，而不是立即绘制。如果我能使用EBImage，那么它的resize()函数将是理想的选择，但我需要避免它，所以我必须找到另一种替代方法。目前我的搜索没有收到任何结果。在我自己实现双线性过滤之前，我想确认是否有其他选择。请注意保留所有HTML标签。

- Rob Myers

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rasterImage 可以进行插值，但可能只有在实际渲染时才能进行。 - baptiste

Answer 1

最近邻插值缩放是最常见且最简单的实现方法。

假设您的图像仅有一层/通道，因此只有一个矩阵：

resizePixels = function(im, w, h) {
  pixels = as.vector(im)
  # 初始宽度/高度
  w1 = nrow(im)
  h1 = ncol(im)
  # 目标宽度/高度
  w2 = w
  h2 = h
  # 创建空向量
  temp = vector('numeric', w2*h2)
  # 计算比例
  x_ratio = w1/w2
  y_ratio = h1/h2
  # 进行调整大小操作
  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)
}

我会让您自己想办法将其应用于RGB图像

以下是对上述代码在此图像的红色通道上进行测试的结果：

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. 请注意，目标宽度和高度必须保持原始图像的纵横比，否则将无法正常工作。
2. 如果你想避免使用EBImage，可以尝试使用jpeg包中的方法readJPEG和writeJPEG来读写图像。

- Omar Wagih

Answer 2

最近邻缩放（无插值）可以很容易地实现。
虽然@by0的答案很清晰，但我想提供另一种实现方法。 它适用于图像的矩阵表示，我觉得比索引向量更简单。

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，而不仅限于正方形。另一方面，只有当w.out/w.in = h.out/h.in时，它才会保留图像的纵横比。

- Suz

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我可以对一个3D数组做到这一点吗？例如，从array(56,64,46)到array(256,256,256)？怎么做？谢谢！ - DemetriusRPaula

嗯，我有一段时间没有看过这段代码了。由于不同方向的比例不同（256 / 56 != 256 / 46等），你会得到一个奇怪拉伸的3D图像。 - Suz

谢谢，这比上面的解决方案好多了。奇怪的是，我不得不切换所有列/行引用才能使它正确工作。 - Verena Haunschmid