我有一个如下图。它是2579*2388像素。假设它的左下角位于 0,0。我想从该图像创建多个图像，如下所示并将它们保存在工作文件夹中。每个图像的大小为 100*100 像素。每个图像将通过其左下角坐标保存。

1. 第一张图像的左下角位于 0,0。右上 手角将位于 100,100，图像将另存为 0-0.jpg
2. 第二个的左下角位于 10,0。右手上方 角点位于 110,100，图像将保存为 10-0.jpg
3. 一旦底行完成，Y 坐标将移动 10。 第二行的情况下，第一张图像将位于 0,10 处，并且该图像 将保存为 0-10.jpg

最快的方法是什么？有没有 R 包可以非常快地做到这一点？

据我所知，在当前图像的情况下，它会将其分割成大约 257*238 的图像。但我有足够的磁盘空间，我需要每个图像来执行文本检测。

这里使用“raster”包的另一种方法。该函数在空间上聚合要切割的栅格，聚合的栅格单元将转换为多边形，然后使用每个多边形的范围来裁剪输入栅格。

我确信有复杂而紧凑的方法可以做到这一点，但这种方法对我来说很有效，而且我发现它也很直观。我希望你也觉得它很有用。请注意，下面的第 4 部分和第 5 部分仅用于测试，它们不是功能的一部分。

第 1 部分：加载并绘制样本栅格数据

logo <- raster(system.file("external/rlogo.grd", package="raster"))
plot(logo,axes=F,legend=F,bty="n",box=FALSE)

第 2 部分：函数本身：

# The function spatially aggregates the original raster
# it turns each aggregated cell into a polygon
# then the extent of each polygon is used to crop
# the original raster.
# The function returns a list with all the pieces
# in case you want to keep them in the memory. 
# it saves and plots each piece
# The arguments are:
# raster = raster to be chopped            (raster object)
# ppside = pieces per side                 (integer)
# save   = write raster                    (TRUE or FALSE)
# plot   = do you want to plot the output? (TRUE or FALSE)
SplitRas <- function(raster,ppside,save,plot){
  h        <- ceiling(ncol(raster)/ppside)
  v        <- ceiling(nrow(raster)/ppside)
  agg      <- aggregate(raster,fact=c(h,v))
  agg[]    <- 1:ncell(agg)
  agg_poly <- rasterToPolygons(agg)
  names(agg_poly) <- "polis"
  r_list <- list()
  for(i in 1:ncell(agg)){
    e1          <- extent(agg_poly[agg_poly$polis==i,])
    r_list[[i]] <- crop(raster,e1)
  }
  if(save==T){
    for(i in 1:length(r_list)){
      writeRaster(r_list[[i]],filename=paste("SplitRas",i,sep=""),
                  format="GTiff",datatype="FLT4S",overwrite=TRUE)  
    }
  }
  if(plot==T){
    par(mfrow=c(ppside,ppside))
    for(i in 1:length(r_list)){
      plot(r_list[[i]],axes=F,legend=F,bty="n",box=FALSE)  
    }
  }
  return(r_list)
}

第三部分：测试功能

SplitRas(raster=logo,ppside=3,save=TRUE,plot=TRUE)
# in this example we chopped the raster in 3 pieces per side
# so 9 pieces in total
# now the raster pieces should be ready 
# to be processed in the default directory
# A feature I like about this function is that it plots
# the pieces in the original order. 

第 4 部分：在每个部分上运行代码并将它们保存回目录中

# notice if you cropped a rasterbrick 
# use "brick" instead of "raster" to read
# the piece back in R
list2 <- list()
for(i in 1:9){ # change this 9 depending on your number of pieces
  rx <- raster(paste("SplitRas",i,".tif",sep=""))
  # piece_processed <- HERE YOU RUN YOUR CODE
  writeRaster(piece_processed,filename=paste("SplitRas",i,sep=""),
              format="GTiff",datatype="FLT4S",overwrite=TRUE)
}
# once a code has been ran on those pieces
# we save them back in the directory 
# with the same name for convenience

第五部分：让我们把各个部分重新组合起来

# read each piece back in R
list2 <- list()
for(i in 1:9){ # change this 9 depending on your number of pieces
  rx <- raster(paste("SplitRas",i,".tif",sep=""))
  list2[[i]] <- rx
}
# mosaic them, plot mosaic & save output
list2$fun   <- max
rast.mosaic <- do.call(mosaic,list2)
plot(rast.mosaic,axes=F,legend=F,bty="n",box=FALSE)
writeRaster(rast.mosaic,filename=paste("Mosaicked_ras",sep=""),
            format="GTiff",datatype="FLT4S",overwrite=TRUE)