如何从R中的灰度图像中获取像素矩阵？

当灰度图像由矩阵表示时，矩阵的每个元素决定相应像素的强度。为了方便起见，当前大多数数字文件使用 0（表示黑色，最小强度的颜色）和 255（表示白色，最大强度）之间的整数，总共给出 256 = 2^8 不同的灰度级。

有没有办法获得R中灰度图像的像素矩阵，其像素值范围为0到255？

了解我是否可以在 R 中调整图像的首选尺寸（例如，$28 \times 28$），然后将它们转换为元素范围从 0 到 255 的像素矩阵，这也会很有帮助？

如果原始图像是 RGB，但我想要灰度矩阵，会发生什么情况？

R 包png提供readPNG()函数，可以将 PNG 格式的光栅图形（由“像素矩阵”组成）读取到 R 中。它返回灰度值在 [0, 1] 中的单个矩阵或 RGB 值在 [0, 1] 中的三个矩阵。

要在 [0, 1] 和 {0, ..., 255} 之间进行转换，只需乘以或除以 255 并进行舍入（如果需要）。

对于 RGB 和灰度之间的转换，您可以使用例如desaturate()函数从colorspace包裹。

例如，让我们下载您建议的图像：

download.file("http://www.greenmountaindiapers.com/skin/common_files/modules/Socialize/images/twitter.png",
  destfile = "twitter.png")

然后我们加载上面提到的包：

library("png")
library("colorspace")

首先，我们将PNG图像读入数组x尺寸为 28 x 28 x 4。因此，图像具有 28 x 28 像素和四个通道：红色、绿色、蓝色和 Alpha（半透明）。

x <- readPNG("twitter.png")
dim(x)
## [1] 28 28  4

现在我们可以将其转换为各种其他格式：y是十六进制字符串的向量，指定 R 中的颜色。yg是相应的去饱和颜色（同样是十六进制字符）灰度 only. yn is the numeric灰色量。所有三个对象最后都排列成 28 x 28 矩阵

y <- rgb(x[,,1], x[,,2], x[,,3], alpha = x[,,4])
yg <- desaturate(y)
yn <- col2rgb(yg)[1, ]/255
dim(y) <- dim(yg) <- dim(yn) <- dim(x)[1:2]

我希望这些版本中至少有一个是您正在寻找的。为了检查像素矩阵，我编写了一个用于可视化的小方便函数：

pixmatplot <- function (x, ...) {
  d <- dim(x)
  xcoord <- t(expand.grid(1:d[1], 1:d[2]))
  xcoord <- t(xcoord/d)
  par(mar = rep(1, 4))
  plot(0, 0, type = "n", xlab = "", ylab = "", axes = FALSE, 
    xlim = c(0, 1), ylim = c(0, 1), ...)
  rect(xcoord[, 2L] - 1/d[2L], 1 - (xcoord[, 1L] - 1/d[1L]), 
    xcoord[, 2L], 1 - xcoord[, 1L], col = x, border = "transparent")
}

为了便于说明，我们看一下：

pixmatplot(y)
pixmatplot(yg)

如果您有较大的图像并希望将其调整为 28 x 28，我将对相应行/列的灰度值进行平均，并将结果插入到所需尺寸的矩阵中。

最后说明：虽然当然可以在 R 中完成所有这些操作，但使用图像处理软件可能会更方便。根据您的目标，使用 ImageMagick 可能会更容易mogrify例如：

mogrify -resize 28 -type grayscale twitter.png