आर में छवि प्रसंस्करण/रंग का पता लगाने: मुझे किस लाइब्रेरी का उपयोग करना चाहिए?

Question

मैं कुछ छवि प्रसंस्करण कर रहा हूं, और मुझे लगता है कि मेरे पास मेरे दृष्टिकोण का एक अच्छा विचार है, मुझे बहुत भाग्य नहीं है कि मुझे यह विशेष रूप से आर

में ऐसा करने के लिए उपयोग करना चाहिए।

मेरे पास समान छवियों का एक बड़ा डेटाबेस है, जिनमें से प्रत्येक में सफेद-आश पृष्ठभूमि पर विभिन्न आकार के रंगीन ब्लब्स की मनमानी संख्या है। मैं अंततः लाल, हरे, और नीले मानों को ढूंढना चाहता हूं और किसी विशेष तारीख से सभी छवियों में सभी रंगीन पिक्सल में औसत आरजीबी चमक की गणना करना चाहता हूं। इसका मतलब है कि किसी भी तरह से रंगीन पिक्सेल को निकट-सफेद पिक्सेल से अलग करने और उनके मूल्यों को स्टोर करने में सक्षम होना।

मुझे लगता है कि मैं क्या करना चाहता हूं, कई परीक्षण छवियों के लिए color histograms बनाएं, हिस्टोग्राम के चोटियों को "सफेद" या "रंगीन" पिक्सेल का गठन करने के लिए थ्रेसहोल्ड निर्धारित करने के लिए देखें, फिर प्रत्येक में पिक्सल पर लूप करें मेरे थ्रेसहोल्ड से मेल खाने वाले रंगों को ढूंढने के लिए छवि (मुझे पता है कि किसी छवि में कैसे पढ़ा जाए और पिक्सेल आरजीबी मान प्राप्त करें)।

मेरी पसंदीदा भाषा में, पायथन, ऐसा लगता है कि मैं पीआईएल में छवि मॉड्यूल से हिस्टोग्राम विधि का उपयोग करता हूं, लेकिन मुझे आर समकक्ष नहीं पता है (यह मेरे google-fu में एक कमजोर बिंदु हो सकता है ; खोज परिणाम ज्यादातर "आर" के लिए भाषा के बजाय "लाल" के रूप में होते हैं। मुझे यह पता चला: R: Histogram, लेकिन मुझे यह नुकसान हुआ है कि यह प्रासंगिक है या इसका उपयोग कैसे करें)।

यदि सिग्नल/छवि प्रसंस्करण के डोमेन से बेहतर दृष्टिकोण हो सकता है, तो मुझे यह भी सुनना अच्छा लगेगा।

टीएल; डीआर: मैं एक छवि का रंग हिस्टोग्राम कैसे बना सकता हूं, या अन्यथा आर का उपयोग करके कुछ रंग मानों के पिक्सल का चयन कैसे कर सकता हूं?

(संबंधित नहीं बल्कि आर-विशिष्ट: How to calculate the amount of "green spots" in an image?)

Answer 1

वहाँ क्रैन पर एक उत्कृष्ट 'Rimage' पैकेज है।

इस प्रयास करें:

library(rimage) 
x <- read.jpeg(system.file("data", "cat.jpg", package="rimage")) 
par(mfrow=c(1,3)) 
hist(x[,,1]) 
hist(x[,,2]) 
hist(x[,,3]) 

Answer 2

वहाँ भी ImageJ के लिए एक अनुसंधान इंटरफेस है (जो मैं एक दूरी अतीत में एक बार इस्तेमाल होने वाले इस उत्कृष्ट छवि वर्गीकरण जावा में लिखा सॉफ्टवेयर है) Bio7 package के माध्यम से।

अधिक जानकारी के लिए अन्य लिंक:

http://www.r-bloggers.com/image-data-and-classification-with-r/

http://www.r-bloggers.com/plots-in-r-and-the-imagej-visualization/

http://www.r-bloggers.com/image-classification-limits-part-2/