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如何将图像分割为8x8图像块并访问每个块

bigdata r

vaibhav Mishra · 技术社区 · 8 年前

我有一个图像如下。它是256*256像素。让我们假设它的左下角是0,0。从该图像中,我想创建多个图像,如下所示,并将其保存在工作文件夹中。每个图像的大小为8*8像素。每个图像将按其左下角坐标保存。

光栅图像示例

library(raster)
dem <- raster(nrow=256, ncol=256, vals=1:(256*256))

我使用以下代码将图像分割为8*8块

agg      <- aggregate(raster(dem),fact=c(8,8))
agg_poly <- rasterToPolygons(agg)
r_list <- list()
for(i in 1:ncell(agg)){
    r_list[[i]] <- crop(dem, agg_poly[i,])
}

如果不使用光栅扫描库,如何在R中完成?

提前感谢

2 回复 | 直到 8 年前

Robert Hijmans 8 年前

你可以这样做

d <- as.matrix(dem)
ii <- seq(1, nrow(dem), 8)
jj <- seq(1, ncol(dem), 8)
r <- list()
q <- 1
for (i in ii) {
    for (j in jj) {
        r[[q]] <- d[i:(i+7), j:(j+7)]
        q <- q + 1
    }
}

具有可以执行的光栅包(保留光栅层对象):

d <- dem
ii <- seq(1, nrow(dem), 8)
jj <- seq(1, ncol(dem), 8)
r <- list()
q <- 1
for (i in ii) {
    for (j in jj) {
        r[[q]] <- d[i:(i+7), j:(j+7), drop=FALSE]
        q <- q + 1
    }
}

vaibhav Mishra 8 年前

另一种方法

data = readImage("reSizedDogCatLatest.jpg")
grayimage<-channel(data,"gray")

CutBySize <- function(m, block.size, nb = ceiling(m / block.size)) {
  int <- m / nb
  upper <- round(1:nb * int)
  lower <- c(1, upper[-nb] + 1)
  size <- c(upper[1], diff(upper))
  df = data.frame()
  df = cbind(lower, upper, size)
  return(df)
}
mf = data.frame()
mf = CutBySize(nrow(grayimage), nb = 32)
numextract <- function(string){
  str_extract(string, "\\-*\\d+\\.*\\d*")
}
final = data.frame()
libraray(stringr)
for (i in 1:nrow(mf))
{
  lower = numextract(mf[i,][1])
  upper = numextract(mf[i,][2])
  for(j in 1:nrow(mf))
  {
    lowerj = numextract(mf[j,][1])
    upperj = numextract(mf[j,][2])
    final = rbind(final,grayimage[lower:upper, lowerj:upperj])
  }
}

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