R Language
ラスタと画像解析
サーチ…
前書き
ラスタ画像のI / Oも参照してください。
GLCMテクスチャの計算
グレーレベル共起行列 (Haralick et al。1973)は、画像解析のための強力な画像特徴である。 glcm
パッケージは、R内のRasterLayer
オブジェクトのそのような単体機能を計算するための使いやすい関数をRasterLayer
ます。
library(glcm)
library(raster)
r <- raster("C:/Program Files/R/R-3.2.3/doc/html/logo.jpg")
plot(r)
一方向のGLCMテクスチャの計算
rglcm <- glcm(r,
window = c(9,9),
shift = c(1,1),
statistics = c("mean", "variance", "homogeneity", "contrast",
"dissimilarity", "entropy", "second_moment")
)
plot(rglcm)
回転不変テクスチャの計算機能
テクスチャの特徴は、4つの方向(0°、45°、90°、135°)で計算し、回転不変の1つのテクスチャに結合することもできます。これのキーはshift
パラメータです:
rglcm1 <- glcm(r,
window = c(9,9),
shift=list(c(0,1), c(1,1), c(1,0), c(1,-1)),
statistics = c("mean", "variance", "homogeneity", "contrast",
"dissimilarity", "entropy", "second_moment")
)
plot(rglcm1)
数学的形態学
パッケージmmand
は、n次元配列の数学的形態の計算のための関数を提供します。ちょっとした回避策を使って、ラスターイメージの計算も可能です。
library(raster)
library(mmand)
r <- raster("C:/Program Files/R/R-3.2.3/doc/html/logo.jpg")
plot(r)
最初に、カーネル(移動ウィンドウ)は、サイズ(例えば、9x9)および形状タイプ(例えば、 disc
、 box
またはdiamond
)で設定されなければならず、
sk <- shapeKernel(c(9,9), type="disc")
その後、ラスタ層は、 erode()
関数の入力として使用される配列に変換する必要があります。
rArr <- as.array(r, transpose = TRUE)
rErode <- erode(rArr, sk)
rErode <- setValues(r, as.vector(aperm(rErode)))
erode()
他に、形態学的関数dilate()
、 opening()
、 closing()
をこのように適用することができます。
plot(rErode)
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