Guarjolización de fotos con R

Inspirado en esto aunque con la intención de mejorar el horrible código adjunto, escribí el otro día esto:

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library("biOps")
library("cluster")

# leo una foto usando readJpeg de biOps
# el objeto devuelto es un array mxnx3 dimensional
# la última dimensión es el rgb de cada pixel

tmp <- tempfile()
download.file("http://blog.guiasenior.com/images/Retrato_Garber.jpg", tmp)
x <- readJpeg(tmp)

# si quieres mostrar la foto como un gráfico...
#plot(x)

# convertimos el array 3D nxmx3 en uno 2D (nm)x3
# luego buscamos 5 clústers
# esencialmente, buscamos 7 "píxels representativos"
d <- dim(x)
clarax <- clara(array(x, dim = c(d[1] * d[2], d[3])), 7)

# reemplazamos cada rgb de cada cluster por su
# "píxel representativo" (medioide) correspondiente
rgb.clusters <- clarax$medoids[clarax$cluster,]

# convertimos la matriz resultante en un array 3D
# (invirtiendo la transformación anterior)
# y representamos gráficamente
plot(imagedata(array(rgb.clusters, dim = d)))

Obviamente, podéis cambiar la foto y hacer variar el número de clústers. Pero conviene recordar que:

  • Es posible realizar manipulaciones de imágenes con R
  • Operar con matrices/arrays es generalmente mucho más rápido y eficiente que con dataframes, como hace el autor de la entrada original.