将数据叠加到背景图像上

Question

我最近发现使用 Tableau Public 来使用背景图像和其上的地图数据是多么容易。以下是他们的网站中的流程。正如您所看到的，它相当简单，您只需告诉软件您要使用什么图像以及如何定义坐标即可。

R 中的过程是否如此简单？最好的方法是什么？

Answer 1

JPEG

对于 jpeg 图像，您可以使用 rimage 包中的 read.jpeg()。

例如：

anImage <- read.jpeg("anImage.jpeg")
plot(anImage)
points(my.x,my.y,col="red")
...

通过在下一个绘图命令之前设置 par(new=T)，您可以在背景图片上构建完整的绘图。 （请参阅 ?par 及下文）

PNG

您可以使用 png 包中的 readPNG 上传 PNG 图像。使用readPNG，您需要rasterImage命令来绘图（另请参阅帮助文件）。在 Windows 上，必须摆脱 Alpha 通道，因为 Windows 到目前为止无法处理每像素 Alpha。 Simon Urbanek 非常友善地指出了这个解决方案：

img <- readPNG(system.file("img", "Rlogo.png", package="png"))
r = as.raster(img[,,1:3])
r[img[,,4] == 0] = "white"

plot(1:2,type="n")
rasterImage(r,1,1,2,2)

GIF

对于 gif 文件，您可以使用 caTools 中的 read.gif。问题是这是旋转矩阵，因此您必须调整它：

Gif <- read.gif("http://www.openbsd.org/art/puffy/ppuf600X544.gif")

n <- dim(Gif$image)
image(t(Gif$image)[n[2]:1,n[1]:1],col=Gif$col,axes=F)

要在该图像上绘图，您必须正确设置 par，例如：

image(t(Gif$image)[n[2]:1,n[1]:1],col=Gif$col,axes=F)
op <- par(new=T)
plot(1:100,new=T)
par(op)

Answer 2

我不确定你想要做的部分是所谓的“地理参考”——拍摄没有坐标信息的图像并精确定义它如何映射到现实世界的行为。

为此，我将使用 Quantum GIS，这是一个免费的开源 GIS 软件包。将图像作为栅格图层加载，然后启动地理配准插件。单击图像上的一些已知点，然后输入这些点的经纬度真实世界坐标。一旦你获得了足够的这些，地理配准器就会计算出如何拉伸和移动你的图像到地球上的真实位置，并编写一个“世界文件”。

然后，R 应该能够使用 rgdal 包中的 readGDAL 读取它，也可能是 raster 包。

Answer 3

对于 JPEG 图像，您可以使用 jpeg 库 和 ggplot2 库。

通常我发现让轴以像素为单位分级，垂直轴向下为正，并且图片保持其原始纵横比是有用的。所以我可以直接将计算机视觉算法产生的输出输入R，例如该算法可以检测弹孔并从射击目标图片中提取弹孔坐标，然后R可以使用目标图像作为背景绘制二维直方图。

我的代码基于 baptiste 在 https://stackoverflow.com/a/16418186/15485

library(ggplot2)
library(jpeg)

img <- readJPEG("bersaglio.jpg") # http://www.tiropratico.com/bersagli/forme/avancarica.jpg

h<-dim(img)[1] # image height
w<-dim(img)[2] # image width

df<-data.frame(x=rnorm(100000,w/1.99,w/100),y=rnorm(100000,h/2.01,h/97))
plot(ggplot(df, aes(x,y)) + 
       annotation_custom(grid::rasterGrob(img, width=unit(1,"npc"), height=unit(1,"npc")), 0, w, 0, -h) + # The minus is needed to get the y scale reversed
       scale_x_continuous(expand=c(0,0),limits=c(0,w)) +
       scale_y_reverse(expand=c(0,0),limits=c(h,0)) + # The y scale is reversed because in image the vertical positive direction is typically downward
                                                      # Also note the limits where h>0 is the first parameter.
       coord_equal() + # To keep the aspect ratio of the image.

       stat_bin2d(binwidth=2,aes(fill = ..density..)) +
       scale_fill_gradient(low = "dark red", high = "red")
     )

df<-data.frame(x=rnorm(100000,100,w/70),y=rnorm(100000,400,h/100))
plot(ggplot(df, aes(x,y)) + 
       annotation_custom(grid::rasterGrob(img, width=unit(1,"npc"), height=unit(1,"npc")), 0, w, 0, -h) + # The minus is needed to get the y scale reversed
       scale_x_continuous(expand=c(0,0),limits=c(0,w)) +
       scale_y_reverse(expand=c(0,0),limits=c(h,0)) + # The y scale is reversed because in image the vertical positive direction is typically downward
       # Also note the limits where h>0 is the first parameter.
       coord_equal() + # To keep the aspect ratio of the image.

       stat_bin2d(binwidth=2,aes(fill = ..density..)) +
       scale_fill_gradient(low = "dark red", high = "red")
)