将数据叠加到背景图像上

Question

我最近发现使用 Tableau Public 使用背景图像并在其上映射数据是多么容易。这是他们website的过程。如您所见，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。

这个过程在 R 中是否很简单？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 并进一步向下）

PNG

您可以使用 png 包中的 readPNG 上传 PNG 图像。使用readPNG，您需要使用rasterImage 命令进行绘图（另请参阅帮助文件）。在 Windows 上，必须摆脱 alpha 通道，因为到目前为止，Windows 无法处理每个像素的 alpha。 Simon Urbanek 非常友好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，所以你必须调整它：

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)

要在此图像上绘图，您必须正确设置标准杆，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

对于 JPEG 图像，您可以使用 jpeg library 和 ggplot2 library。

通常我发现让轴以像素为单位分级并且垂直轴在向下方向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提供给 R，例如该算法可以检测弹孔并从射击目标图片中提取孔坐标，然后 R 可以使用目标图像作为背景绘制 2D 直方图。

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

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")
)

Answer 3

我不确定您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，这是一个免费和开源的 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。一旦你获得了足够多的这些，地理参考器将计算出如何拉伸和移动你的图像到它在地球上的真实位置，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，也可能使用 raster 包。