R语言也能玩ps？magick包你值得拥有

今天要给大家介绍的是2017年的一款新包——magick包。可能大家看到推文题目也都知道了，这是一款图片与图像处理的扩展包，以后ps能做的R语言一定程度上也可以做啦。毕竟从大数据的角度来讲，图片图像数据也是数据嘛。话不多说，小编带大家直接上手magick包。

安装

安装和载入magick包后，可查看在R语言中支持哪些图片格式。

install.packages("magick")
library(magick)
str(magick::magic_config())

## List of 21
##  $ version           :Class 'numeric_version'  hidden list of 1
##   ..$ : int [1:4] 6 9 6 6
##  $ modules           : logi FALSE
##  $ cairo             : logi TRUE
##  $ fontconfig        : logi TRUE
##  $ freetype          : logi TRUE
##  $ fftw              : logi FALSE
##  $ ghostscript       : logi FALSE
##  $ jpeg              : logi TRUE
##  $ lcms              : logi FALSE
##  $ libopenjp2        : logi FALSE
##  $ lzma              : logi TRUE
##  $ pangocairo        : logi TRUE
##  $ pango             : logi TRUE
##  $ png               : logi TRUE
##  $ rsvg              : logi TRUE
##  $ tiff              : logi TRUE
##  $ webp              : logi TRUE
##  $ wmf               : logi FALSE
##  $ x11               : logi FALSE
##  $ xml               : logi TRUE
##  $ zero-configuration: logi FALSE

可见magick包在R语言中支持大部分图片格式，常见的jpeg和png格式就足以解决大部分图片格式问题。

图片输入与输出

magick包可以通过image_read函数直接从文件路径、URL和图片数据原始向量中读入图片，读入成功可以显示图片的一些基本信息。先读入一只老虎看看：

tiger <- image_read('http://jeroen.github.io/images/tiger.svg')
image_info(tiger)

##   format width height colorspace filesize
## 1    png   900    900       sRGB        0

图片读入之后还可以通过image_write函数将图片输出，另存为任何图片格式也是可以的。

图片处理

如果是仅仅读入读出图片，那magick包也没多大意义了。一般图片处理软件中的功能magick也可以处理。

裁剪与编辑

magick提供了一些形如AxB+C+D一类的转换函数来实现对图片的裁剪与编辑处理。比如说：

• image_crop(image, "100x150+50")

• image_scale(image, "200")

• image_scale(image, "x200")

• image_fill(image, "blue", "+100+200")

• image_border(frink, "red", "20x10")

下面通过实例看看各函数用法含义。

先读入一个celtic图片：

加个20x10的绿框看看：

从右边裁掉5个尺寸：

放个大看看：

换个边儿看看：

其他的像旋转、倒置、缩放等操作都是有类似函数可以处理的，具体可查阅magick帮助文档。

再上个背景色，把绿凯变成粉凯：

虚化一下绿凯：

类似的处理操作有点多，小编就不一一展示了。有兴趣的朋友可以自己去探索。

添加文本

magick包也提供了为图片添加文本信息的功能，且看实例。

为绿凯喊个口号：

image_annotate(celtics, "Beat LA!", size = 35, gravity = "southwest", color = "green")

管道操作进行链接

如果你嫌一次只进行一个处理太麻烦，magick和magrittr包联合使用大可以让你实现这些操作。相信你在dplyr包中已经见识到了这些%>%管道操作符的厉害了。

library(magrittr)
image_read("F：/R/celtics.png") %>%
  image_rotate(270) %>%
  image_background("pink", flatten = TRUE) %>%
  image_border("green", "10x10") %>%
  image_annotate("Beat LA!", color = "black", size = 30)

图片向量

以上都是针对单张图片进行处理的。magick包里面所有函数都具有向量化功能，可以支持图层叠加、拼图以及动图处理。先看个动态的地球：

earth <- image_read("https://jeroen.github.io/images/earth.gif")
earth <- image_scale(earth, "200")
length(earth)

print(earth)

叠加

我们也可以像在ps里面一样进行图层叠加。

bigdata <- image_read('https://jeroen.github.io/images/bigdata.jpg')
frink <- image_read("https://jeroen.github.io/images/frink.png")
logo <- image_read("https://www.r-project.org/logo/Rlogo.png")
img <- c(bigdata, logo, frink)
img <- image_scale(img, "300x300")
image_info(img)

##   format width height colorspace filesize
## 1   JPEG   300    225       sRGB        0
## 2    PNG   300    263       sRGB        0
## 3    PNG   148    300       sRGB        0

image_mosaic(img)

组合

也可以把几张图片组合在一起。虽然比较丑，但重在功能展示一下。

left_to_right <- image_append(image_scale(img, "x200"))
image_background(left_to_right, "white", flatten = TRUE)

加个stack参数也可以竖着组合，这里不再演示。

扫描文档为图片

magick还可以将指定PDF文档扫描为png等图片格式的形式。且看例子：

manual <- image_read('https://cran.r-project.org/web/packages/magick/magick.pdf', density = "72x72")
image_info(manual)
image_convert(manual[1], "png", 8)

这里需要借助pdftools包来实现：

library(pdftools)
bitmap <- pdf_render_page('https://cran.r-project.org/web/packages/magick/magick.pdf',  page = 1, dpi = 72, numeric = FALSE)
image_read(bitmap)

动图

magick做GIF动图也是毫无压力的：

image_animate(image_scale(img, "200x200"), fps = 1, dispose = "previous")

最后展示一个R logo的动态图：

newlogo <- image_scale(image_read("https://www.r-project.org/logo/Rlogo.png"), "x150")
oldlogo <- image_scale(image_read("https://developer.r-project.org/Logo/Rlogo-3.png"), "x150")
frames <- image_morph(c(oldlogo, newlogo), frames = 10)
image_animate(frames)

总结

从上面的演示大家也都看到了，magick包包含了大部分ps所具备的功能，以后用R语言p个图什么的也都是分分钟的事啦。

参考资料：

http://127.0.0.1:19145/library/magick/doc/intro.html

    

一个数据科学践行者的学习日记