Arquivos com extensão .jpg guardam 5 coordenadas, que são suficientes para o computador entender e desenhar a imagem:
xey: são as coordenadas cartesianas da imagem; er,geb: red, green e blue, respectivamente, que juntas formam cores.
Todas as cores que conhecemos podem ser compostas pela combinação dessas
três cores. A intensidade de cada cor varia de 0 a 1. Para cada
ponto no plano (x,y) existe uma cor associada. Assim, uma imagem pode
ser representada por um banco de dados com 5 colunas (x, y,
r, g e b) e cujo número de linhas é número de pixels da imagem.
Objetivos
- Verificar qual modelo entre regressão linear e árvores de decisão é o mais adequado para recuperar a o componente azul da imagem purple_wave.jpg.
- Verificar qual modelo entre regressão linear e árvores de decisão é o mais adequado para recuperar a o componente azul da imagem xadrez_colorido.jpg.
Como começar?
Com auxílio da função readJPEG() do pacote jpeg, carregue uma das
imagens no R e transforme para data.frame:
library(tidyverse)
library(jpeg)
# carrega uma imagem jpeg no R
download.file("http://curso-r.comimages/posts/conteudo/desafio-recuperacao-img/purple_wave.webp",
destfile = "purple_wave.jpg")
img <- readJPEG("purple_wave.jpg")
# transforma o array da imagem em data.frame com infos de posicao (x,y)
# e cor (r,g,b) dimensões da imagem
img_dim <- dim(img)
# RGB para data.frame
img_df <- data.frame(
x = rep(1:img_dim[2], each = img_dim[1]),
y = rep(img_dim[1]:1, img_dim[2]),
r = as.vector(img[,,1]),
g = as.vector(img[,,2]),
b = as.vector(img[,,3])
) %>%
mutate(cor = rgb(r, g, b),
id = 1:n())Divida o data.frame em duas partes: uma com o azul (coluna b) e outra sem.
- Parte 1) x, y, r, g
- Parte 2) x, y, r, g, b
# para reprodução
set.seed(2018)
# Parte 1) x, y, r, g
img_df_parte1 <- img_df %>%
sample_frac(3/5) %>% # separando 3/5 do banco
mutate(b_backup = b, # backup do azul original
b = 0, # retirando o azul da imagem
cor = rgb(r, g, b)) # cor da imagem sem o azul
# Parte 2) x, y, r, g, b
img_df_parte2 <- img_df %>% filter(!id%in%img_df_parte1$id)Visualizando:
# Imagem sem o azul
ggplot(data = img_df_parte1, aes(x = x, y = y)) +
geom_point(colour = img_df_parte1$cor) +
labs(x = "x", y = "y", title = "Imagem sem B (azul)") +
coord_fixed(ratio = 1) +
theme_bw()
A sua tarefa é recuperar o azul (que nós apagamos da imagem) da Parte 1,
utilizando modelos preditivos construídos com a Parte 2 (que ainda tem o azul!) para as duas imagens (xadrez_colorido e purple_wave).
Resultado
O resultado desse desafio de dados será publicado no blog no dia 24 de agosto! Boa sorte!
