在R中获取邻居函数

Question

我的数据实际上是 256 x 256 矩阵形式的图像。我想编写一个名为“get.nbhd”的函数，它为一个像素选择 4 个邻居并将其存储为向量。然后在需要时调用该函数。如果像素在角落或边界上，则分别有 2 个和 3 个邻居。这是一个玩具数据集。所以对于中间的任何像素说 d[i,j] 4 个邻居将是 {d[i-1,j],d[i+1,j],d[i,j+1],d[i ,j-1]}。对于 4 个角像素，2 个相邻像素将是 {d[i,j-1],[i+1,j]} ,{d[i,j+1],d[i+1,j]}， {d[i-1,j],d[i,j-1]}, {d[i-1,j],d[i,j+1]}。顶部和底部边框像素将有 3 个邻域，分别为 {d[i-1,j],[i+1,j],d[i,j-1]}。任何帮助表示赞赏。

    > x<- matrix(rbinom(8*8,1,0.5),8,8)
    > x
         [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8]
    [1,]    1    1    1    0    1    0    1    0
    [2,]    1    1    0    1    0    1    1    1
    [3,]    1    1    1    1    1    0    0    0
    [4,]    1    1    1    0    1    1    1    1
    [5,]    1    1    1    1    0    1    0    0
    [6,]    1    1    1    0    0    1    1    1
    [7,]    0    1    1    1    1    0    0    0
    [8,]    0    1    0    0    0    1    1    0

Answer 1

此函数为您提供向量中m[i, j] 的邻居：

get.nbhd <- function(m, i, j) {
  # get indices
  idx <- matrix(c(i-1, i+1, i, i, j, j, j+1, j-1), ncol = 2)
  # set out of bound indices to 0
  idx[idx[, 1] > nrow(m), 1] <- 0
  idx[idx[, 2] > ncol(m), 2] <- 0
  return (x[idx])
}

函数受益于使用零作为索引的事实不会给出错误，但只是不返回任何值。因此，太大的索引被设置为零。

作为一个例子，我使用了一个与你不同的矩阵，因为如果只有 1 和 0，那么检查结果的正确性并不容易。

x<- matrix(1:25,5,5)
x
##      [,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
## [1,]    1    6   11   16   21
## [2,]    2    7   12   17   22
## [3,]    3    8   13   18   23
## [4,]    4    9   14   19   24
## [5,]    5   10   15   20   25
get.nbhd(x, 2, 3)
## [1] 11 13 17  7
get.nbhd(x, 1, 5)
## [1] 22 16
get.nbhd(x, 5, 3)
## [1] 14 20 10