Desafio de Dados - Recuperação de imagens

Por Athos , Daniel , Bruna Wundervald 09/08/2018

Arquivos com extensão .jpg guardam 5 coordenadas, que são suficientes para o computador entender e desenhar a imagem:

  • x e y: são as coordenadas cartesianas da imagem; e
  • r, g e b: 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.com/img/blog/desafio-recuperacao-img/purple_wave.jpg", 
              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!

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