lrgbhist
Arguments
lrgbhistに設定されている引数(Arguments)は，input，mode，output，hist，resize，endoff，textsizeの7つです。Rのコンソールに?lrgbhistと打ち込んでマニュアルのUsageを見てもらうとわかりますが，初期設定ではlrgbhist(input, mode = "file", output = input, hist = TRUE, resize = FALSE, endoff = FALSE, textsize = 16)となっています。どのような出力が得られるのかを示すために，まずパッケージを読み込んでからRのロゴを解析するコードの実行結果を示しておきます。また，マニュアルのExamplesに記されているコードをコンソールに打ち込むと分析が行われますので，とりあえずそれらを打ち込んでみて感じを掴みながら以下の説明を読むと理解が深まると思います。あるいは，それで問題なく使えそうであれば以下は詳細な設定が必要なときのみ見ていただければと思います。
require(imhistR)## Loading required package: imhistRlrgbhist("Rlogo.png", textsize = 12, endoff = TRUE)
## Mean_Luminance SD_Luminance Skew_Luminance Kurt_Luminance
## Rlogo.png 0.5307022 0.1816393 0.1654525 -1.697913
## Mean_Red SD_Red Skew_Red Kurt_Red Mean_Green SD_Green
## Rlogo.png 0.42456 0.2849509 0.01362389 -1.875264 0.552168 0.1613232
## Skew_Green Kurt_Green Mean_Blue SD_Blue Skew_Blue Kurt_Blue
## Rlogo.png 0.2315529 -1.657691 0.7183205 0.05884395 -1.220589 2.128444mode
最初に最も重要な modeについて説明します。この引数は，file，url，folder，scrapingの4つのバリエーションを持っており，どれかを指定して分析を行います:
file: 初期設定ではfileが設定されていますが，これは単一の画像ファイルを分析するモードです。url: 次にurlですが，これは指定したurlの画像ファイルを分析するモードです。webを見ていて，「この画像のヒストグラムをちょっと分析してみたい」と思ったときにどうぞ。そういう人がどのくらい存在するのか知りませんが。folder:folderは，指定したフォルダ（ディレクトリ）のなかにある画像ファイルを分析するモードです。例えばiPhoneの写真が入っているフォルダに1000枚のjpg画像が入っているとき，このモードでlrgbhistを実行することでワンコマンドで一括処理を行うことができます。scraping: 最後にscrapingについてですが，まずweb scrapingという用語があり，これはwebページを解析してデータを取得してくることを指します。本パッケージでは，googleの画像検索のみについてこのweb scrapingを提供しており，検索トップ20枚の画像を自動ダウンロードしてきて一括解析を行います。この20枚というのはパッケージ作成者が決めているわけではなく，googleの画像検索結果のページを解析したとき，2015年7月現在では20枚分の画像データの情報のみが解析可能なためです。個人のグーグルアカウントにログインしているとき，もしくは会社や大学の保持しているネットワーク内においてのみscrapingを行うことができます。scrapingは情報解析が目的である以上は著作権などは特に気にする必要はないらしいですが（参考），scrapingし過ぎるとgoogleからペナルティを受けるらしいので，そうなってしまった場合は自己責任でお願いします（参考）。もし何らかの問題が生じるときは，この機能は停止します。
input
inputには，分析する対象となる画像ファイルを指定します。ファイル指定の方法はmodeに依存して変わります:
- 初期設定で
fileモードのときには，分析したい画像のファイル名をxxx.jpgという形で末尾に拡張子をつけて指定します。この際，Rのディレクトリが指定したファイルのあるディレクトリであるかに気をつけてください。現在のディレクトリがどこであるかは，getwd()で確認できます。画像のあるディレクトリと現在のディレクトリが異なっている場合は，setwd(xxx)のxxx部分に画像のあるディレクトリを指定してから分析を行ってください。 urlモードのときにはurlを指定しますが，ここで指定できるurlはweb上の画像を右クリックして「画像URLをコピー」によって取得したurlの末尾が.bmp，.jpg，.jpeg，.pngのいずれかであるものに限ります。末尾にこれらが付いていないurlに関しては解析の対象になりませんのでご注意ください。folderモードに関しては，例えばC:/Users/xxxといった形でフォルダ名を指定してください。このモードのときに特定のファイル名を指定しても解析は行われません。デジカメやスマホで取った写真の画像ファイルに対してこのモードで分析を行うと，処理時間がかかりすぎて困りますがその場合は以下で示すresizeやhistを上手く活用すると大きく時間短縮できます。iPhone5以降のカメラが800万画素で，画像を数値として読み込むときはRGBの３次元あるので1枚2400万程度のデータ数になります。3600万画素などの高機能デジカメだと1枚でデータ数１億を超えます。そりゃ処理時間かかるって話ですよね。scrapingでは， 特定の事象に対してgoogle検索を行ったときのurlを指定します。例えば，”R”で画像検索を行ったときのurl3などを入力します。現在のディレクトリのなかにスクレ―ピングした画像を保存するscrapingフォルダが自動生成され，１秒間隔で画像がダウンロードされた後，解析処理が行われます。
output
outputは，戻り値（画像のヒストグラムおよび記述統計量データ）の名前を決めるのに使われます。戻り値の名前は，初期設定ではinputの値が使われるようになっています。fileモードでは初期設定のままで問題ないと考えられますが，他の3モードでは適宜名前を変更するのが望ましいと考えられます。urlとscrapingモードでは，長いurlを避けるために初期設定はwebfileとなっています。output="xxx"として“xxx”の部分に好きな名前を入れることで，出力の名前を変更できます。ただし，画像の拡張子が自動的に末尾につくようになっているため，戻り値のフルネームはxxx.jpgなどになります。
hist
この引数はヒストグラムのグラフを描画するか否かを決めるのに使われます。初期設定ではグラフを描画するようになっています。urlとscrapingモードで扱うweb上の画像は容量が小さいため，初期設定のままで問題ありません。一方で，fileとfolderモードにおいて扱うと考えられるデジカメやスマホの写真は容量が大きいため，処理に時間がかかる場合はグラフを描画しないという選択肢があります。例えば，2500（横） x 3200（縦）の800万画素を持った画像を分析した場合をhist=TRUE（初期設定）とhist=FALSEで比較します。
system.time(x <- lrgbhist("Mypicture.jpg", textsize = 12))
## user system elapsed
## 48.36 6.91 55.28system.time(x <- lrgbhist("Mypicture.jpg", hist = FALSE))## user system elapsed
## 10.00 1.52 11.52このように，ヒストグラムのあり・なしで処理時間に大きな差が生まれるのは，本パッケージで用いているggplot2が，データ数が多くなるとグラフのレンダリングに要する時間が長くなるためです。ヒストグラムの記述統計量の値のみを得るのが目的の場合は，hist=FALSEとしてグラフを消すと待ち時間のストレスなく解析が遂行されます。どのくらいの人が記述統計量のみに興味があるのかはわかりませんが。
resize
解析時間が長い場合のもう一つの対処法として，resizeがあります。この引数によって画像を圧縮してから処理することが可能になります。上記と同じ画像を圧縮によって横縦1/4のサイズにすることで，625（横） x 800（縦）の5万画素の画像にしてから解析を行った結果が以下になります。
system.time(x <- lrgbhist("Mypicture.jpg", resize = 1/4, textsize = 12))
## user system elapsed
## 6.76 0.53 7.30ヒストグラムありのままで素早い解析を行うことができました。勿論，算出されるヒストグラムおよびその記述統計量について圧縮前の画像と比べると誤差が生じるのですが，0-1の範囲において00.1か00.2程度の範囲の誤差です。厳密な計算が必要なときにはこの誤差を消すべきですが，大まかな結果をみたいときにはresizeを使って待ち時間なく記述統計量の近似値とヒストグラムを得るのが楽でしょう。画像圧縮のアルゴリズムにはmmandパッケージのmnkernelを使用しています。ちなみに，お気づきかと思いますがhist=FALSEにしてresizeするのが以下に示すように最速です。
system.time(x <- lrgbhist("Mypicture.jpg", hist = FALSE, resize = 1/4))## user system elapsed
## 3.57 0.43 4.00ただし，この場合はヒストグラムも得られず，記述統計量も近似値なのであまりお勧めはできません。
endoff
この引数は，分析対象となる画像が白や黒の枠もしくは背景を持っている場合に使用してください。そのような画像の場合，輝度の最高値もしくは最低値にヒストグラムの分布が大きく偏ってしまうために，それらの値に戻り値が大きな影響を受けてしまい，画像の本体が持つ情報を抽出できなくなるためです。ただし，枠や背景以外の白と黒の値も削られてしまうことになるので，それらを除外した正確な分析を行うにはImageMagickなどを使った処理が必要になります。
textsize
名前の通り文字の大きさを設定する引数です。デフォルトではヒストグラムのキャプションの大きさが16ptに設定されており，それとの比率で他の文字の大きさが決められていますので，キャプションの大きさを変えることで全体の文字の大きさが変わります。ご自分の使用環境に合わせて値を変えて下さい。
Value
lrgbhistの戻り値(return value)は２つあり，記述統計値とグラフです。コンソールに算出される記述統計値は，輝度(= 0.298912*R + 0.586611*G + 0.114478*B)とRGBの4つのヒストグラムのそれぞれに関する平均値(M)，標準偏差(SD)，歪度(Skew)，尖度(Kurt)の値であり，合計で16個の値になります。グラフは，fileおよびurlモードでは最初に示したようなヒストグラムのグラフがR上にプロットされます。一方，folderとscrapingモードではグラフが複数になるので，R上ではグラフが表示されず現在のディレクトリ下に分析対象のすべての画像のヒストグラムをまとめたpdfファイルが生成されます。
