计算像素份额的分区统计并确定R中最频繁的类

# 1. 将图像转换为像素矩阵
image <- readPNG("image.png")  # 以PNG格式读取图像
pixel_matrix <- as.matrix(image)  # 转换为像素矩阵

# 2. 将像素矩阵分区
# 假设将图像分为4个区域，可以根据实际需求进行调整
num_partitions <- 4
partition_size <- nrow(pixel_matrix) / num_partitions
partitions <- split(pixel_matrix, rep(1:num_partitions, each = partition_size))

# 3. 统计每个分区中各类像素的份额
class_counts <- lapply(partitions, function(partition) {
  table(factor(partition, levels = unique(partition)))
})

# 4. 确定R中最频繁的类
frequent_class <- names(which.max(sapply(class_counts, function(counts) max(counts))))

# 输出结果
print(frequent_class)