library(readbitmap)
library(pixmap)
library(png)

IMAGE_PATH <- "C:/users/drtr/Desktop/img.jpg" #путь к изображению

#множитель размера сжатого изображения. 0.5 - изображение будет сжато в матрицу с числом ячеек в 2 раза меньше оригинала
#сжатие происходит с потерей, и восстановленное изображение по качеству будет хуже оригинала
SIZE_REDUCTION <- 0.05

bmpObj <- read.bitmap(IMAGE_PATH)

# изображение представлено трёхмерной таблицей bmpObj
# в которой первая координата - Y
# вторая - X
# третья - номер цветового канала (обычно три канала Red, Green, Blue)
y_size <- dim(bmpObj)[1]
x_size <- dim(bmpObj)[2]
colors_size <- dim(bmpObj)[3]

if(colors_size != 3){
  # для простоты кода восстановления изображения - далее можно использовать только 3-х канальные (RGB) изображения.
  # Чёрно-белые, или с альфа-каналом будут неправильно обработаны при декомпрессии, для работы с ними нужно немного исправить код декомперессии
  stop("Unsupported image")
}

# трёхмерную таблицу конвертирую в двухмерную матрицу для работы с PCA
bmpMatrix <- matrix(NA, nrow = y_size, ncol = x_size*colors_size)
for(y in 1:y_size){
  bmpMatrix[y,] <- c(bmpObj[y,,])*255
}

#создание PCA. Значения пикселей уже отмасштабированы в [0:255]; повторное масштабирование не нужно.
pcaObj <- prcomp(bmpMatrix, center = FALSE, scale. = FALSE)
pcaCompN <- round(ncol(pcaObj$rotation)*SIZE_REDUCTION) # число PCA компонент. Масимальное число компонент = min(<высота изображения>, <ширина изображения> * 3)
pcaRotation <- pcaObj$rotation[,1:pcaCompN, drop=FALSE]

# создание новой матрицы, её размер будет меньше по сравнению с bmpMatrix пропорционально значению SIZE_REDUCTION
bmpCompressed <- round(bmpMatrix %*% pcaRotation)

# На данном этапе можно сохранить матрицы bmpCompressed и pcaRotation
# И в будущем из них можно будет восстановить изображение (с потерей качества соответвенно SIZE_REDUCTION)
# 
# Забавно, но размер pcaRotation + bmpCompressed может получится больше оригинального изображения.
# Экономия места появится только если сжимать десятки изображений одной pca поворотной матрицей.






# декомпрессия изображения

# матрицу со сжатым изображением восстанавливаем к оригинальному размеру
bmpDecompresed <- bmpCompressed %*% t(pcaRotation)
bmpDecompresed[bmpDecompresed < 0] <- 0
bmpDecompresed[bmpDecompresed > 255] <- 255

# bmpDecompresed <- bmpCompressed

# подготовка изображения для plot()
pixmapObj <- pixmapRGB(data = bmpDecompresed, nrow=y_size, ncol=x_size)
plot(pixmapObj)
# write.pnm(object = pixmapObj, file=paste0(IMAGE_PATH,".PCA.",SIZE_REDUCTION, ".ppm"))

#сохранение изображения в формате png
pngTable <- matrix(bmpDecompresed/255)
dim(pngTable) <- c(dim(bmpDecompresed)[1], dim(bmpDecompresed)[2]/3, 3)
pngImg <- writePNG(image = pngTable, target = paste0(IMAGE_PATH,".PCA.",pcaCompN, ".png"))