在图像处理领域，R远没有Matlab、Python使用广泛，图像显示一般是uint8类型，而R主要使用[0,1]的double类型，在Bioc上虽然有不少图像处理相关的package，但主要和医学图像有关。R在CV领域任道重远。话说，R Core 主要是玩统计的，好像还没有玩CV的，都是司马光之流的保守派，要想改变这种现状，需要引进像王安石这样的激进改革派，至少引进像苏轼这样的改良派，应该学学Python，兼容并蓄，从不拒纳新事物，就连后生Julia也是野心勃勃。
说道Python，在机器学习上，有不少比较高端大气的项目，比如pyrallel(http://github.com/pydata/pyrallel)、Monte(http://montepython.sourceforge.net)、PyBrain(https://github.com/pybrain/pybrain/)等。R每周也诞生新的Package，总感觉没有Python系统化，况且cran每周还干掉不少package（http://planetr.stderr.org/）[s:15]。
另外，视频数据在所有数据中所占的份额又是如此之大（60%以上），大家在炒作大数据的概念时，也仅仅提提而已，鲜有具体操刀的。
吐槽完毕，说点正题[s:11]。
因太过无聊，用R实现MVC(Mean-value Coordinates)图像编辑算法，是Possion图像编辑（据说Photoshop使用的是此算法）的近似算法，论文见Coordinates for Instant Image Cloning（https://github.com/qxde01/myRproj/blob/master/MVC/www.cs.huji.ac.il/~danix/mvclone/files/mvc-final-opt.pdf）。这里并没有要求严格的轮廓边界点，仅用矩形框代替轮廓。在MVC的R代码中，异常值没有处理好，造成有斑点。
MVC算法要求背景不能太复杂，否则效果太差，如果前景背景相近，效果较好。图像编辑主要通过手动三分图实现，比如Photoshop，自动实现三分图还是比较困难的，效果还不一定好。
MVC实现代码点这里
效果图，这个图不怎么样：
