您可以借助Bioconductor软件包**EBImage**（R 的图像处理和分析工具箱）轻松完成此操作。要安装软件包，请用途：

source("http://bioconductor.org/biocLite.R")
biocLite("EBImage")

然后可以使用 EBImage 提供的功能加载和缩放图像，如下例所示。

library("EBImage")

x <- readImage(system.file("images", "sample-color.png", package="EBImage"))

# width and height of the original image
dim(x)[1:2]

# scale to a specific width and height
y <- resize(x, w = 200, h = 100)

# scale by 50%; the height is determined automatically so that
# the aspect ratio is preserved
y <- resize(x, dim(x)[1]/2)

# show the scaled image
display(y)

# extract the pixel array
z <- imageData(y)

# or
z <- as.array(y)

有关 EBImage 提供的功能的更多示例，请参见软件包vignette。

包imager是一个很好的适合和隐藏所有的细节样条曲线，插值和简单地存储图像在一个4维数组（第四维正在使用的情况下，视频）

library(imager)

im <- load.image(my_file)

thmb <- resize(im,round(width(im)/10),round(height(im)/10))

plot(im)
plot(thmb,main="Thumbnail")

更多信息可在此处找到：on the official introduction.

这些选项是否满足您的需求：

library(jpeg)

img <- readJPEG(system.file("img", "Rlogo.jpg", package="jpeg"))

# Set image size in pixels
for (i in 3:6) {
  jpeg(paste0("Pixels",i,".jpeg"), width=200*i, height=200*i)
  plot(as.raster(img))
  dev.off()
}

# Set image size in inches (also need to set resolution in this case)
for (i in 3:6) {
  jpeg(paste0("Inches",i,".jpeg"), width=i, height=i, unit="in", res=600)
  plot(as.raster(img))
  dev.off()
}

也可以保存为其他格式; bmp，tiff，pdf。?jpeg将显示保存为位图格式的帮助。?pdf将显示保存为pdf格式的帮助。

我使用下面的代码来重新采样矩阵。如果你有一个jpeg对象，你可以为每个颜色通道单独做这个。
该战略如下：
给定矩阵m，其维数为a和b，新维数为a.new和b.new
1.定义新格网

x.new <- seq(1,a,length.out=a.new)
y.new <- seq(1,a,length.out=b.new)

1.在x和y方向上对原始矩阵重采样两次

V <- apply(V,2,FUN=function(y,x,xout) return(spline(x,y,xout=xout)$y),x,x.new)
V <- t(apply(V,1,FUN=function(y,x,xout) return(spline(x,y,xout=xout)$y),d,y.new))

这里我选择了样条插值，但是你也可以使用apporx()的线性插值。你将额外获得一个x轴和y轴，用于使用image(x = x.new, y = y.new, z = V)函数绘图。
最好的。

受Seily启发，调整灰度图像大小。

resize = function(img, new_width, new_height) {
  new_img = apply(img, 2, function(y){return (spline(y, n = new_height)$y)})
  new_img = t(apply(new_img, 1, function(y){return (spline(y, n = new_width)$y)}))

  new_img[new_img < 0] = 0
  new_img = round(new_img)

  return (new_img)
}

使用软件包imager和单个参数

library(imager)

im <- load.image(pict)

thmb <- im %>% imresize(0.1)

plot(im)
plot(thmb,main="Thumbnail")