首先，让我们明确一点：R语言虽然可能不像专为计算机视觉设计的编程语言那样强大，但它确实拥有一系列工具，可以满足基本的图像和视频文件读取需求。在CRAN（Comprehensive R Archive Network）上，我们能找到一些相关的包，它们在图像处理和分析领域提供支持。
ptinpoly：这个包专注于点与二维或三维多边形的关系判断，虽然不是直接处理图像，但对于理解空间数据很有帮助。
DistatisR：致力于多维距离和协方差矩阵分析，对于多数据集研究尤其有用，但并不直接涉及图像处理。
biOps：这是个强大的图像处理工具包，提供几何、算术、逻辑操作，以及边缘检测（如Sobel、Canny方法）和卷积等，适合基本的图像分析。支持jpeg和tiff格式，未来版本可能会增加更多图像格式支持。
Medical Image Analysis Task View：CRAN任务视图提供了医疗图像分析的指南，包含丰富的资源和实用信息。
对于单纯读取图像，CRAN上还有：
然而，R在计算机视觉领域的深度应用相对较少，尽管有一些挑战，如在Quora上有人提问关于R中计算机视觉包的问题。通过R连接Java，借助ImageJ这样的工具，可以实现更高级的图像处理功能。确保安装了rJava包后，你可以在R中调用ImageJ的功能。RImageJ扩展包虽然已经不再维护，但提供了从R环境调用ImageJ的强大工具。
总之，虽然R在计算机视觉领域可能不如专有工具全面，但通过巧妙地利用其包生态系统，你可以实现基础到中级的图像和视频处理任务。希望这些信息能帮助你踏出在R语言中处理视觉数据的第一步。