背景
小程序的canvas是微信基于原生组件自行封装的,因此接口跟web的canvas有不少区别,早期更是没有支持像素级的处理能力。
在18年初的小程序基础库1.9.0版本更新中,出现了wx.canvasGetImageData和wx.canvasPutImageData
两个重要的API,补全了像素处理能力,因此,小程序在客户端进行图片处理成为了可能。
具体可以参考:
偷偷迭代的重磅功能---小程序的像素处理能力
wx.canvasGetImageData
图片配色分析小程序:小色卡
为了尝试小程序的图像处理能力,我做了个用于图片配色分析的小程序-小色卡。
功能主要是:用户选择一张图片,程序会分析图片的配色,并把配色展示为一张色卡给用户。用户可以保存、编辑、复制自己的色卡。这个功能对初级的UI设计师有一定的帮助(可能吧...)。
源码:github:mini-color-card
体验小程序:
原理
小程序实现配色分析主要步骤如下:
- 用户选择图片,拿到imgPath后绘制到canvas上。
- 通过wx.canvasGetImageData这个接口读取图片数据
- 对图片数据进行预处理,剔除alpha比较小并且不是白色的点。(非必要)
- 对图片像素数据进行聚类。每个像素的颜色可以作为一个三维向量来看。
基本逻辑如下:
wx.chooseImage({
count: 1,
sizeType: [‘original‘, ‘compressed‘],
sourceType: [‘album‘, ‘camera‘],
success: (res) => {
wx.getImageInfo({
src: res.tempFilePaths[0],
success: (imgInfo) => {
let {
width,
height,
imgPath
} = imgInfo;
let ctx = wx.createCanvasContext(this.canvasID);
ctx.drawImage(imgPath,0,0,width,height);
ctx.draw(false,()=>{
wx.canvasGetImageData({
canvasId: this.canvasID,
x: 0,
y: 0,
width: width,
height: height,
success(res) {
var pixels = res.data;
var pixelCount = width*height;
var pixelArray = [];
// 对像素数据进行预处理
for (var i = 0, offset, r, g, b, a; i < pixelCount; i = i + quality) {
offset = i * 4;
r = pixels[offset + 0];
g = pixels[offset + 1];
b = pixels[offset + 2];
a = pixels[offset + 3];
if (a >= 125) {
if (!(r > 250 && g > 250 && b > 250)) {
pixelArray.push([r, g, b]);
}
}
}
var cmap = MMCQ.quantize(pixelArray, colorCount);//聚类,MMCQ是个用于图像分析的库
var palette = cmap ? cmap.palette() : null;
console.log(‘配色为:‘,palette);
}
})
})
}
})
}
})
小结
一开始我是不想把canvas显示出来的,只想用它获取图像内容,但是实践下来是不可行的。小程序的canvas并不允许离屏渲染,想要用它进行图片处理,就要老老实实用它进行展示。
这里只实践了wx.canvasGetImageData
读取数据进行图像分析,不过结合wx.canvasPutImageData
,滤镜之类的图像处理应该都是可以做了。小程序的想象空间还是挺大的。
本文转载于:小程序图像处理:图片配色分析
原文地址:https://www.cnblogs.com/baimeishaoxia/p/12695009.html
时间: 2024-10-14 05:29:11