提取图片主颜色及灰度图

本文主要内容

  • 提取图片主颜色
  • 灰度图
  • 总结

本文介绍两种常用的图象算法,一种是提取图片主颜色,另一种是灰度图。提取照片主颜色,这个功能经常被用到,例如应用icon的颜色,如果是很浅的白色,那么手机launcher上显示的应用名就不能用白色了,以防止看不清文字。

灰度图,界面看起来是灰白的,无彩色,有时候也需要这种图片。

1、提取图片主颜色

先上效果图:

本人使用对一张蓝色的图片,提取主色值,最后将提取到的主颜色值当成整体背景显示出来。

其实算法实质比较简单,就是算平均值,遍历像素点,将像素点中所有的 red、green、blue 分量分别累加,最后求出平均的 red、green、blue 值,使用平均值构造一个新的颜色。

遍历像素点,可以跳着遍历,比如每隔4个像素点取一个值,因为相隔很近的像素点其实非常类似,这样可以减少一点工作量。其次,计算得到平均值以后,可以采取一些边界检查,防止得到的颜色过于艳丽。

public int getMainColor(Bitmap bitmap){
    long start = System.currentTimeMillis();
    int r = 0;
    if (bitmap == null) {
        return r;
    }
    int width = bitmap.getWidth();
    int height = bitmap.getHeight();
    Log.i("okunu", "width = " + width + " height = " + height);
    int[] pixels = new int[width * height];
    int totalR = 0, totalG = 0, totalB = 0;
    int sampleColor = 0;
    int sampleCount = 0;
    int red = 0, green = 0, blue = 0;
    bitmap.getPixels(pixels, 0, width, 0, 0, width, height);
    Log.i("okunu", "pixels.length = " + pixels.length);
    for (int i = 0; i < height; i+=4) {
        int s = i * width;
        for (int j = 0; j < width; j+=4) {
            sampleColor = pixels[s + j];
            red = Color.red(sampleColor);
            green = Color.green(sampleColor);
            blue = Color.blue(sampleColor);
            totalR += red;
            totalG += green;
            totalB += blue;
            sampleCount++;
        }
    }
    Log.i("okunu", "sampleCount = " + sampleCount);
    totalR = (int) Math.floor(totalR/sampleCount);
    totalG = (int) Math.floor(totalG/sampleCount);
    totalB = (int) Math.floor(totalB/sampleCount);
    r = Color.rgb(totalR, totalG, totalB);
    Log.i("okunu", "time = " + (System.currentTimeMillis() - start) );
    return r;
}

2、灰度图

依旧先看效果图:

蓝色图片的灰度图如第二张图上显示所示。

一幅完整的图像,是由红色、绿色、蓝色三个通道组成的。红色、绿色、蓝色三个通道的缩览图都是以灰度显示的。用不同的灰度色阶来表示“ 红,绿,蓝”在图像中的比重。通道中的纯白,代表了该色光在此处为最高亮度,亮度级别是255。如果一幅图像,三个通道值是一样的,就是一张灰度图

我们可以通过下面几种方法,将其转换为灰度:

1.浮点算法:Gray=R0.3+G0.59+B*0.11

2.整数方法:Gray=(R30+G59+B*11)/100

3.移位方法:Gray =(R76+G151+B*28)>>8;

4.平均值法:Gray=(R+G+B)/3;

5.仅取绿色:Gray=G;

本文我们采用第一种算法实现灰度图。

public Bitmap getGrayBitmap(Bitmap bitmap){
    Bitmap r = null;
    long start = System.currentTimeMillis();
    if (bitmap == null) {
        return r;
    }
    int width = bitmap.getWidth();
    int height = bitmap.getHeight();
    Log.i("okunu", "width = " + width + " height = " + height);
    int[] pixels = new int[width * height];
    int[] out = new int[width * height];
    int sampleColor = 0;
    int red = 0, green = 0, blue = 0;
    bitmap.getPixels(pixels, 0, width, 0, 0, width, height);
    Log.i("okunu", "pixels.length = " + pixels.length);
    for (int i = 0; i < height; i+=1) {
        int s = i * width;
        for (int j = 0; j < width; j+=1) {
            sampleColor = pixels[s + j];
            red = Color.red(sampleColor);
            green = Color.green(sampleColor);
            blue = Color.blue(sampleColor);
            int modifColor = (int) (red*0.3 + green*0.59 + blue*0.11);
            out[s + j] = Color.rgb(modifColor, modifColor, modifColor);
        }
    }
    r = Bitmap.createBitmap(out, width, height, Bitmap.Config.RGB_565);
    Log.i("okunu", "time = " + (System.currentTimeMillis() - start) );
    return r;
}

3、总结

虽然我们不是专业的图象处理人员,但一些简单的概念我们需要明白,学习这些简单的概念就可以实现很专业的功能。ps 上各种神乎其技的图像处理,其实也就是一步步简单的操作累积而成的,而这些简单操作背后都是简单的图像处理概念。

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