本文主要内容

  • 提取图片主色彩
  • 灰度图
  • 总结

本文介绍两种常用的图象算法，一种是提取图片主色彩，另一种是灰度图。提取相片主色彩，这个功能经常被用到，例如运用icon的色彩，假如是很浅的白色，那么手机launcher上显现的运用名就不能用白色了，以避免看不清文字。

灰度图，界面看起来是灰白的，无彩色，有时候也需求这种图片。

1、提取图片主色彩

先上效果图：

提取图片主颜色及灰度图

自己运用对一张蓝色的图片，提取主色值，最终将提取到的主色彩值当成全体布景显现出来。

其实算法实质比较简略，便是算平均值，遍历像素点，将像素点中所有的 red、green、blue 重量别离累加，最终求出平均的 red、green、blue 值，运用平均值结构一个新的色彩。

遍历像素点，能够跳着遍历，比方每隔4个像素点取一个值，由于相隔很近的像素点其实非常相似，这样能够减少一点工作量。其次，计算得到平均值今后，能够采纳一些鸿沟查看，避免得到的色彩过于美丽。

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：

提取图片主颜色及灰度图

蓝色图片的灰度图如第二张图上显现所示。

一幅完整的图画，是由赤色、绿色、蓝色三个通道组成的。赤色、绿色、蓝色三个通道的缩览图都是以灰度显现的。用不同的灰度色阶来表示“ 红，绿，蓝”在图画中的比重。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。假如一幅图画，三个通道值是相同的，便是一张灰度图

咱们能够通过下面几种办法，将其转换为灰度：

1.浮点算法：Gray=R0.3+G0.59+B*0.11

2.整数办法：Gray=(R30+G59+B*11)/100

3.移位办法：Gray =(R76+G151+B*28)>>8;

4.平均值法：Gray=（R+G+B）/3;

5.仅取绿色：Gray=G；

本文咱们采用第一种算法完成灰度图。

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

虽然咱们不是专业的图象处理人员，但一些简略的概念咱们需求理解，学习这些简略的概念就能够完成很专业的功能。ps 上各种神乎其技的图画处理，其实也便是一步步简略的操作累积而成的，而这些简略操作背面都是简略的图画处理概念。