canvas实现提取图片主题色的方法-创新互联

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一、思路与准备

利用canvas获取图像像素信息，然后用某种算法将主题颜色提取出来。

1.1 了解Canvas画布真实像素原理

MDN: 事实上，你可以直接通过getImageData，返回一个imageData对象，获取场景像素数据。

imageData对象包含下列几个只读属性：

width：图片宽度，单位是像素

height：图片高度，单位是像素

data：Uint8ClampedArray类型的一维数组，包含着RGBA格式的整型数据，范围在0至255之间（包括255）。

data属性返回一个 Uint8ClampedArray，它可以被使用作为查看初始像素数据。每个像素用4个 1 bytes值(按照红，绿，蓝和透明值的顺序,"RGBA"格式) 来代表。每个颜色值部份用0至255来代表。每个部分被分配到一个在数组内连续的索引，左上角像素的红色部分在数组的索引0位置。像素从左到右被处理，然后往下，遍历整个数组。
Uint8ClampedArray  包含高度 × 宽度 × 4 bytes数据，索引值从0到(高度×宽度×4)-1

1.2 了解中位切分法 （Median cut）

中位切分法通常是在图像处理中降低图像位元深度的算法，可用来将高位的图转换位低位的图，如将24bit的图转换为8bit的图。我们也可以用来提取图片的主题色，其原理是是将图像每个像素颜色看作是以R、G、B为坐标轴的一个三维空间中的点，由于三个颜色的取值范围为0~255，所以图像中的颜色都分布在这个颜色立方体内。如图所示：

之后将RGB中最长的一边从颜色统计的中位数一切为二，使得到的两个长方体所包含的像素数量相同，如下图所示重复这个过程直到切出长方体数量等于主题色数量为止，最后取每个长方体的中点即可。

在实际使用中如果只是按照中点进行切割，会出现有些长方体的体积很大但是像素数量很少的情况。解决的办法是在切割前对长方体进行优先级排序，排序的系数为体积 * 像素数。这样就可以基本解决此类问题了。

其中color-thief库就是基于中位切分法实现的。

关于canvas实现提取图片主题色的方法就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。

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