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读者须知：这是一个很长的问题，但需要背景知识才能理解所提出的问题。

颜色量化技术通常用于获取图像的主色。进行颜色量化的著名库之一是Leptonica，通过修改中值切割量化 (MMCQ) 和八叉树量化 (OQ) Github 的 @lokesh 的Color-thief是 MMCQ 算法在 JavaScript 中的一个非常简单的实现：

var colorThief = new ColorThief();
colorThief.getColor(sourceImage);

<img/>从技术上讲， HTML 元素上的图像是由一个元素支持的<canvas/>：

var CanvasImage = function (image) {
    this.canvas  = document.createElement('canvas');
    this.context = this.canvas.getContext('2d');

    document.body.appendChild(this.canvas);

    this.width  = this.canvas.width  = image.width;
    this.height = this.canvas.height = image.height;

    this.context.drawImage(image, 0, 0, this.width, this.height);
};

这就是 的问题TVML，我们稍后会看到。

我最近知道的另一个实现链接在这篇文章Using imagemagick, awk and kmeans to find main colours in images链接到Using python to generate awesome linux desktop theme。作者发布了一篇关于使用 python 和 k-means 查找在那里使用的图像中的主要颜色的文章（对不起所有这些链接，但我正在追查我的历史......）。

作者非常高效，还添加了一个 JavaScript 版本，我在这里发布：Using JavaScript and k-means to find the main colours in images

在这种情况下，我们正在生成图像的主色，而不是使用 MMCQ（或 OQ）算法，而是使用 K-Means。问题是图像也必须是：

<canvas id="canvas" style="display: none;" width="200" height="200"></canvas>

进而

function analyze(img_elem) {
        var ctx = document.getElementById('canvas').getContext('2d')
          , img = new Image();
        img.onload = function() {
          var results = document.getElementById('results');
          results.innerHTML = 'Waiting...';
          var colors = process_image(img, ctx)
            , p1 = document.getElementById('c1')
            , p2 = document.getElementById('c2')
            , p3 = document.getElementById('c3');
          p1.style.backgroundColor = colors[0];
          p2.style.backgroundColor = colors[1];
          p3.style.backgroundColor = colors[2];
          results.innerHTML = 'Done';
        }
        img.src = img_elem.src;
      }

这是因为 Canvas 有一个 getContext() 方法，该方法公开了 2D 图像绘制 API - 请参阅Canvas 2D API 简介

这个上下文 ctx 被传递给图像处理函数

  function process_image(img, ctx) {
    var points = [];
    ctx.drawImage(img, 0, 0, 200, 200);
    data = ctx.getImageData(0, 0, 200, 200).data;
    for (var i = 0, l = data.length; i < l;  i += 4) {
      var r = data[i]
        , g = data[i+1]
        , b = data[i+2];
      points.push([r, g, b]);
    }
    var results = kmeans(points, 3, 1)
     , hex = [];
    for (var i = 0; i < results.length; i++) {
      hex.push(rgbToHex(results[i][0]));
    }
    return hex;
  }

所以可以通过Context在Canvas上绘制图片，获取图片数据：

ctx.drawImage(img, 0, 0, 200, 200);
data = ctx.getImageData(0, 0, 200, 200).data;

另一个不错的解决方案是在 CoffeeScript, ColorTunes中，但这也使用了：

ColorTunes.getColorMap = function(canvas, sx, sy, w, h, nc) {
    var index, indexBase, pdata, pixels, x, y, _i, _j, _ref, _ref1;
    if (nc == null) {
      nc = 8;
    }
    pdata = canvas.getContext("2d").getImageData(sx, sy, w, h).data;
    pixels = [];
    for (y = _i = sy, _ref = sy + h; _i < _ref; y = _i += 1) {
      indexBase = y * w * 4;
      for (x = _j = sx, _ref1 = sx + w; _j < _ref1; x = _j += 1) {
        index = indexBase + (x * 4);
        pixels.push([pdata[index], pdata[index + 1], pdata[index + 2]]);
      }
    }
    return (new MMCQ).quantize(pixels, nc);
  };

但是，等等，我们没有<canvas/>元素TVML！

当然，也有像 Objective-C ColorCube、DominantColor这样的原生解决方案——这是使用 K-means

以及来自CocoaControls的 @AaronBrethorst非常漂亮且可重复使用的 ColorArt。

尽管这可以通过原生到 JavaScriptCore 桥接器在 TVML 应用程序中使用 - 请参阅如何将 TVML/JavaScriptCore 桥接到 UIKit/Objective-C (Swift)？

我的目标是使这项工作完全在TVJS和TVML。

最简单的 MMCQ JavaScript 实现不需要画布：请参阅Nick Rabinowitz的 MMCQ 的基本 Javascript 端口（修改中值切割量化），但需要图像的 RGB 数组：

var cmap = MMCQ.quantize(pixelArray, colorCount);

这是从 HTML 中获取的<canvas/>，这就是它的原因！

function createPalette(sourceImage, colorCount) {

    // Create custom CanvasImage object
    var image = new CanvasImage(sourceImage),
        imageData = image.getImageData(),
        pixels = imageData.data,
        pixelCount = image.getPixelCount();

    // Store the RGB values in an array format suitable for quantize function
    var pixelArray = [];
    for (var i = 0, offset, r, g, b, a; i < pixelCount; i++) {
        offset = i * 4;
        r = pixels[offset + 0];
        g = pixels[offset + 1];
        b = pixels[offset + 2];
        a = pixels[offset + 3];
        // If pixel is mostly opaque and not white
        if (a >= 125) {
            if (!(r > 250 && g > 250 && b > 250)) {
                pixelArray.push([r, g, b]);
            }
        }
    }

    // Send array to quantize function which clusters values
    // using median cut algorithm

    var cmap = MMCQ.quantize(pixelArray, colorCount);
    var palette = cmap.palette();

    // Clean up
    image.removeCanvas();

    return palette;
}

[问题] 如何在不使用 HTML5 的情况下生成 RGB 图像的主色<canvas/>，但使用纯 JavaScript 从图像ByteArray获取的图像中生成主色XMLHttpRequest？

[更新] 我已将此问题发布到Color-Thief github repo，将 RGB 数组计算调整为最新的代码库。我尝试过的解决方案是这样的

ColorThief.prototype.getPaletteNoCanvas = function(sourceImageURL, colorCount, quality, done) {
  var xhr = new XMLHttpRequest();
  xhr.open('GET', sourceImageURL, true);
  xhr.responseType = 'arraybuffer';
  xhr.onload = function(e) {
    if (this.status == 200) {

      var uInt8Array = new Uint8Array(this.response);
      var i = uInt8Array.length;
      var biStr = new Array(i);
      while (i--)
      { biStr[i] = String.fromCharCode(uInt8Array[i]);
      }

      if (typeof colorCount === 'undefined') {
          colorCount = 10;
      }
      if (typeof quality === 'undefined' || quality < 1) {
          quality = 10;
      }

      var pixels     = uInt8Array;
      var pixelCount = 152 * 152 * 4 // this should be width*height*4

      // Store the RGB values in an array format suitable for quantize function
      var pixelArray = [];
      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 pixel is mostly opaque and not white
          if (a >= 125) {
              if (!(r > 250 && g > 250 && b > 250)) {
                  pixelArray.push([r, g, b]);
              }
          }
      }

      // Send array to quantize function which clusters values
      // using median cut algorithm
      var cmap    = MMCQ.quantize(pixelArray, colorCount);
      var palette = cmap? cmap.palette() : null;
      done.apply(this,[ palette ])

    } // 200
  };
  xhr.send();
}

但它不会返回正确的 RGB 颜色数组。

[更新] 感谢所有建议我让它工作。现在在Github上有一个完整的例子，

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1 回答 1

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canvas 元素被用作将图像解码为 RGBA 数组的便捷方式。您还可以使用纯 JavaScript 库来进行图像解码。

jpgjs是一个 JPEG 解码器，而pngjs是一个 PNG 解码器。看起来 JPEG 解码器可以按原样与 TVJS 一起使用。然而，PNG 解码器看起来像是在 Node 或 Web 浏览器环境中工作的，因此您可能需要稍微调整一下。

于 2015-11-18T23:49:42.067 回答