Answers:
AFAIK,做到这一点的唯一方法是<canvas/>
...
演示版V2:http://jsfiddle.net/xLF38/818/
请注意,这仅适用于相同域上的图像以及支持HTML5 canvas的浏览器:
function getAverageRGB(imgEl) {
var blockSize = 5, // only visit every 5 pixels
defaultRGB = {r:0,g:0,b:0}, // for non-supporting envs
canvas = document.createElement('canvas'),
context = canvas.getContext && canvas.getContext('2d'),
data, width, height,
i = -4,
length,
rgb = {r:0,g:0,b:0},
count = 0;
if (!context) {
return defaultRGB;
}
height = canvas.height = imgEl.naturalHeight || imgEl.offsetHeight || imgEl.height;
width = canvas.width = imgEl.naturalWidth || imgEl.offsetWidth || imgEl.width;
context.drawImage(imgEl, 0, 0);
try {
data = context.getImageData(0, 0, width, height);
} catch(e) {
/* security error, img on diff domain */
return defaultRGB;
}
length = data.data.length;
while ( (i += blockSize * 4) < length ) {
++count;
rgb.r += data.data[i];
rgb.g += data.data[i+1];
rgb.b += data.data[i+2];
}
// ~~ used to floor values
rgb.r = ~~(rgb.r/count);
rgb.g = ~~(rgb.g/count);
rgb.b = ~~(rgb.b/count);
return rgb;
}
对于IE,请查看exanvas。
'rgb('+rgb.r+','+rgb.b+','+rgb.g+')'
,应该是'rgb('+rgb.r+','+rgb.g+','+rgb.b+')'
。当主要颜色是蓝色但结果是绿色时,这很奇怪。
count === length / 4 / blockSize
;)
“主色”是棘手的。您想要做的是比较颜色空间中每个像素与每个其他像素之间的距离(欧氏距离),然后找到其颜色最接近于其他所有颜色的像素。该像素是主要颜色。平均颜色通常是泥。
我希望我在这里有MathML向您展示欧几里得距离。谷歌一下。
我在这里使用PHP / GD在RGB颜色空间中完成了上述执行: https //gist.github.com/cf23f8bddb307ad4abd8
然而,这在计算上非常昂贵。如果您在客户端中尝试使用大图像,它将使您的系统崩溃,并且肯定会使您的浏览器崩溃。我一直在努力将执行重构为:-将结果存储在查找表中,以备将来在每个像素的迭代中使用。-将大型图片分成20px 20px的网格以实现局部优势。-使用x1y1和x1y2之间的欧式距离来计算x1y1和x1y3之间的距离。
如果您在这方面取得了进展,请告诉我。我很高兴看到它。我也会这样做。
画布绝对是在客户端中执行此操作的最佳方法。SVG不是,SVG是基于向量的。完成执行后,我要做的下一件事是在画布上运行该文件(也许需要一个网络工作人员来计算每个像素的整体距离)。
还要考虑的另一件事是,RGB并不是一个很好的颜色空间,因为RGB空间中颜色之间的欧式距离与视觉距离不是很接近。更好的色彩空间可能是LUV,但我还没有找到一个好的库,也没有找到将RGB转换为LUV的算法。
完全不同的方法是将您的颜色分类为彩虹,并构建具有容忍度的直方图以说明颜色的各种阴影。我没有尝试过,因为很难对彩虹中的颜色进行排序,颜色直方图也是如此。我下一步可以尝试。同样,如果您在这里取得任何进展,请告诉我。
首先:无需HTML5 Canvas或SVG即可完成。
实际上,有人只是使用数据URI方案使用JavaScript生成了客户端PNG文件,而没有 canvas或SVG 。
第二:您实际上可能根本不需要Canvas,SVG或以上任何一种。
如果只需要在客户端上处理图像,而无需修改它们,则不需要所有这些。
您可以从页面上的img标签获取源地址,对其进行XHR请求-它很可能来自浏览器缓存-并将其作为来自Javascript的字节流进行处理。
您将需要对图像格式有很好的了解。(以上生成器部分基于libpng来源,可能会提供一个很好的起点。)
我会说通过HTML canvas标签。
您可以在这里找到@Georg的帖子,其中谈到了Opera开发人员的一小段代码:
// Get the CanvasPixelArray from the given coordinates and dimensions.
var imgd = context.getImageData(x, y, width, height);
var pix = imgd.data;
// Loop over each pixel and invert the color.
for (var i = 0, n = pix.length; i < n; i += 4) {
pix[i ] = 255 - pix[i ]; // red
pix[i+1] = 255 - pix[i+1]; // green
pix[i+2] = 255 - pix[i+2]; // blue
// i+3 is alpha (the fourth element)
}
// Draw the ImageData at the given (x,y) coordinates.
context.putImageData(imgd, x, y);
通过使用每个像素的R,G和B值来反转图像。您可以轻松存储RGB值,然后将红色,绿色和蓝色数组四舍五入,最后将它们转换回十六进制代码。
最近,我遇到了一个jQuery插件,该插件可以实现我最初想要的https://github.com/briangonzalez/jquery.adaptive-backgrounds.js,以从图像中获得最小的颜色。
Javascript无法访问图像的单个像素颜色数据。至少直到html5为止……这时,您可以将图像绘制到画布上,然后检查画布(也许,我自己从未做过)。
我将结合使用Color Thief和Name of Color的此修改版本,以获得足够多的图像主色结果数组。
例:
考虑下图:
您可以使用以下代码提取与主色有关的图像数据:
let color_thief = new ColorThief();
let sample_image = new Image();
sample_image.onload = () => {
let result = ntc.name('#' + color_thief.getColor(sample_image).map(x => {
const hex = x.toString(16);
return hex.length === 1 ? '0' + hex : hex;
}).join(''));
console.log(result[0]); // #f0c420 : Dominant HEX/RGB value of closest match
console.log(result[1]); // Moon Yellow : Dominant specific color name of closest match
console.log(result[2]); // #ffff00 : Dominant HEX/RGB value of shade of closest match
console.log(result[3]); // Yellow : Dominant color name of shade of closest match
console.log(result[4]); // false : True if exact color match
};
sample_image.crossOrigin = 'anonymous';
sample_image.src = document.getElementById('sample-image').src;
在获得datauri
支持的情况下获取图像平均颜色的准确度较低但最快的方法:
function get_average_rgb(img) {
var context = document.createElement('canvas').getContext('2d');
if (typeof img == 'string') {
var src = img;
img = new Image;
img.setAttribute('crossOrigin', '');
img.src = src;
}
context.imageSmoothingEnabled = true;
context.drawImage(img, 0, 0, 1, 1);
return context.getImageData(1, 1, 1, 1).data.slice(0,3);
}
有一个在线工具pickimagecolor.com可以帮助您找到图像的平均或主色调。您只需从计算机上载图像,然后单击该图像即可。它以HEX,RGB和HSV给出平均颜色。它还会找到与该颜色匹配的颜色阴影。我已经使用了多次。