涉及方法
类别 | API | 描述 |
---|---|---|
旋转 | setRotate | 设置(非输入轴颜色的)色调 |
饱和度 | setSaturation | 设置饱和度 |
缩放 | setScale | 三原色的取值的比例 |
设置 | set、setConcat | 设置颜色矩阵、两个颜色矩阵的乘积 |
重置 | reset | 重置颜色矩阵为初始状态 |
矩阵运算 | preConcat、postConcat | 颜色矩阵的前乘、后乘 |
一、颜色矩阵
颜色矩阵是一个用来表示三原色和透明度的4x5的矩阵,表示为一个数组的形式
[ a, b, c, d, e,
f, g, h, i, j,
k, l, m, n, o,
p, q, r, s, t ]
颜色矩阵计算
一个颜色则使用[R, G, B, A]
的方式进行表示,所以矩阵与颜色的计算方式则为
从上述的公式可以看出,颜色矩阵的功能划分如下
a, b, c, d, e
表示三原色中的红色f, g, h, i, j
表示三原色中的绿色k, l, m, n, o
表示三原色中的蓝色p, q, r, s, t
表示颜色的透明度- 第五列用于表示颜色的偏移量
使用示例
首先我们在不改变初始矩阵的情况下,来看一下图片的效果
private ColorMatrix mColorMatrix;
private Paint mPaint;
private Bitmap oldBitmap;
mColorMatrix = new ColorMatrix();
mPaint = new Paint();
// 设置画笔的颜色过滤器
mPaint.setColorFilter(new ColorMatrixColorFilter(mColorMatrix));
Log.d("TAG", Arrays.toString(mColorMatrix.getArray()));
// 创建Bitmap
oldBitmap = BitmapFactory.decodeResource(getResources(),R.drawable.header);
// 在画布上显示图片
canvas.drawBitmap(oldBitmap,0,0,mPaint);
// Log
TAG: [1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0]
现在我们新建一个矩阵,使用set方法来使用这个矩阵,改变图片的颜色
mColorMatrix.set(new float[]{
1,0.5f,0,0,0
,0,1,0,0,0
,0,0,1,0,0
,0,0,0,1,0});
二、常用方法
1、旋转
API如下:
/**
* 用于色调的旋转运算
* axis=0 表示色调围绕红色进行旋转
* axis=1 表示色调围绕绿色进行旋转
* axis=2 表示色调围绕蓝色进行旋转
*/
public void setRotate(int axis, float degrees)
a、围绕红色轴旋转
我们可以根据三原色来建立一个三维向量坐标系,当围绕红色旋转时,我们将红色虚化为一个点,绿色为横坐标,蓝色为纵坐标,旋转θ°。
根据平行四边形法则R、G、B、A各值计算结果:
矩阵表示:
b、围绕绿色轴旋转
绿色虚化为一个点,蓝色为横坐标轴,红色为纵坐标轴,旋转θ°。
坐标系示例
根据平行四边形法则R、G、B、A各值计算结果:
矩阵表示:
c、围绕蓝色轴旋转
蓝色虚化为一个点,红色为横坐标轴,绿色为纵坐标轴,旋转θ°。
坐标系示例
根据平行四边形法则R、G、B、A各值计算结果:
矩阵表示:
使用示例
这里设置色调围绕红色轴旋转90°
// 旋转绿色、蓝色
mColorMatrix.setRotate(0,90);
// Log
D/TAG: [1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, -4.371139E-8, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, -1.0, -4.371139E-8, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0]
从Log中我们可以看出,其结果也验证了我们的上述理论,图片效果如下:
2、缩放
API如下:
/**
* rScale 表示红色的数值的缩放比例
* gScale 表示绿色的数值的缩放比例
* bScale 表示蓝色的数值的缩放比例
* aScale 表示透明度的数值的缩放比例
*/
public void setScale(float rScale, float gScale, float bScale,float aScale)
R、G、B、A各值计算结果:ColorMatrix的缩放方法,其实就是根据矩阵的运算规则,对R、G、B、A
的数值分别进行缩放操作,当然在操作之前,会对现有的ColorMatrix进行初始化操作。
矩阵表示:
使用示例
这里设置,所有的缩放比例为1.1
// 设置缩放比例
mColorMatrix.setScale(1.1f,1.1f,1.1f,1.1f);
// Log
D/TAG: [1.1, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.1, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.1, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.1, 0.0]
从Log中我们可以看出,其结果也验证了对于缩放的理解,图片效果如下 :
我们还可以制作一个颜色通道,比如红色 :
// 红色通道
mColorMatrix.setScale(1,0,0,1);
// Log
D/TAG: [1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0]
3、饱和度
API如下:
/**
* 设置矩阵颜色的饱和度
*
* sat 0表示灰度、1表示本身
*/
public void setSaturation(float sat)
灰度图片的去色原理:只要把RGB的三色通道的数值设置为一样,即
方法可以根据一定比例,整体的增加或者减少颜色的饱和度,当设置0时,表示灰度图片;当设置为1时,表示颜色不变化。R=G=B
,那么图像就变成了灰色,同时为了保证图像的亮度,需要使同一个通道中的R+G+B
的结果接近1。setSaturation
- 在matlab中按照 0.2989 R,0.5870 G 和 0.1140 B 的比例构成像素灰度值
- 在OpenCV中按照 0.299 R, 0.587 G 和 0.114 B 的比例构成像素灰度值
- 在Android中按照0.213 R,0.715 G 和 0.072 B 的比例构成像素灰度值
使用示例
这里设置饱和度为0,测试下灰度效果
// 灰度
mColorMatrix.setSaturation(0f);
// Log
D/TAG: [0.213, 0.715, 0.072, 0.0, 0.0, 0.213, 0.715, 0.072, 0.0, 0.0, 0.213, 0.715, 0.072, 0.0, 0.0,
0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0]
打印出的Log也验证了上述对于图片灰度的说明,当然源码中还有对于饱和度从0%——100%的计算,感兴趣的同学可以查看以下源码。灰度图片效果如下:
三、ColorMatrix相乘
1、设置
设置新的矩阵覆盖之前的内容,可以设置一个单独的矩阵,也可以设置两个矩阵的相乘。API如下:
public void set(ColorMatrix src)
public void set(float[] src)
public void setConcat(ColorMatrix matA, ColorMatrix matB)
这里主要说一下setConcat
方法,此方法表示两个ColorMatrix相乘
矩阵表示为:
使用示例
mColorMatrixA = new ColorMatrix(new float[]{
1,0.3f,0,0,0
,0,1,0.3f,0,0.1f
,0,0.6f,1,0,0
,0,0,0,1,1
});
mColorMatrixB = new ColorMatrix(new float[]{
1,0,0,0,1
,0,1,0,0,0.5f
,0.1f,0.9f,0.8f,0,0
,0,0,0,1,0.8f
});
mColorMatrix = new ColorMatrix(new float[]{
0,0,0,0,0
,0,0,0,0,0
,0,0,0,0,0
,0,0,0,0,0
});
mColorMatrix.setConcat(mColorMatrixA,mColorMatrixB);
Log.d("TAGA", Arrays.toString(mColorMatrixA.getArray()));
Log.d("TAGB", Arrays.toString(mColorMatrixB.getArray()));
Log.d("TAGAB", Arrays.toString(mColorMatrix.getArray()));
// Log
D/TAGA: [1.0, 0.3, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.3, 0.0, 0.1, 0.0, 0.6, 1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 1.0]
D/TAGB: [1.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.0, 1.0, 0.0, 0.0, 0.5, 0.1, 0.9, 0.8, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 0.8]
D/TAGAB: [1.0, 0.3, 0.0, 0.0, 1.15, 0.030000001, 1.27, 0.24000001, 0.0, 0.6, 0.1, 1.5, 0.8, 0.0, 0.3, 0.0, 0.0, 0.0, 1.0, 1.8]
2、前乘
前乘相当于,当前矩阵乘以输入的矩阵
这里看一下源码,可以更容易的理解:
1 2 3 4 |
// 逻辑上相当于调用setConcat(this, prematrix) public void preConcat(ColorMatrix prematrix) { setConcat(this, prematrix); } |
从源码上可以明显的看出前乘的规则,preConcat(prematrix)方法相当于调用setConcat(this, prematrix)方法
使用示例
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mColorMatrix.reset(); mColorMatrix.preConcat(mColorMatrixA); mColorMatrix.preConcat(mColorMatrixB); |
上例多次调用preConcat,则相当于
3、后乘
后乘相当于,输入的矩阵乘以当前矩阵
这里看一下源码,可以更容易的理解:
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// 逻辑上相当于调用setConcat(postmatrix, this) public void postConcat(ColorMatrix postmatrix) { setConcat(postmatrix, this); } |
从源码上可以明显的看出前乘的规则,postConcat(prematrix)方法相当于调用setConcat(postmatrix, this)
使用示例
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mColorMatrix.reset(); mColorMatrix.postConcat(mColorMatrixA); mColorMatrix.postConcat(mColorMatrixB); |
上例多次调用postConcat,因为矩阵满足交换律,则相当于
四、总结
本文我们学习了ColorMatrix的原理,并分析了其setRotate、setScale、setSaturation
方法以及矩阵的乘法(前乘、后乘)。如果在阅读过程中,有任何疑问与问题,欢迎与我联系。
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