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前言:虽然梦想为了现实暂时会妥协,但终有一天,它将会实现
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《Android自定义控件三部曲文章索引》: http://blog.csdn.net/harvic880925/article/details/50995268
这篇主要讲解ColorMatrix的相关知识,这里将涉及到矩阵乘法的相关知识。所以这篇是比较有难度的。
矩阵乘法其实并不难,它的意思就是将第一个矩阵A的第一行,与第二个矩阵B的第一列的数字分别相乘,得到的结果相加,最终的值做为结果矩阵的第(1,1)位置的值(即第一行,第一列)。
同样,A矩阵的第一行与B矩阵的第二列的数字分别相乘然后相加,结果做为结果矩阵第(1,2)位置的值(即第一行第二列)。
再如,A矩阵的第二行与B矩阵的第一列的数字分别相乘,然后相加,结果做为结果矩阵的第(2,1)位置的值(即第二行第一列)
算法其实并不难,这里要说明一个问题:
注意:对于色彩变换矩阵,这里的色彩顺序是R、G、B、A而不是A、R、G、B!!!
如果想将色彩(0,255,0,255)更改为半透明时,可以使用下面的的矩阵运算来表示:
为什么使用五阶矩阵
上面使用四阶矩阵完全可以改变图片的RGBA值了,但考虑一种情况,如果我们只想在原有的R色上增加一些分量呢?
这时,我们就得再多加一阶来表示平移变换。所以,一个既包含线性变换,又包含平移变换的组合变换,称为仿射变换。使用四阶的色彩变换矩阵来修改色彩,只能够对色彩的每一个分量值进行乘(除)运算,如果要对这些分量值进行加减法的运算(平移变换),只能通过五阶矩阵来完成。
考虑下面这个变换:
1、红色分量值更改为原来的2倍;
2、绿色分量增加100;
则使用4阶矩阵的乘法无法实现,所以,应该在四阶色彩变换矩阵上增加一个“哑元坐标”,来实现所列的矩阵运算:
这个矩阵中,分量值用的是100
Android中的色彩矩阵是用ColorMatrics类来表示的。使用ColorMatrix的方法如下
// 生成色彩矩阵 ColorMatrix colorMatrix = new ColorMatrix(new float[]{ 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0.5, 0, }); mPaint.setColorFilter(new ColorMatrixColorFilter(colorMatrix));有关setColorFilter()函数的其它用法,下篇文章我们将会详细讲述,这篇我们只知道怎么设置ColorMatrix对象就可以了。
public class MyView extends View { private Paint mPaint = new Paint(); private Bitmap bitmap;// 位图 public MyView(Context context, AttributeSet attrs) { super(context, attrs); } @Override protected void onDraw(Canvas canvas) { super.onDraw(canvas); mPaint.setAntiAlias(true); mPaint.setARGB(255,200,100,100); // 绘制原始位图 canvas.drawRect(0,0,500,600,mPaint); canvas.translate(550,0); // 生成色彩矩阵 ColorMatrix colorMatrix = new ColorMatrix(new float[]{ 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, }); mPaint.setColorFilter(new ColorMatrixColorFilter(colorMatrix)); canvas.drawRect(0,0,500,600,mPaint); } }在上面中,我们先将图笔颜色值设为(255,200,100,100),然后对其进行ColorMatrix颜色值运算,把红色和绿色都去掉,仅显示蓝色值;只显示蓝色值的效果在Photoshop中叫做蓝色通道。效果图如下:
这里只是对一个颜色值,而ColorMatrics的最厉害的地方在于,能够很批量地改变图像中的所有颜色值。下面我们就对图像应用ColorMatrics的例子来看看,如果只显示图像中的蓝色通道会怎样
public class MyView extends View { private Paint mPaint = new Paint(); private Bitmap bitmap;// 位图 public MyView(Context context, AttributeSet attrs) { super(context, attrs); mPaint.setAntiAlias(true); // 获取位图 bitmap = BitmapFactory.decodeResource(context.getResources(), R.drawable.dog); } @Override protected void onDraw(Canvas canvas) { super.onDraw(canvas); // 绘制原始位图 canvas.drawBitmap(bitmap, null, new Rect(0, 0, 500, 500 * bitmap.getHeight() / bitmap.getWidth()), mPaint); canvas.translate(510, 0); // 生成色彩矩阵 ColorMatrix colorMatrix = new ColorMatrix(new float[]{ 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, }); mPaint.setColorFilter(new ColorMatrixColorFilter(colorMatrix)); canvas.drawBitmap(bitmap, null, new Rect(0, 0, 500, 500 * bitmap.getHeight() / bitmap.getWidth()), mPaint); } }这里分两次绘制了一个bitmap,第一次绘制了一个原始图像,然后利用ColorMatrix生成了一个仅包含蓝色的图像,用过PhotoShop的同学应该很清楚这个跟Photoshop中的蓝色通道的效果是一致的。效果图如下:
大家注意哦,不要在onDraw里new Paint对象,上节中我为了省事就直接在onDraw()函数中直接new 了Paint对象,由于onDraw函数在刷新时会连续调用多次,所以如果在其中不断的new对象,会造成程序不断的GC(内存回收),是会严重影响性能的!在程序中,我有时会了为了方便理解,就直接在onDraw()中创建对象了,大家在实际应用中一定要杜绝这种应用哦。
比如,同样是上面的图片,我们给它应用下面的色彩值:
ColorMatrix colorMatrix = new ColorMatrix(new float[]{ 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 50, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, });
在绿色值上添加增量50,即增大绿色的饱和度。效果图如下:
同样,左侧是原图,右侧是增大绿色饱和度后的效果;大家要特别注意的是,由于图片是由一个个像素组成的,所以用每个像素所对应的色彩数组,来乘转换矩阵,结果就是转换后的当前点的颜色值;所以,在应用ColorMatrics后,图片中每个像素的绿色值都增加了50,从小狗脸上也可以看出来,狗脸也变绿了(它可能看到他女朋友跟人家跑了,哈哈)!
色彩平移除了增加指定颜色饱和度以外,另一个应用就是色彩反转(PhotoShop中的反相功能)
色彩反转/反相功能
色彩反转就是求出每个色彩的补值来做为目标图像的对应颜色值:
ColorMatrix colorMatrix = new ColorMatrix(new float[]{ -1,0,0,0,255, 0,-1,0,0,255, 0,0,-1,0,255, 0,0,0,1,0 });效果图如下:
我们可以针对某一个颜色值进行放大缩小运算,但当对R、G、B、A同时进行放大缩小时,就是对亮度进行调节!
看下面的将亮度增大1.2倍的代码:
ColorMatrix colorMatrix = new ColorMatrix(new float[]{ 1.2f, 0, 0, 0, 0, 0, 1.2f, 0, 0, 50, 0, 0, 1.2f, 0, 0, 0, 0, 0, 1.2f, 0, });效果图如下:
红色通道矩阵:
ColorMatrix colorMatrix = new ColorMatrix(new float[]{ 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, });绿色通道矩阵:
ColorMatrix colorMatrix2 = new ColorMatrix(new float[]{ 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, });蓝色通道矩阵:
ColorMatrix colorMatrix3 = new ColorMatrix(new float[]{ 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, });
所以,我们可以把一个色彩值看成三维空间里的一个点,色彩值的三个分量可以看成该点的坐标(三维坐标)。我们先不考虑,在三个维度综合情况下是怎么旋转的,我们先看看,在某个轴做为Z轴,在另两个轴形成的平面上旋转的情况,下图分析了,在将蓝色轴做为Z轴,仅在红—绿平面上旋转a度的情况:
在图中,我们可以看到,在旋转后,原R在R轴的分量变为:原R*cosa,但原G分量在旋转后,在R轴上也有了分量,但分量落在了负轴上,所以我们要减去这部分分量,所以最终的结果是最终的R=原R*cosa-原G*sina;
下面就看下关于几种旋转计算及结果矩阵,(注意:这几个图只标记了原X轴色彩分量的旋转,没有把Y轴色彩分量的旋转标记出来)
绕蓝色轴旋转a度
对应的色彩变换矩阵是
绕红色轴旋转a度
对应的色彩变换矩阵是
绕绿色轴旋转a度
对应的色彩变换矩阵是
当围绕红色轴进行色彩旋转时,由于当前红色轴的色彩是不变的,而仅利用三角函数来动态的变更绿色和蓝色的颜色值。这种改变就叫做色相调节!当围绕红色轴旋转时,是对图片就行红色色相的调节;同理,当围绕蓝色颜色轴旋转时,就是对图片就行蓝色色相调节;当然,当围绕绿色轴旋转时,就是对图片进行绿色色相的调节.
下面我们做一个动态的调节,针对红 色色相。
这个效果图表示的是,在滚轮正中间位置时表示旋转角度为0度,最右侧位置表示向正方向旋转180,左侧到底表示负方向旋转180.
同理可以得到围绕绿色轴旋转的效果图:
最后是,围绕蓝色轴旋转的效果图:
下面我们会再次讲到ColorMatrics的色彩旋转函数,这里先理解原理和效果,代码后面会给出。
其中我把红色运算给单独拉了出来,红色标记的那几个元素a21,a31,a41,在运算中,是利用R、B、A的颜色值的分量来增加红色值的。
来看具体的运算:
注意:最终结果的140=1*100+0.2*200,可见红色分量在原有红色分量的基础上,增加了绿色分量值的0.2倍;利用其它色彩分量的倍数来更改自己色彩分量的值,这种运算就叫投射运算。
下图阴影部分;对这些值进行修改时,修改所使用的增加值来自于其它色彩分量的信息。
色彩投射的一个最简单应用就是变为黑白图片:
ColorMatrix colorMatrix = new ColorMatrix(new float[]{ 0.213f, 0.715f, 0.072f, 0, 0, 0.213f, 0.715f, 0.072f, 0, 0, 0.213f, 0.715f, 0.072f, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, });效果图:
首先了解一下去色原理:只要把RGB三通道的色彩信息设置成一样;即:R=G=B,那么图像就变成了灰色,并且,为了保证图像亮度不变,同一个通道中的R+G+B=1:如:0.213+0.715+0.072=1;
三个数字的由来:0.213, 0.715, 0.072;
按理说应该把RGB平分,都是0.3333333。三个数字应该是根据色彩光波频率及色彩心理学计算出来的(本人是这么认为,当然也查询了一些资料,目前尚未找到准确答案)。
在作用于人眼的光线中,彩色光要明显强于无色光。对一个图像按RGB平分理论给图像去色的话,人眼就会明显感觉到图像变暗了(当然可能有心理上的原因,也有光波的科学依据)另外,在彩色图像中能识别的一下细节也可能会丢失。
所以google最终给我们的颜色值就是上面的比例:0.213, 0.715, 0.072;
所以,在给图像去色时我们保留了大量的G通道信息,使得图像不至于变暗或者绿色信息不至于丢失(我猜想)。
投射运算的另一个应用是:色彩反色
当我们利用色彩矩阵将两个颜色反转,这种操作就叫做色彩反色
比如,下面的的将红色和绿色反色(红绿反色)
ColorMatrix colorMatrix = new ColorMatrix(new float[]{ 0,1,0,0,0, 1,0,0,0,0, 0,0,1,0,0, 0,0,0,1,0 });效果图如下:
左侧的图为原图,右边为红绿反色以后的效果图;
从矩阵中可以看出红绿反色的关键在于,第一行用绿色来代替了红色,第二行用红色代替了绿色。
类似可以有红蓝反色,绿蓝反色等,对应矩阵难度不大,就不再细讲了。
变旧照片
投射运算的另一个应用是照片变旧,对应矩阵如下:
ColorMatrix colorMatrix = new ColorMatrix(new float[]{ 1/2f,1/2f,1/2f,0,0, 1/3f,1/3f,1/3f,0,0, 1/4f,1/4f,1/4f,0,0, 0,0,0,1,0 });
ColorMatrix() ColorMatrix(float[] src) ColorMatrix(ColorMatrix src)这三个构造函数中,上面我们已经使用过第二个构造函数了,第三个构造函数,就是利用另一个ColorMatrix实例来复制一个一样的ColorMatrix对象。
public void set(ColorMatrix src) public void set(float[] src) public void reset()这里是设置和重置函数,重置后,对应的数组为:
/** * Set this colormatrix to identity: * [ 1 0 0 0 0 - red vector * 0 1 0 0 0 - green vector * 0 0 1 0 0 - blue vector * 0 0 0 1 0 ] - alpha vector */这些函数难度都不大,就不再讲了
//整体增强颜色饱和度,即同时增强R,G,B的色彩饱和度 public void setSaturation(float sat)其中:
滑块默认在一倍的位置,向左到底是0,向右到底是20(即饱和度放大20倍)
下面来看看代码:
先来看看布局代码:(main.xml)
<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?> <LinearLayout xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android" android:orientation="vertical" android:layout_width="fill_parent" android:layout_height="fill_parent" > <ImageView android:id="@+id/img" android:layout_width="fill_parent" android:layout_height="wrap_content" android:scaleType="centerCrop" android:src="@drawable/dog" /> <LinearLayout android:layout_marginTop="10dp" android:layout_width="match_parent" android:layout_height="match_parent" android:orientation="horizontal"> <TextView android:layout_width="wrap_content" android:layout_height="wrap_content" android:text="饱和度(0-20):"/> <SeekBar android:id="@+id/seekbar" android:layout_width="match_parent" android:layout_height="wrap_content"/> </LinearLayout> </LinearLayout>布局很简单,根据效果图不难理解出来;
public class MyActivity extends Activity { private SeekBar mSeekBar; private ImageView mImageView; private Bitmap mOriginBmp,mTempBmp; @Override public void onCreate(Bundle savedInstanceState) { super.onCreate(savedInstanceState); setContentView(R.layout.main); mImageView = (ImageView) findViewById(R.id.img); mSeekBar = (SeekBar)findViewById(R.id.seekbar); mOriginBmp = BitmapFactory.decodeResource(getResources(), R.drawable.dog); mTempBmp = Bitmap.createBitmap(mOriginBmp.getWidth(), mOriginBmp.getHeight(), Bitmap.Config.ARGB_8888); mSeekBar.setMax(20); mSeekBar.setProgress(1); mSeekBar.setOnSeekBarChangeListener(new SeekBar.OnSeekBarChangeListener() { @Override public void onProgressChanged(SeekBar seekBar, int progress, boolean fromUser) { Bitmap bitmap = handleColorMatrixBmp(progress); mImageView.setImageBitmap(bitmap); } @Override public void onStartTrackingTouch(SeekBar seekBar) { } @Override public void onStopTrackingTouch(SeekBar seekBar) { } }); } private Bitmap handleColorMatrixBmp(int progress){ // 创建一个相同尺寸的可变的位图区,用于绘制调色后的图片 Canvas canvas = new Canvas(mTempBmp); // 得到画笔对象 Paint paint = new Paint(); // 新建paint paint.setAntiAlias(true); // 设置抗锯齿,也即是边缘做平滑处理 ColorMatrix mSaturationMatrix = new ColorMatrix(); mSaturationMatrix.setSaturation(progress); paint.setColorFilter(new ColorMatrixColorFilter(mSaturationMatrix));// 设置颜色变换效果 canvas.drawBitmap(mOriginBmp, 0, 0, paint); // 将颜色变化后的图片输出到新创建的位图区 // 返回新的位图,也即调色处理后的图片 return mTempBmp; } }最关键的位置在于,在调整progress时,生成对应图像的过程:
private Bitmap handleColorMatrixBmp(int progress){ // 创建一个相同尺寸的可变的位图区,用于绘制调色后的图片 Canvas canvas = new Canvas(mTempBmp); // 得到画笔对象 Paint paint = new Paint(); // 新建paint paint.setAntiAlias(true); // 设置抗锯齿,也即是边缘做平滑处理 ColorMatrix mSaturationMatrix = new ColorMatrix(); mSaturationMatrix.setSaturation(progress); paint.setColorFilter(new ColorMatrixColorFilter(mSaturationMatrix));// 设置颜色变换效果 canvas.drawBitmap(mOriginBmp, 0, 0, paint); // 将颜色变化后的图片输出到新创建的位图区 // 返回新的位图,也即调色处理后的图片 return mTempBmp; }mTempBmp是生成的一个跟原始的bitmap同样大小的空白图片,然后在设置的Paint的ColorMatrics之后,利用canvas.drawBitmap(mOriginBmp, 0, 0, paint);在原始图片的基础上应用Paint把生成的图像画在canvas上。drawBitmap()的第一个参数表示的是源图像;
public void setScale(float rScale, float gScale, float bScale,float aScale)总共有四个参数,分别对应R,G,B,A颜色值的缩放倍数。
canvas.drawBitmap(bitmap, null, new Rect(0, 0, 500, 500 * bitmap.getHeight() / bitmap.getWidth()), mPaint); canvas.save(); canvas.translate(510, 0); // 生成色彩矩阵 ColorMatrix colorMatrix = new ColorMatrix(); colorMatrix.setScale(1,1.3f,1,1); mPaint.setColorFilter(new ColorMatrixColorFilter(colorMatrix)); canvas.drawBitmap(bitmap, null, new Rect(0, 0, 500, 500 * bitmap.getHeight() / bitmap.getWidth()), mPaint);效果图如下:
在仅将绿色放大1.3倍后,整个图片看起来更鲜艳了有没有。
/** * 将旋转围绕某一个颜色轴旋转 * axis=0 围绕红色轴旋转 * axis=1 围绕绿色轴旋转 * axis=2 围绕蓝色轴旋转 */ public void setRotate(int axis, float degrees);这里有两个参数:
处理代码如下:
public class SecondActivity extends Activity { private SeekBar mSeekBar; private ImageView mImageView; private Bitmap mOriginBmp,mTempBmp; @Override public void onCreate(Bundle savedInstanceState) { super.onCreate(savedInstanceState); setContentView(R.layout.main); mImageView = (ImageView) findViewById(R.id.img); mSeekBar = (SeekBar)findViewById(R.id.seekbar); mOriginBmp = BitmapFactory.decodeResource(getResources(), R.drawable.dog); mTempBmp = Bitmap.createBitmap(mOriginBmp.getWidth(), mOriginBmp.getHeight(), Bitmap.Config.ARGB_8888); mSeekBar.setMax(360); mSeekBar.setProgress(180); mSeekBar.setOnSeekBarChangeListener(new SeekBar.OnSeekBarChangeListener() { @Override public void onProgressChanged(SeekBar seekBar, int progress, boolean fromUser) { Bitmap bitmap = handleColorRotateBmp(progress); mImageView.setImageBitmap(bitmap); } @Override public void onStartTrackingTouch(SeekBar seekBar) { } @Override public void onStopTrackingTouch(SeekBar seekBar) { } }); } private Bitmap handleColorRotateBmp(int progress){ // 创建一个相同尺寸的可变的位图区,用于绘制调色后的图片 Canvas canvas = new Canvas(mTempBmp); // 得到画笔对象 Paint paint = new Paint(); // 新建paint paint.setAntiAlias(true); // 设置抗锯齿,也即是边缘做平滑处理 ColorMatrix colorMatrix = new ColorMatrix(); colorMatrix.setRotate(0,progress-180); paint.setColorFilter(new ColorMatrixColorFilter(colorMatrix));// 设置颜色变换效果 canvas.drawBitmap(mOriginBmp, 0, 0, paint); // 将颜色变化后的图片输出到新创建的位图区 // 返回新的位图,也即调色处理后的图片 return mTempBmp; } }这里的代码与调节饱和度的代码都是一样的,只是有两点不同:
mSeekBar.setMax(360); mSeekBar.setProgress(180);第二:处理当前progress
ColorMatrix colorMatrix = new ColorMatrix(); colorMatrix.setRotate(0,progress-180); paint.setColorFilter(new ColorMatrixColorFilter(colorMatrix));将当前progress位置减去180,即中间位置的数字。所以在中间位置的色彩旋转度数为0,整个旋转度数的范围是-180到180;360度正好是正余弦函数的一个最小正周期
public void setConcat(ColorMatrix matA, ColorMatrix matB)这个函数接收两个ColorMatrix矩阵matA和matB,乘法规则为matA*matB,然后将结果做为当前ColorMatrix的值。(为什么要强调乘法规则为matA*matB?我们前面讲过矩阵A*矩阵B和矩阵B*矩阵A的结果是不一样的!)
public void preConcat(ColorMatrix prematrix)假如当前矩阵的A,而preConcat的意思就是将当前的矩阵A乘以prematrix
public void postConcat(ColorMatrix postmatrix)上面prematrix是当前矩阵A*prematrix;而postConcat函数的意义就是postmatrix*当前矩阵A;这就是一个前乘,一个是后乘的区别!我们上面已经很清楚的讲了,前乘和后乘结果是不一样的!
public void setConcat(ColorMatrix matA, ColorMatrix matB)我们提了setConcat会将matA乘以matB,将结果做为当前ColorMatrics实例的颜色矩阵。所以会把当前ColorMatrics实例以前的颜色矩阵给覆盖掉!这是我们首先需要提示的。
估计有些同学看到这些数字的时候,心头会有一万头草泥马奔过……数学算起来确实是有些难度……慢慢看吧……
我们前面讲过,只有当第一个矩阵的列数等于第二个矩阵的行数的时候,才能相乘!这泥妈不对啊……明明第一个矩阵有五列,而第二个矩阵只有四行……第一个矩阵的最后一列这泥马要打光棍的节奏啊……
这不光是光棍的问题,这两个矩阵是根本没办法相乘的,因为第一个矩阵的列数和第二个矩阵的行数不相等!
那为了解决这个问题,Android提供了一个方案,让这两个矩阵相乘,就是把第一个矩阵的最后一列单独拿出来,另外加到结果上,即:
为了验证上面的运算法则,我们使用setConcat函数来做一下实验:
public class MyActivity extends Activity { @Override public void onCreate(Bundle savedInstanceState) { super.onCreate(savedInstanceState); setContentView(R.layout.main); ColorMatrix colorMatrix1 = new ColorMatrix(new float[]{ 0.1f, 0.2f, 0.3f, 0.4f, 0.5f, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, }); ColorMatrix colorMatrix2 = new ColorMatrix(new float[]{ 0.11f, 0, 0, 0, 0, 0, 0.22f, 0, 0, 0, 0, 0, 0.33f, 0, 0, 0, 0, 0, 0.44f, 0, }); ColorMatrix resultMatrix = new ColorMatrix(new float[]{ 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, }); resultMatrix.setConcat(colorMatrix1,colorMatrix2); Log.d("qijian",printArray(colorMatrix1.getArray())); Log.d("qijian",printArray(colorMatrix2.getArray())); Log.d("qijian",printArray(resultMatrix.getArray())); } private String printArray(float[] array){ StringBuilder builder = new StringBuilder("array dump:\n"); for (int i=0;i<array.length;i++){ if (i%5==0){ builder.append("\n"); } builder.append(array[i]+" "); } return builder.toString(); } }这段代码很好理解,生成三个ColorMatrics对象colorMatrix1、colorMatrix2和resultMatrix,然后利用resultMatrix.setConcat函数将colorMatrix1与colorMatrix2相乘,结果会覆盖resultMatrix的原有矩阵,最后利用日志把colorMatrix1、colorMatrix2和resultMatrix的最终值打印出来:
大家可以拿笔来算算,结果是与上面的算法一致的。
preConcat(ColorMatrix prematrix)
然后我们来看看postConcat的运算原理:
public void preConcat(ColorMatrix prematrix)假如当前ColorMatrix中所对应的矩阵是A,而preConcat的意思就是将当前的矩阵A乘以prematrix
public void onCreate(Bundle savedInstanceState) { super.onCreate(savedInstanceState); setContentView(R.layout.main); ColorMatrix colorMatrix1 = new ColorMatrix(new float[]{ 0.1f, 0.2f, 0.3f, 0.4f, 0.5f, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, }); ColorMatrix colorMatrix2 = new ColorMatrix(new float[]{ 0.11f, 0, 0, 0, 0, 0, 0.22f, 0, 0, 0, 0, 0, 0.33f, 0, 0, 0, 0, 0, 0.44f, 0, }); //打印出原始的colorMatrix1的矩阵 Log.d("qijian",printArray(colorMatrix1.getArray())); colorMatrix1.preConcat(colorMatrix2); Log.d("qijian",printArray(colorMatrix2.getArray())); //打印出乘后的colorMatrix1的矩阵 Log.d("qijian",printArray(colorMatrix1.getArray())); }结果如下:
从结果也可以看出,preConcat的意义就是将当前矩阵乘以prematrix矩阵
postConcat(ColorMatrix postmatrix)
下面我们再看看 postConcat(ColorMatrix postmatrix)
public void postConcat(ColorMatrix postmatrix)我们上面讲了,上面prematrix是当前矩阵A*prematrix;而postConcat函数的意义就是postConcat*当前矩阵A;刚好与preConcat反过来。所以如果我们在实例中,利用colorMatrix2.postConcat(colorMatrix1);它得到结果应该是与colorMatrix1.preConcat(colorMatrix2);得到结果是一样的,我们来实验一下:
public void onCreate(Bundle savedInstanceState) { super.onCreate(savedInstanceState); setContentView(R.layout.main); ColorMatrix colorMatrix1 = new ColorMatrix(new float[]{ 0.1f, 0.2f, 0.3f, 0.4f, 0.5f, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, }); ColorMatrix colorMatrix2 = new ColorMatrix(new float[]{ 0.11f, 0, 0, 0, 0, 0, 0.22f, 0, 0, 0, 0, 0, 0.33f, 0, 0, 0, 0, 0, 0.44f, 0, }); Log.d("qijian",printArray(colorMatrix1.getArray())); Log.d("qijian",printArray(colorMatrix2.getArray())); colorMatrix2.postConcat(colorMatrix1); Log.d("qijian",printArray(colorMatrix2.getArray())); }结果如下:
可以看到结果与上面的一模一样哦。这同时也验证了postConcat函数与preConcat函数正好反过来,一个前乘一个后乘
public float[] getArray()返回值是float[]数组,它的索引顺序为:
好啦,本篇到这里就结束了,有关矩阵的知识是比较有难度的,但是这篇对于图像处理是至关重要的,因为在有些相机软件中会有各种滤镜效果,这些滤镜效果大部分就是通过更改ColorMatrics矩阵来完成的!当然要完全会构造ColorMatrics矩阵是需要色彩设计相关的知识的;相信通过本篇知识,你也能写出些滤镜效果了,做出来一个简单的图片处理APP也不是问题了哦。下篇将继续给大家说图像处理
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这篇文章真泥马难誊写,从makedown抄到网上写成Html真是想死的节奏啊……光抄过来用了三个小时……MyGOD,关键是CSDN的markdown的界面真是太丑了,不方便大家阅读
源码内容:
1、BlogColorMatrix:图片处理及最后的SetConcat、PreConcat和PostConcat计算都在这里
2、BlogProgressMetrics:通过滚动轴动态改变图像的饱和度和色相的源码在这里哦
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自定义控件三部曲之绘图篇(八)——Paint之ColorMatrix
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