如何对前端图片主题色进行提取？这篇文章详细告诉你

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图片主题色在图片所占比例较大的页面中，能够配合图片起到很好视觉效果，给人一种和谐、一致的感觉。同时也可用在图像分类，搜索识别等方面。通常主题色的提取都是在后端完成的，前端将需要处理的图片以链接或id的形式提供给后端，后端通过运行相应的算法来提取出主题色后，再返回相应的结果。

这样可以满足大多数展示类的场景，但对于需要根据用户“定制”、“生成”的图片，这样的方式就有了一个上传图片---->后端计算---->返回结果的时间，等待时间也许就比较长了。由此，我尝试着利用 canvas在前端进行图片主题色的提取。

一、主题色算法

目前比较常用的主题色提取算法有：最小差值法、中位切分法、八叉树算法、聚类、色彩建模法等。其中聚类和色彩建模法需要对提取函数和样本、特征变量等进行调参和回归计算，用到 python的数值计算库 numpy和机器学习库 scikit-learn，用 python来实现相对比较简单，而目前这两种都没有成熟的js库，并且js本身也不擅长回归计算这种比较复杂的计算。我也就没有深入的研究，而主要将目光放在了前面的几个颜色量化算法上。

而最小差值法是在给定给定调色板的情况下找到与色差最小的颜色，使用的场景比较小，所以我主要看了中位切分法和八叉树算法，并进行了实践。

中位切分法

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，如下图所示。

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。

八叉树算法

八叉树算法也是在颜色量化中比较常见的，主要思路是将R、G、B通道的数值做二进制转换后逐行放下，可得到八列数字。如 #FF7880转换后为

R: 1111 1111
G: 0111 1000
B: 0000 0000

再将RGB通道逐列粘合，可以得到8个数字，即为该颜色在八叉树中的位置，如图。

在将所有颜色插入之后，再进行合并运算，直到得到所需要的颜色数量为止。

在实际操作中，由于需要对图像像素进行遍历后插入八叉树中，并且插入过程有较多的递归操作，所以比中位切分法要消耗更长的时间。

二、中位切分法实践

根据之前的介绍和网上的相关资料，此处贴上我自己理解实现的中位切分法代码，并且找了几张图片将结果与QQ音乐已有的魔法色相关算法进行比较，图一为中位切分法结果，图二为后台cgi返回结果

图一

图二

可以看到有一定的差异，但是差值相对都还比较小的，处理速度在pc上面还是比较快的，三张图分别在70ms,100ms,130ms左右。这里贴上代码，待后续批量处理进行对比之后再分析。

(function () {

    /**
     * 颜色盒子类
     *
     * @param {Array} colorRange    [[rMin, rMax],[gMin, gMax], [bMin, bMax]] 颜色范围
     * @param {any} total   像素总数, imageData / 4
     * @param {any} data    像素数据集合
     */
    function ColorBox(colorRange, total, data) {
        this.colorRange = colorRange;
        this.total = total;
        this.data = data;
        this.volume = (colorRange[0][1] - colorRange[0][0]) * (colorRange[1][1] - colorRange[1][0]) * (colorRange[2][1] - colorRange[2][0]);
        this.rank = this.total * (this.volume);
    }

    ColorBox.prototype.getColor = function () {
        var total = this.total;
        var data = this.data;

        var redCount = 0,
            greenCount = 0,
            blueCount = 0;

        for (var i = 0; i < total; i++) {
            redCount += data[i * 4];
            greenCount += data[i * 4 + 1];
            blueCount += data[i * 4 + 2];
        }

        return [parseInt(redCount / total), parseInt(greenCount / total), parseInt(blueCount / total)];
    }

    // 获取切割边
    function getCutSide(colorRange) {   // r:0,g:1,b:2
        var arr = [];
        for (var i = 0; i < 3; i++) {
            arr.push(colorRange[i][1] - colorRange[i][0]);
        }
        return arr.indexOf(Math.max(arr[0], arr[1], arr[2]));
    }

    // 切割颜色范围
    function cutRange(colorRange, colorSide, cutValue) {
        var arr1 = [];
        var arr2 = [];
        colorRange.forEach(function (item) {
            arr1.push(item.slice());
            arr2.push(item.slice());
        })
        arr1[colorSide][1] = cutValue;
        arr2[colorSide][0] = cutValue;
        return [arr1, arr2];
    }

    // 找到出现次数为中位数的颜色
    function getMedianColor(colorCountMap, total) {
        var arr = [];
        for (var key in colorCountMap) {
            arr.push({
                color: parseInt(key),
                count: colorCountMap[key]
            })
        }

        var sortArr = __quickSort(arr);
        var medianCount = 0;
        var medianColor = 0;
        var medianIndex = Math.floor(sortArr.length / 2)

        for (var i = 0; i <= medianIndex; i++) {
            medianCount += sortArr[i].count;
        }

        return {
            color: parseInt(sortArr[medianIndex].color),
            count: medianCount
        }

        // 另一种切割颜色判断方法，根据数量和差值的乘积进行判断，自己试验后发现效果不如中位数方法，但是少了排序，性能应该有所提高
        // var count = 0;
        // var colorMin = arr[0].color;
        // var colorMax = arr[arr.length - 1].color
        // for (var i = 0; i < arr.length; i++) {
        //     count += arr[i].count;

        //     var item = arr[i];

        //     if (count * (item.color - colorMin) > (total - count) * (colorMax - item.color)) {
        //         return {
        //             color: item.color,
        //             count: count
        //         }
        //     }
        // }

        return {
            color: colorMax,
            count: count
        }



        function __quickSort(arr) {
            if (arr.length <= 1) {
                return arr;
            }
            var pivotIndex = Math.floor(arr.length / 2),
                pivot = arr.splice(pivotIndex, 1)[0];

            var left = [],
                right = [];
            for (var i = 0; i < arr.length; i++) {
                if (arr[i].count <= pivot.count) {
                    left.push(arr[i]);
                }
                else {
                    right.push(arr[i]);
                }
            }
            return __quickSort(left).concat([pivot], __quickSort(right));
        }
    }

    // 切割颜色盒子
    function cutBox(colorBox) {
        var colorRange = colorBox.colorRange,
            cutSide = getCutSide(colorRange),
            colorCountMap = {},
            total = colorBox.total,
            data = colorBox.data;

        // 统计出各个值的数量
        for (var i = 0; i < total; i++) {
            var color = data[i * 4 + cutSide];

            if (colorCountMap[color]) {
                colorCountMap[color] += 1;
            }
            else {
                colorCountMap[color] = 1;
            }
        }
        var medianColor = getMedianColor(colorCountMap, total);
        var cutValue = medianColor.color;
        var cutCount = medianColor.count;
        var newRange = cutRange(colorRange, cutSide, cutValue);
        var box1 = new ColorBox(newRange[0], cutCount, data.slice(0, cutCount * 4)),
            box2 = new ColorBox(newRange[1], total - cutCount, data.slice(cutCount * 4))
        return [box1, box2];
    }

    // 队列切割
    function queueCut(queue, num) {

        while (queue.length < num) {

            queue.sort(function (a, b) {
                return a.rank - b.rank
            });
            var colorBox = queue.pop();
            var result = cutBox(colorBox);
            queue = queue.concat(result);
        }

        return queue.slice(0, 8)
    }

    function themeColor(img, callback) {

        var canvas = document.createElement('canvas'),
            ctx = canvas.getContext('2d'),
            width = 0,
            height = 0,
            imageData = null,
            length = 0,
            blockSize = 1,
            cubeArr = [];

        width = canvas.width = img.width;
        height = canvas.height = img.height;

        ctx.drawImage(img, 0, 0, width, height);

        imageData = ctx.getImageData(0, 0, width, height).data;

        var total = imageData.length / 4;

        var rMin = 255,
            rMax = 0,
            gMin = 255,
            gMax = 0,
            bMin = 255,
            bMax = 0;

        // 获取范围
        for (var i = 0; i < total; i++) {
            var red = imageData[i * 4],
                green = imageData[i * 4 + 1],
                blue = imageData[i * 4 + 2];

            if (red < rMin) {
                rMin = red;
            }

            if (red > rMax) {
                rMax = red;
            }

            if (green < gMin) {
                gMin = green;
            }

            if (green > gMax) {
                gMax = green;
            }

            if (blue < bMin) {
                bMin = blue;
            }

            if (blue > bMax) {
                bMax = blue;
            }
        }

        var colorRange = [[rMin, rMax], [gMin, gMax], [bMin, bMax]];
        var colorBox = new ColorBox(colorRange, total, imageData);

        var colorBoxArr = queueCut([colorBox], 8);

        var colorArr = [];
        for (var j = 0; j < colorBoxArr.length; j++) {
            colorBoxArr[j].total && colorArr.push(colorBoxArr[j].getColor())
        }

        callback(colorArr);
    }

    window.themeColor = themeColor

})()

三、八叉树算法实践

也许是我算法实现的问题，使用八叉树算法得到的最终结果并不理想，所消耗的时间相对于中位切分法也长了不少，平均时间分别为160ms,250ms,400ms还是主要看八叉树算法吧...同样贴上代码

(function () {

    var OctreeNode = function () {
        this.isLeaf = false;
        this.pixelCount = 0;
        this.red = 0;
        this.green = 0;
        this.blue = 0;
        this.children = [null, null, null, null, null, null, null, null];
        this.next = null;
    }

    var root = null,
        leafNum = 0,
        colorMap = null,
        reducible = null;

    function createNode(index, level) {
        var node = new OctreeNode();
        if (level === 7) {
            node.isLeaf = true;
            leafNum++;
        } else {
            // 将其丢到第 level 层的 reducible 链表中
            node.next = reducible[level];
            reducible[level] = node;
        }

        return node;
    }

    function addColor(node, color, level) {
        if (node.isLeaf) {
            node.pixelCount += 1;
            node.red += color.r;
            node.green += color.g;
            node.bllue += color.b;
        }
        else {
            var str = "";
            var r = color.r.toString(2);
            var g = color.g.toString(2);
            var b = color.b.toString(2);
            while (r.length < 8) r = '0' + r;
            while (g.length < 8) g = '0' + g;
            while (b.length < 8) b = '0' + b;

            str += r[level];
            str += g[level];
            str += b[level];

            var index = parseInt(str, 2);

            if (null === node.children[index]) {
                node.children[index] = createNode(index, level + 1);
            }

            if (undefined === node.children[index]) {
                console.log(index, level, color.r.toString(2));
            }

            addColor(node.children[index], color, level + 1);
        }
    }

    function reduceTree() {

        // 找到最深层次的并且有可合并节点的链表
        var level = 6;
        while (null == reducible[level]) {
            level -= 1;
        }

        // 取出链表头并将其从链表中移除
        var node = reducible[level];
        reducible[level] = node.next;

        // 合并子节点
        var r = 0;
        var g = 0;
        var b = 0;
        var count = 0;
        for (var i = 0; i < 8; i++) {
            if (null === node.children[i]) continue;
            r += node.children[i].red;
            g += node.children[i].green;
            b += node.children[i].blue;
            count += node.children[i].pixelCount;
            leafNum--;
        }

        // 赋值
        node.isLeaf = true;
        node.red = r;
        node.green = g;
        node.blue = b;
        node.pixelCount = count;
        leafNum++;
    }

    function buidOctree(imageData, maxColors) {
        var total = imageData.length / 4;
        for (var i = 0; i < total; i++) {
            // 添加颜色
            addColor(root, {
                r: imageData[i * 4],
                g: imageData[i * 4 + 1],
                b: imageData[i * 4 + 2]
            }, 0);

            // 合并叶子节点
            while (leafNum > maxColors) reduceTree();
        }
    }

    function colorsStats(node, object) {
        if (node.isLeaf) {
            var r = parseInt(node.red / node.pixelCount);
            var g = parseInt(node.green / node.pixelCount);
            var b = parseInt(node.blue / node.pixelCount);

            var color = r + ',' + g + ',' + b;
            if (object[color]) object[color] += node.pixelCount;
            else object[color] = node.pixelCount;
            return;
        }

        for (var i = 0; i < 8; i++) {
            if (null !== node.children[i]) {
                colorsStats(node.children[i], object);
            }
        }
    }

    window.themeColor = function (img, callback) {
        var canvas = document.createElement('canvas'),
            ctx = canvas.getContext('2d'),
            width = 0,
            height = 0,
            imageData = null,
            length = 0,
            blockSize = 1;

        width = canvas.width = img.width;
        height = canvas.height = img.height;

        ctx.drawImage(img, 0, 0, width, height);

        imageData = ctx.getImageData(0, 0, width, height).data;

        root = new OctreeNode();
        colorMap = {};
        reducible = {};
        leafNum = 0;

        buidOctree(imageData, 8)

        colorsStats(root, colorMap)

        var arr = [];
        for (var key in colorMap) {
            arr.push(key);
        }
        arr.sort(function (a, b) {
            return colorMap[a] - colorMap[b];
        })
        arr.forEach(function (item, index) {
            arr[index] = item.split(',')
        })
        callback(arr)
    }
})()

四、结果对比

在批量跑了10000张图片之后，得到了下面的结果

平均耗时对比（js-cgi)

可以看到在不考虑图片加载时间的情况下，用中位切分法提取的耗时相对较短，而图片加载的耗时可以说是难以逾越的障碍了（整整拖慢了450ms），不过目前的代码还有不错的优化空间，比如间隔采样，绘制到canvas时减小图片尺寸，优化切割点查找等，就需要后续进行更深一点的探索了。

颜色偏差

所以看来准确性还是可以的，约76%的颜色与cgi提取结果相近，在大于100的中抽查后发现有部分图片两者提取到的主题色各有特点，或者平分秋色，比如

五、小结

总结来看，通过canvas的中位切分法与cgi提取的结果相似程度还是比较高的，也有许多图片有很大差异，需要在后续的实践中不断优化。同时，图片加载时间也是一个难以逾越的障碍，不过目前的代码还有不错的优化空间，比如间隔采样，绘制到canvas时减小图片尺寸，优化切割点查找等，就需要后续进行更深一点的探索了。