从网易云音乐的背景聊聊如何对图片主题色进行提取

一起网易云 🍉

网易云音乐想必是大家很熟悉的一款 app 了，毕竟大家在深夜都会网抑云

开玩笑了，最近在网易云听歌时，发现了一个很有意思的特效：

就是切换歌曲时，会根据当前封面替换背景色。作为资深切图仔，我那该死的好奇心兜不住了，不行，我要去一探究竟。

首先我构思了很多它可能的实现方式：

• 机器学习对图片进行色彩分析
• 前端提取图片主色调，做渐变处理
• 封面背景图做高斯模糊

对于第一种，他不在我的知识范围内，这里就不展开说明了 😂。

第二种的话，一般都是利用canvas来实现。

第三种相对来说，从技术层面来看，实现上是最为简单的。

做了猜测分析后，我默默打开了熟悉的 Chrome 控制台，打开了网易云音乐的源代码：

好家伙，果然是第三种实现方式。🤐

本来到这里，本文就该结束了。但之前也有朋友问过我如何对前端图片主题色进行提取的问题，正好之前也做过类似的需求，这里就展开做个说明吧。

我们这里以一个图片网站为例，来展示实际业务中应用较广的场景：

在弱网下，图片加载速度较慢，此时在图片完全加载之前，提取图片的主色调，然后填充为背景色。这样用户体验能有较大的提升。

那具体是怎么实现的呢？🤔

我们这里采用canvas来实现，具体分为三步：

• 获取图片数据
• 对图片数据进行处理
• 对颜色列表排序

这里我们使用的测试图片为：

相对来说，主色调较为明显，也便于测试～

获取图片数据 🦊

我们知道图片是由一个个像素点组成的。通过 canvas 的getImageData()方法恰好可以获取图片的像素数据：

let imgObj = document.getElementById('yourId');

// 创建画布
let canvas = document.createElement('canvas');
canvas.setAttribute('width', imgObj.width);
canvas.setAttribute('height', imgObj.height);
let context = canvas.getContext('2d');
// 将图片画在画布上
context.drawImage(imgObj, 0, 0);
// 获取像素数据
let imgData = context.getImageData(0, 0, imgObj.width, imgObj.height);
let pixelData = imgData.data;

但这时你去打印pixelData，你会发现结果为：

好家伙，全是 0，，，😳

我一时想不到是什么原因：难道是 canvas 的 api 使用不熟练？

在stackoverflow上找到了上面的回答：

但是我修改后还是不行。

这时，我想到图片加载是异步的。可能图片还没加载完毕就开始从画布读取图片数据了，显然这是不对的。于是我对原有代码做了一番调整：

getMainColor("./test.jpeg");
function getMainColor(image) {
  return new Promise((resolve, reject) => {
    try {
      const canvas = document.createElement("canvas");
      const img = new Image(); // 创建img元素
      img.src = image; // 设置图片源地址
      img.onload = () => {
        let color = getImageColor(canvas, img);
        resolve(color);
      };
    } catch (e) {
      reject(e);
    }
  });
}
function getImageColor(canvas, img) {
  const context = canvas.getContext("2d");
  context.drawImage(img, 0, 0);

  // 获取像素数据
  let pixelData = context.getImageData(
    0,
    0,
    canvas.width,
    canvas.height
  ).data;
  console.log("pixelData", pixelData);
  return pixelData;
}

事实证明：it's true

获取了图片数据，下一步就要对其进行相应的处理。

对图片数据进行处理 🦁

展开上一步得到的数据：

这里的数据是什么意思呢？其实就是rgba，分布代表红色(Red)，绿色(Green)，蓝色(Blue)和透明度(Alpha)。 rgba 的图片每个像素点是由上面四个数值表示的。也就是说每四个为一组。

知道了规律，那让我们来对数据做一下清洗：主要就是对颜色进行分组，并统计每种颜色分别出现的次数：

function getImageColor(canvas, img) {
  const context = canvas.getContext("2d");
  context.drawImage(img, 0, 0);

  // 获取像素数据
  let pixelData = context.getImageData(
    0,
    0,
    canvas.width,
    canvas.height
  ).data;
  console.log("pixelData", pixelData);
  return getCountsArr(pixelData);
}
function getCountsArr(pixelData) {
  let colorList = [];
  let rgba = [];
  let rgbaStr = "";
  // 分组循环
  for (let i = 0; i < pixelData.length; i += 4) {
    rgba[0] = pixelData[i];
    rgba[1] = pixelData[i + 1];
    rgba[2] = pixelData[i + 2];
    rgba[3] = pixelData[i + 3];

    if (rgba.indexOf(undefined) !== -1 || pixelData[i + 3] === 0) {
      continue;
    }
    // console.log("rgba", rgba);
    rgbaStr = rgba.join(",");
    if (rgbaStr in colorList) {
      ++colorList[rgbaStr];
    } else {
      colorList[rgbaStr] = 1;
    }
  }
  console.log("colorList", colorList);

  return colorList;
}

打印colorList结果为：

到这里，我们就得到了每种数据分别出现的次数。

对颜色列表排序 🐳

最后一步，对上面得到的色值对象做一个排序：

for (let prop in colorList) {
  arr.push({
    // 如果只获取rgb,则为`rgb(${prop})`
    color: `rgba(${prop})`,
    count: colorList[prop],
  });
}
// 数组排序
arr.sort((a, b) => {
  return b.count - a.count;
});

console.log("arr", arr);

排序后得到如下结果：

到这里我们就得到了图片色值出现次数从大到小的排序数组，我们来看排在第一位的rgba(206,205,201,255)：

再把测试图片贴一下：

肉眼可见的主题色已经被提取出来了！🎉

反思 🚀

最后还是回到文章最开始提到的网易云音乐的播放器特效。不管它的实现方式是怎么样的，它的这种产品创意是值得我们学习的。

我们平时在浏览国内外的一些网站或者使用一些 app 时，总能遇到一些让你拍手称赞的效果。而这些特效往往又与我们前端分不开。

俗话说：前端是离产品最近的开发工程师，那最近你有没有遇到一些让你感觉很惊艳或者很有想法的效果呢，欢迎在评论区留言 🎯

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