自定義控件繪制(Paint之ColorMatrix與濾鏡)篇六

內(nèi)容均來自

  1. https://blog.csdn.net/harvic880925/article/details/51187277

矩陣的概念

略，參考源博客

色彩矩陣

對于色彩的存儲，Bitmap類使用一個32位的數(shù)值來保存。紅、綠、藍及透明度各占8位，每一個色彩分量的取值范圍是0-255。透明度為0表示完全透明，為255時，色彩完全可見。

色彩的矩陣表示

四階矩形

一個色彩信息包含R、G、B、Alpha信息，所以，必然要使用一個4階色彩變換矩陣來修改色彩的每一個分量值（如果不想修改，對應(yīng)的數(shù)值給0）：

圖片來自源博客

上圖中，每個顏色占據(jù)一行，即占據(jù)一個維度，除了本分量值外，其他為0；
矩陣計算時，每行中的各個數(shù)字與另一矩陣中的一列中的各個數(shù)字分別相乘，然后相加為新值；

注意：對于色彩變換矩陣，這里的色彩順序是R、G、B、A而不是A、R、G、B！
將色彩（0，255，0，255）更改為半透明時，可以使用下面的的矩陣運算來表示：

來自源博客(修改A所在行分量)

五階矩陣

使用四階矩陣完全可以改變圖片的RGBA值了，但考慮一種情況，如果我們只想在原有的R色上增加一些分量呢？
這時，我們就得再多加一階來表示平移變換。
一個既包含線性變換（乘法），又包含平移變換（加法）的組合變換，稱為仿射變換。
使用四階的色彩變換矩陣來修改色彩，只能夠?qū)ι实拿恳粋€分量值進行乘（除）運算，如果要對這些分量值進行加減法的運算（平移變換），只能通過五階矩陣來完成。

比如：
1、紅色分量值更改為原來的2倍(線性)；
2、綠色分量增加100(平移)；
則使用4階矩陣的乘法無法實現(xiàn)，所以，應(yīng)該在四階色彩變換矩陣上增加一個“啞元坐標”，來實現(xiàn)所列的矩陣運算:

來自源博客

Android中的色彩矩陣

色彩變換矩陣的表示形式，是五階的，在默認情況下，色彩變換矩陣的形式：


copy from 源博客

Android中的色彩矩陣是用ColorMatrix類來表示的，使用如下：

// 生成色彩矩陣    
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));

示例代碼1（單個顏色通道輸出）

val paint = Paint(Paint.ANTI_ALIAS_FLAG).apply {
    setARGB(255, 200, 100, 100)
}

// 繪制原始位圖
canvas.drawRect(0f, 0f, width / 2.toFloat(), 600f, paint)
canvas.translate(width / 2.toFloat(), 0f)

// 生成色彩矩陣(把紅色和藍色都去掉，僅顯示綠色值)
val colorMatrix = ColorMatrix(floatArrayOf(
        0f, 0f, 0f, 0f, 0f,     // RED
        0f, 1f, 0f, 0f, 0f,     // GREEN
        0f, 0f, 0f, 0f, 0f,     // BLUE
        0f, 0f, 0f, 1f, 0f))    // ALPHA
paint.colorFilter = ColorMatrixColorFilter(colorMatrix)
canvas.drawRect(0f, 0f, width / 2.toFloat(), 600f, paint)
效果-過濾了其他顏色，保留綠色

示例代碼2（圖片多顏色單個綠色通道輸出）

private var bitmap: Bitmap
private var paint: Paint

init {
    bitmap = BitmapFactory.decodeResource(context.resources, R.mipmap.chrome)
    paint = Paint(Paint.ANTI_ALIAS_FLAG)
}

override fun onDraw(canvas: Canvas) {
    super.onDraw(canvas)
    // 繪制原始位圖
    canvas.drawBitmap(bitmap, null, Rect(0, 0, 250, 250 * bitmap.height / bitmap.width), paint)

    canvas.translate(0f, 260f)
    // 生成色彩矩陣(把紅色和藍色都去掉，僅顯示綠色值)
    val colorMatrix = ColorMatrix(floatArrayOf(
            0f, 0f, 0f, 0f, 0f,     // RED
            0f, 1f, 0f, 0f, 0f,     // GREEN
            0f, 0f, 0f, 0f, 0f,     // BLUE
            0f, 0f, 0f, 1f, 0f))    // ALPHA
    paint.colorFilter = ColorMatrixColorFilter(colorMatrix)
    canvas.drawBitmap(bitmap, null, Rect(0, 0, 250, 250 * bitmap.height / bitmap.width), paint)
}
效果圖

色彩的幾種運算方式

色彩的平移運算

有了上面的鋪墊，這個理解起來就簡單了；
色彩的平移運算，實際上就是色彩的加法運算。就是在色彩變換矩陣的最后一行加上某個值；這樣可以增加特定色彩的飽和度；

圖片來自源博客

示例：為上圖增大綠色飽和度

// 飽和度綠色
val colorMatrix = ColorMatrix(floatArrayOf(
                1f, 0f, 0f, 0f, 0f,     // RED
                0f, 1f, 0f, 0f, 50f,    // GREEN
                0f, 0f, 1f, 0f, 0f,     // BLUE
                0f, 0f, 0f, 1f, 0f))    // ALPHA
增加綠色飽和度

注意：由于圖片是由一個個像素組成的，所以用每個像素所對應(yīng)的色彩數(shù)組，來乘轉(zhuǎn)換矩陣，結(jié)果就是轉(zhuǎn)換后的當前點的顏色值；所以，在應(yīng)用ColorMatrics后，圖片中每個像素的綠色值都增加了50；

色彩平移除了增加指定顏色飽和度以外，另一個應(yīng)用就是色彩反轉(zhuǎn)：

// 色彩反相
val colorMatrix = ColorMatrix(floatArrayOf(
        -1f, 0f, 0f, 0f, 255f,     // RED
        0f, -1f, 0f, 0f, 255f,    // GREEN
        0f, 0f, -1f, 0f, 255f,     // BLUE
        0f, 0f, 0f, 1f, 0f))    // ALPHA
反相對比

色彩的縮放

色彩的縮放運算其實就是色彩的乘法運算。在色彩矩陣對角線上的分別代表R、G、B、A的幾個值，將其分別乘以指定的值。這就是所謂的縮放變換。


圖片來自源博客

可以針對某一個顏色值進行放大縮小運算，但當對R、G、B、A同時進行放大縮小時，就是對亮度進行調(diào)節(jié)！

// 色彩縮放，（全部為增加亮度）
val colorMatrix = ColorMatrix(floatArrayOf(
        1.2f, 0f, 0f, 0f, 0f,     // RED
        0f, 1.2f, 0f, 0f, 0f,    // GREEN
        0f, 0f, 1.2f, 0f, 0f,     // BLUE
        0f, 0f, 0f, 1.2f, 0f))    // ALPHA
色彩縮放-亮度放大1.2倍

縮放變換的特殊應(yīng)用（通道輸出）

上面我們輸出過綠色通道；
由于在色彩變換矩陣中，對角線上的數(shù)的取值范圍是從0-1的，所以當取0時，這個色彩就完全不顯示，所以當我們R、G都取0，而獨有B取1時，就只顯示了藍色，所形成的圖像也就是我們通常說的藍色通道；

各顏色通道下的效果

色彩的旋轉(zhuǎn)運算

RGB色是如何旋轉(zhuǎn)的呢，首先用R、G、B三色建立立體坐標系：

圖片來自源博客

我們可以把一個色彩值看成三維空間里的一個點，色彩值的三個分量可以看成該點的坐標（三維坐標）。我們先不考慮，在三個維度綜合情況下是怎么旋轉(zhuǎn)的，我們先看看，在某個軸做為Z軸，在另兩個軸形成的平面上旋轉(zhuǎn)的情況，下圖分析了，在將藍色軸做為Z軸，僅在紅—綠平面上旋轉(zhuǎn)a度的情況：

圖片來自源博客

在圖中，我們可以看到，在旋轉(zhuǎn)后，原R在R軸的分量變?yōu)?原R*cosa(投影);
但原G分量在旋轉(zhuǎn)后，在R軸上也有了分量，但分量落在了負軸上，所以我們要減去這部分分量，所以最終的結(jié)果是最終的R=原R*cosa-原G*sina;

下面就看下關(guān)于幾種旋轉(zhuǎn)計算及結(jié)果矩陣，（注意：這幾個圖只標記了原X軸色彩分量的旋轉(zhuǎn)，沒有把Y軸色彩分量的旋轉(zhuǎn)標記出來）

繞藍色軸旋轉(zhuǎn)a°

圖片來自源博客

對應(yīng)的色彩變換矩陣是：
圖片來自源博客

繞紅色軸旋轉(zhuǎn)a度

image.png

對應(yīng)的色彩變換矩陣是：
image.png

繞綠色軸旋轉(zhuǎn)a度

image.png

對應(yīng)的色彩變換矩陣是：
image.png

當圍繞紅色軸進行色彩旋轉(zhuǎn)時，由于當前紅色軸的色彩是不變的，而僅利用三角函數(shù)來動態(tài)的變更綠色和藍色的顏色值。這種改變就叫做色相調(diào)節(jié)！當圍繞紅色軸旋轉(zhuǎn)時，是對圖片就行紅色色相的調(diào)節(jié)；同理，當圍繞藍色顏色軸旋轉(zhuǎn)時，就是對圖片就行藍色色相調(diào)節(jié)；當然，當圍繞綠色軸旋轉(zhuǎn)時，就是對圖片進行綠色色相的調(diào)節(jié).

色彩的投射運算

色彩矩陣運算的公式：

源博客中的圖片

紅色運算給單獨拉了出來，紅色標記的那幾個元素a12,a13,a14,在運算中，是利用G、B、A的顏色值的分量來增加紅色值的。

比如：


源博客中的圖片

注意：最終結(jié)果的220=0.2*100+1*200,可見綠色分量在原有綠色分量的基礎(chǔ)上，增加了紅色分量值的0.2倍；利用其它色彩分量的倍數(shù)來更改自己色彩分量的值，這種運算就叫投射運算。

下圖陰影部分；對這些值進行修改時，修改所使用的增加值來自于其它色彩分量的信息。

源博客中的圖片

色彩投射的應(yīng)用之 - 黑白照片

// 黑白
colorMatrix = ColorMatrix(floatArrayOf(
      0.213f, 0.715f, 0.072f, 0f, 0f,     // RED
      0.213f, 0.715f, 0.072f, 0f, 0f,     // GREEN
      0.213f, 0.715f, 0.072f, 0f, 0f,    // BLUE
      0f, 0f, 0f, 1f, 0f))    // ALPHA
黑白

彩色轉(zhuǎn)黑白原理：

  1. 只要把RGB三通道的色彩信息設(shè)置成一樣；即：R＝G＝B，那么圖像就變成了灰色；
  2. 為了保證圖像亮度不變，同一個通道中的R+G+B=1:如：0.213+0.715+0.072＝1；

三個數(shù)字的由來：0.213, 0.715, 0.072；
按理說應(yīng)該把RGB平分，都是0.3333333，可以試試0.33，原因還是看源博客吧；

投射運算之色彩反色
利用色彩矩陣將兩個顏色反轉(zhuǎn)，這種操作就叫做色彩反色 （如下：紅綠色反轉(zhuǎn)）

colorMatrix = ColorMatrix(floatArrayOf(
        0f, 1f, 0f, 0f, 0f,     // RED, 由綠色替換
        1f, 0f, 0f, 0f, 0f,     // GREEN，由紅色替換
        0f, 0f, 1f, 0f, 0f,     // BLUE
        0f, 0f, 0f, 1f, 0f))    // ALPHA
紅綠色反轉(zhuǎn)-左為原圖

投射運算之顏色變舊

        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
顏色變舊

ColorMatrix函數(shù)

Android中ColorMatrix自帶了一些函數(shù)來幫我們完成一些調(diào)整飽和度、色彩旋轉(zhuǎn)等操作;

ColorMatrix的構(gòu)造函數(shù):

ColorMatrix()  // new 一個新的
ColorMatrix(float[] src)   // 指定創(chuàng)建
ColorMatrix(ColorMatrix src)   // 以src為源copy 一個

setSaturation - 設(shè)置飽和度

通過色彩的平移運算，可單獨增加R、G、B的飽和度，但如果整體呢，就需要用到 setSaturation函數(shù)了；

// 整體增強顏色飽和度，即同時增強R,G,B的色彩飽和度  
public void setSaturation(float sat)

參數(shù)float sat：表示把當前色彩飽和度放大的倍數(shù)。取值

  • 0表示完全無色彩，即灰度圖像（黑白圖像；
  • 1時，表示色彩不變動；
  • 大于1時，顯示色彩過度飽和，飽和度放大多少倍；
色彩飽和過渡效果

setScale - 色彩縮放

// 分別對應(yīng)R,G,B,A顏色值的縮放倍數(shù)
public void setScale(float rScale, float gScale, float bScale,float aScale)

效果如下：


色彩縮放

setRotate-色彩旋轉(zhuǎn)

參考源博客，上面介紹了色彩旋轉(zhuǎn)的原理，涉及到正余弦函數(shù)，同時Android封裝好了色彩旋轉(zhuǎn)的函數(shù)：

/** 
 * 將旋轉(zhuǎn)圍繞某一個顏色軸旋轉(zhuǎn) degrees 度
 * axis=0 圍繞紅色軸旋轉(zhuǎn) 
 * axis=1 圍繞綠色軸旋轉(zhuǎn) 
 * axis=2 圍繞藍色軸旋轉(zhuǎn) 
 */  
public void setRotate(int axis, float degrees)；

示例代碼

seekBar {
      id = android.R.id.text1
      max = 360   // 整個旋轉(zhuǎn)度數(shù)的范圍是-180到180,360為一個周期
      progress = 180
      onSeekBarChangeListener {
              onProgressChanged { _, progress, _ ->
                      view7.colorMatrix.setRotate(0,progress-180*.10f)
                      view7.postInvalidate()
              }
     }
}.lparams(width = ViewGroup.LayoutParams.MATCH_PARENT)
色彩rotate

ColorMatrix相乘

涉及到矩陣相乘；ColorMatrix矩陣相乘涉及到3個方法：

// matA*matB，然后將結(jié)果做為當前ColorMatrix的值（覆蓋當前）
public void setConcat(ColorMatrix matA, ColorMatrix matB)  

// 就是將當前的矩陣乘以 prematrix
public void preConcat(ColorMatrix prematrix)

// postmatrix*當前矩陣，上面為前乘，這里為后乘
public void postConcat(ColorMatrix postmatrix)

矩陣的前乘 與 后乘 的結(jié)果是不一樣的；

setConcat()

下面兩個顏色矩陣相乘：


圖片來自源博客

因為矩陣相乘的原則是：第一個矩陣的列數(shù)需等于第2個矩陣的行數(shù)，明顯這里不是這樣的，那如何相乘呢？
Android提供了一個方案，讓這兩個矩陣相乘，就是把第一個矩陣的最后一列單獨拿出來，另外加到結(jié)果上；


圖片來自源博客

參考源博客

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