Android ColorMatrix 详解

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2016-09-20
原文链接:github.com

自定义View系列目录

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

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 ]

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

颜色矩阵计算


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

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]


初始矩阵

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});


红矩阵

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)


三原色坐标系

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°。

坐标系示例
红色坐标系

根据平行四边形法则R、G、B、A各值计算结果:







矩阵表示:

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
绿色坐标系


根据平行四边形法则R、G、B、A各值计算结果:







矩阵表示:

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


蓝色坐标系

根据平行四边形法则R、G、B、A各值计算结果:







矩阵表示:

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:


旋转矩阵

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)

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。

R、G、B、A各值计算结果:







矩阵表示:

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 :


缩放矩阵

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]


红色通道

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)

setSaturation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。

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。

  • 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

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:


饱和度矩阵

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:

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]

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:

// 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

mColorMatrix.reset();
mColorMatrix.preConcat(mColorMatrixA);
mColorMatrix.preConcat(mColorMatrixB);

上例多次调用preConcat,则相当于

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:

// 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)

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

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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