二维的实现——平均值算法(获取主色调):

在平面坐标系中(不考虑透明度的情况下)即只有rgb,我们可以使用canvas的getImageData函数获取所有像素的数据,然后将所有的rgb三值各取平均值即可。

<!DOCTYPEhtml><htmllang="en"><head>    <meta charset="UTF-8" />    <title>1234</title></head><body><canvasid="myCanvas"></canvas><imgid="imgs" src="" width='422'></img> <spanstyle='display: inline-block;width:100px;height: 100px;' id='span'>12</span><spanstyle='display: inline-block;width:100px;height: 100px;' id='span1'>112</span></body><script>    varcanvas=document.getElementById('myCanvas');    var img=document.getElementById('imgs');    var span=document.getElementById('span');      function getImageColor(canvas, img) {        canvas.width = img.width;        canvas.height = img.height;         var context =canvas.getContext("2d");         context.drawImage(img, 0,0,canvas.width,canvas.height);         // 获取像素数据        var data = context.getImageData(0, 0,img.width, img.height).data;        console.log(data)        var r=1,g=1,b=1;        // 取所有像素的平均值        for (var row = 0; row < img.height;row++) {            for (var col = 0; col <img.width; col++) {        // console.log(data[((img.width * row)+ col) * 4])                if(row==0){                    r += data[((img.width *row) + col)];                    g += data[((img.width *row) + col) + 1];                    b += data[((img.width *row) + col) + 2];                }else{                    r += data[((img.width *row) + col) * 4];                    g += data[((img.width *row) + col) * 4 + 1];                    b += data[((img.width *row) + col) * 4 + 2];                }            }        }         console.log(r,g,b)        // 求取平均值        r /= (img.width * img.height);        g /= (img.width * img.height);        b /= (img.width * img.height);         // 将最终的值取整        r = Math.round(r);        g = Math.round(g);        b = Math.round(b);        console.log(r,g,b)        span.style.background ="rgb(" + r + "," + g + "," + b + ")"        return "rgb(" + r +"," + g + "," + b + ")";    }    getImageColor(canvas,img) </script></html>


以上方法缺点在于:无法计算透明背景的主色调,主色调会被png图片透明区域的大小所影响。优点就是简单明了,方便快捷。


三维坐标实现——中位切分法(可准确获取png图片的主色调):

中位切分算法的原理很简单直接,将图像颜色看作是色彩空间中的长方体(VBox),从初始整个图像作为一个长方体开始,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,重复上述步骤,直到最终切分得到长方体的数量等于主题颜色数量为止。

所以这里就不去大篇幅的解释如何实现的,直接献上插件。插件下载地址: 插件下载

插件使用方法:

引入插件并且使用:

//html中代码

var b = new ColorThief();

var c = b.getColor(imgs,10,10);

var c = b.getColorAsync(imgs.src,asd,10)//第一个参数是图片src,第二个参数是自定义的回调函数,第三个参数是质量,质量越大计算越粗糙

//html中回调函数

function asd(data,elementImg){

console.log('zhuR',data)

/*data对象中

*MainColoruse表示图片的主色调

*Embellish图片配色方案

*Complementary图片互补色,大多用于设置字体颜色与背景突出显示。

console.log(elementImg)