JavaScript纯色二维码变成彩色二维码

本文章主要讨论的是如何将一个纯色二维码变成彩色的。

前段时间公司业务上有这么一个需求，客户不喜欢后台生成的纯色二维码，纯蓝，纯紫，纯绿都不行，想要彩色二维码。然后这个任务都落到我头上了，因为是图片处理，那主要思路就是靠canvas，canvas可以进行像素操作，所以我进行了一些尝试，也踩了一点小坑，具体记录如下。

 

前置知识

drawimage方法可以把图片画到canvas上，getimagedata方法可以获得一个矩形区域所有像素点的信息，返回值的data属性是一个一维数组，储存了所有像素点的信息，一个像素点的信息会占四个元素，分别代表r,g,b和透明度。而像素点在一维数组中的顺序是从左到右，从上到下。最后就是putimagedata方法，把更改过的像素信息数组重新扔回画布上。

一些小坑

第一个坑就是canvas用属性去给宽高，别用css; 

第二个坑，做图片处理好像得服务器环境，本地是不行的，听说是基于什么安全考虑，最后我是通过搭本地服务器解决了canvas的报错。

第三个坑，栈溢出，这个目前还没找到原因，后面会详细讲

变色的思路

主要思路来自于《啊哈！算法！》里面深度优先搜索和广度优先搜索的章节，该章节的最后一部分的“宝岛探险”实现了给不同的区域依次编号，把编号看成染色，其实是一样的。

具体实现

其实所谓的彩色二维码，不是那种每个像素点颜色随机的二维码。仔细观察二维码就会发现，黑色的部分是一块一块的，他们分布在白色当中，就好像岛屿分布在海里，我们要做的就是把每个黑色块单独染色。黑色块的实质就是一个一个黑色的像素点。

前面也提到，我们使用canvas是因为可以进行像素操作，所以我们的操作其实是给像素点染色，我们显然不希望给背景色染色，所以背景色需要进行一个判断；前面也提到，背景色好像海洋分割了黑色的颜色块，那也就是说我们读一个像素点进行染色之后，不停的判断它右侧的像素点颜色，当出现背景色的时候就说明到达了边界，可以停止右方向的染色，但是每个像素点其实有四个相连接的方向，当一个像素点右边就是背景色，我们应该也去尝试别的方向的可能性，这个就是深度优先搜索，通过递归，不断的验证当前像素点的下一个位置的颜色，是背景色，那就回来，尝试别的方向；不是背景色，那就染色，然后对染色之后的这个像素点进行四个方向的验证。

有几点提一下，判断是不是背景色，肯定得比对rgba的值，所以颜色参数得做处理，另一个就是像素点信息的数组，每四个元素代表一个像素，所以想要比对正确的像素信息，这部分也要处理。
可能说的有点乱，我们看一下代码

第一部分，canvas

// canvas 部分
var canvas = $("canvas")[0];
var ctx = canvas.getcontext("2d");

var img = new image();
img.src = path; //这里的path就是图片的地址

第二部分，颜色的处理

// 分离颜色参数  返回一个数组
var colorrgb = (function() {
  var reg = /^#([0-9a-fa-f]{3}|[0-9a-fa-f]{6})$/;

  return function(str) {
    var scolor = str.tolowercase();
    if (scolor && reg.test(scolor)) {
      if (scolor.length === 4) {
        var scolornew = "#";
        for (var i = 1; i < 4; i += 1) {
          scolornew += scolor.slice(i, i + 1).concat(scolor.slice(i, i + 1));
        }
        scolor = scolornew;
      }
      //处理六位的颜色值 
      var scolorchange = [];
      for (var i = 1; i < 7; i += 2) {
        scolorchange.push(parseint("0x" + scolor.slice(i, i + 2)));
      }
      return scolorchange;
    } else {
      var scolorchange = scolor.replace(/(rgb\()|(\))/g, "").split(",").map(function(a) {
        return parseint(a);
      });
      return scolorchange;
    }
  }
})();

第三部分，给初始参数

为了避免多余的操作，我们用一个标记数组来记录判断过的位置

// 参数
var bg = colorrgb("#fff"); //忽略的背景色
var width = 220;
var height = 220;
var imgd; //预留给 像素信息
var colors = ["#368bff", "#ef2767", "#f17900", "#399690", "#5aa6f7", "#fd417e", "#ffc000", "#59b6a6"];  //染色数组
// 随机colors数组的一个序号
var rannum = (function() {
  var len = colors.length;
  return function() {
    return math.floor(math.random() * len);
  }
})();

// 标记数组 
var book = []; 
for (var i = 0; i < height; i++) { 
　　book[i] = []; 
　　for (var j = 0; j < width; j++) { 
　　　　book[i][j] = 0; 
　　} 
}

第四部分，获取像素信息，对每个像素点进行遍历处理，最后扔回canvas

如果标记过，那就跳过，如果没标记过，那就随机一个颜色，深度优先搜索并染色

img.onload = function() {
  ctx.drawimage(img, 0, 0, width, height);
  imgd = ctx.getimagedata(0, 0, width, height);

  for (var i = 0; i < height; i++) {
    for (var j = 0; j < width; j++) {
      if (book[i][j] == 0 && checkcolor(i, j, width, bg)) { //没标记过 且是非背景色
        book[i][j] = 1;
        var color = colorrgb(colors[rannum()]);
        dfs(i, j, color);  //深度优先搜索
      }
    }
  }

  ctx.putimagedata(imgd, 0, 0);
}


// 验证该位置的像素 不是背景色为true
function checkcolor(i, j, width, bg) {
  var x = calc(width, i, j);

  if (imgd.data[x] != bg[0] && imgd.data[x + 1] != bg[1] && imgd.data[x + 2] != bg[2]) {
    return true;
  } else {
    return false;
  }
}

// 改变颜色值
function changecolor(i, j, colorarr) {
  var x = calc(width, i, j);
  imgd.data[x] = colorarr[0];
  imgd.data[x + 1] = colorarr[1];
  imgd.data[x + 2] = colorarr[2];
}


// 返回对应像素点的序号
function calc(width, i, j) {
  if (j < 0) {
    j = 0;
  }
  return 4 * (i * width + j);
}

关键代码

我们通过一个方向数组，来简化一下操作，我们约定好，尝试的方向为顺时针，从右边开始。

// 方向数组
var next = [
  [0, 1], //右
  [1, 0], //下
  [0, -1], // 左
  [-1, 0] //上 
];

// 深度优先搜索 
function dfs(x, y, color) {
  changecolor(x, y, color);
  for (var k = 0; k <= 3; k++) {
    // 下一个坐标
    var tx = x + next[k][0];
    var ty = y + next[k][1];

    //判断越界
    if (tx < 0 || tx >= height || ty < 0 || ty >= width) {
      continue;
    }


    if (book[tx][ty] == 0 && checkcolor(tx, ty, width, bg)) {
      // 判断位置
      book[tx][ty] = 1;
      dfs(tx, ty, color);
    }

  }
  return;
}

我遇到的最后一个坑就是当长宽大于220时就会栈溢出，但是小于这个值就不会有问题，具体的原因还不清楚，猜测可能是判断那里有问题，导致死循环了。

全部代码在这里

// 分离颜色参数  返回一个数组
var colorrgb = (function() {
  var reg = /^#([0-9a-fa-f]{3}|[0-9a-fa-f]{6})$/;

  return function(str) {
    var scolor = str.tolowercase();
    if (scolor && reg.test(scolor)) {
      if (scolor.length === 4) {
        var scolornew = "#";
        for (var i = 1; i < 4; i += 1) {
          scolornew += scolor.slice(i, i + 1).concat(scolor.slice(i, i + 1));
        }
        scolor = scolornew;
      }
      //处理六位的颜色值 
      var scolorchange = [];
      for (var i = 1; i < 7; i += 2) {
        scolorchange.push(parseint("0x" + scolor.slice(i, i + 2)));
      }
      return scolorchange;
    } else {
      var scolorchange = scolor.replace(/(rgb\()|(\))/g, "").split(",").map(function(a) {
        return parseint(a);
      });
      return scolorchange;
    }
  }
})();

// 验证该位置的像素 不是背景色为true
function checkcolor(i, j, width, bg) {
  var x = calc(width, i, j);

  if (imgd.data[x] != bg[0] && imgd.data[x + 1] != bg[1] && imgd.data[x + 2] != bg[2]) {
    return true;
  } else {
    return false;
  }
}

// 改变颜色值
function changecolor(i, j, colorarr) {
  var x = calc(width, i, j);
  imgd.data[x] = colorarr[0];
  imgd.data[x + 1] = colorarr[1];
  imgd.data[x + 2] = colorarr[2];
}


// 返回对应像素点的序号
function calc(width, i, j) {
  if (j < 0) {
    j = 0;
  }
  return 4 * (i * width + j);
}

// 方向数组
var next = [
  [0, 1], //右
  [1, 0], //下
  [0, -1], // 左
  [-1, 0] //上 
];

// 深度优先搜索 
function dfs(x, y, color) {
  changecolor(x, y, color);
  for (var k = 0; k <= 3; k++) {
    // 下一个坐标
    var tx = x + next[k][0];
    var ty = y + next[k][1];

    //判断越界
    if (tx < 0 || tx >= height || ty < 0 || ty >= width) {
      continue;
    }


    if (book[tx][ty] == 0 && checkcolor(tx, ty, width, bg)) {
      // 判断位置
      book[tx][ty] = 1;
      dfs(tx, ty, color);
    }

  }
  return;
}

/*****上面为封装的函数*****/

/***参数***/
var bg = colorrgb("#fff"); //忽略的背景色
var width = 220;
var height = 220;
var imgd; //预留给 像素信息数组
var colors = ["#368bff", "#ef2767", "#f17900", "#399690", "#5aa6f7", "#fd417e", "#ffc000", "#59b6a6"];  //染色数组
// 随机colors数组的一个序号
var rannum = (function() {
  var len = colors.length;
  return function() {
    return math.floor(math.random() * len);
  }
})();

// 标记数组 
var book = []; 
for (var i = 0; i < height; i++) { 
　　book[i] = []; 
　　for (var j = 0; j < width; j++) { 
　　　　book[i][j] = 0; 
　　} 
}


// canvas 部分
var canvas = $("canvas")[0];
var ctx = canvas.getcontext("2d");

var img = new image();
img.src = path; //这里的path就是图片的地址
img.onload = function() {
  ctx.drawimage(img, 0, 0, width, height);
  imgd = ctx.getimagedata(0, 0, width, height);

  for (var i = 0; i < height; i++) {
    for (var j = 0; j < width; j++) {
      if (book[i][j] == 0 && checkcolor(i, j, width, bg)) { //没标记过 且是非背景色
        book[i][j] = 1;
        var color = colorrgb(colors[rannum()]);
        dfs(i, j, color);  //深度优先搜索
      }
    }
  }

  ctx.putimagedata(imgd, 0, 0);
}

总结

虽然看起来有点长，其实大部分函数都在处理像素点的信息。实现起来，主要就是得对深度优先搜索有所了解，每个像素点都进行深度优先搜索，染过色的自然被标记过，所以当一个新的没标记过的像素点出现时，自然意味着新的颜色块。细节方面，就是注意一下imgd.data和像素点序号之间的对应关系，别的也就还好了。不过注意一点就是，因为像素点很小，所以肉眼觉得不相连的色块也有可能是连在一起的，会染成一样的颜色。

忘了放图了，这里放几张，拿qq截的，把外面的边框不小心也截了，嘛，凑活看看吧

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。