[文章]基于ArkUI开发框架，图片马赛克处理的实现

关于马赛克

马赛克是一种使用较为广泛的图片处理方式，通过将图片特定区域的色阶细节劣化、色块打乱让图片模糊化，常用来遮挡图片中的重要信息及隐私内容。本期，我们将通过图像的基础知识帮助大家了解图片马赛克处理的原理，同时给大家带来ArkUI开发框架中图片马赛克处理的实现。




一、图像基础

了解图片的像素以及分辨率等基础知识，有助于后文对马赛克原理的理解。

1. 像素

像素（英文名：pixel，简称px）是图片的最小单位，每张图片都是由无数的像素点组成。如图1所示，每个小方格就是一个个的像素点，每个像素点都具有明确的位置坐标和色彩数值，像素点的位置和颜色共同决定该图片所呈现出来的样子。




图1 像素点

在计算机中，每个像素点的色彩数值都是通过RGB通道来控制，RGB即三原色：红Red，绿Green，蓝Blue的通道，这三种色彩混合叠加，几乎能形成人类视力所能感知的所有颜色。由此，设置图片中每个像素的RGB通道分量值，并根据特有的算法或者滤波器，便可让像素呈现任何颜色。




图2 光学三原色

2. 分辨率

分辨率是图片在长和宽上各拥有的像素，分辨率越高，所包含的像素就越多，图片就越清晰。如图3所示，是一张分辨率为12*14的图片，由横向12个像素点和纵向14个像素点构成，共包含了12*14个像素点。不难发现，由于分辨率比较低，我们甚至无法辨别图片的内容。




图3 低分辨率图片

如图4所示，通过不断增大图片的分辨率，不难看出，图片的清晰度越来越高。




图4 分辨率的变化



二、马赛克原理

增大图片的分辨率可以让图片变得更清晰，那么我们是不是可以降低图片的分辨率来让图片变模糊？

马赛克的原理就是降低原图片的分辨率。如图5所示，首先我们将原图分割成若干个大小一致的小方格，然后获取每个小方格中的像素点的平均色彩数值，最后使用获取到的平均色彩数值替换该方格中所有的像素点，即可实现图片的马赛克处理。




图5 马赛克原理

同时，我们还可以控制图片中小方格的个数来实现马赛克的强弱，如图6所示。




图6 马赛克强弱控制



三、马赛克实现

相信大家已经熟悉了马赛克的原理，下面我们将以全马赛克图片为例，为大家介绍基于ArkUI开发框架的马赛克的具体实现。

1. 首先我们需获取ArkUI开发框架的image能力，该能力提供了图片开发的基本接口。

import image from \"@ohos.multimedia.image\"

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2. 通过readPixelsToBuffer接口，一次性读取图片中所有的像素点数据，每个像素点数据都包含了RGB通道的分量值（如Red:18、Green:250、Blue:20）。

let bufferData = new ArrayBuffer(bitmap.getPixelBytesNumber());
await bitmap.readPixelsToBuffer(bufferData);

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其中ArrayBuffer里面缓存的像素点数据主要包括RGB通道的分量值及图片透明度，参考代码如下：

for (let index = 0; index < dataArray.length; index += 4) {
   const r = dataArray[index];
   const g = dataArray[index+1];
   const b = dataArray[index+2];
   const a = dataArray[index+3];
}

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3. 根据自定义的单个小方格的Width和Height，将整个图片分成若干小方格。

//横排的正方形个数
var x_index = Math.floor(targetWidth / realPixel_W);
//纵排的正方形个数
var y_index = Math.floor(targetHeight / realPixel_H);

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4. 获取每个小方格左上角的最大坐标及右下角的最小坐标，以确定小方格的区域。并根据每个小方格内的所有像素点数据统一该区域的像素，统一方式可以是取该区域内像素点的平均值，或者随机选取一个像素。




参考代码如下：

for (let ch = 0; ch < y_index; ch++) {
for (let cw = 0; cw < x_index; cw++) {
    let max_x = (cw + 1) * realPixel_W > targetWidth ? targetWidth : (cw + 1) * realPixel_W;
    let max_y = (ch + 1) * realPixel_H > targetHeight ? targetHeight : (ch + 1) * realPixel_H;
    let min_x = cw * realPixel_W;
    let min_y = ch * realPixel_H;
    //取左上角的像素值
    let center_p = inPixels[min_y+1][min_x+1];
    //设置该正方形里的像素统一
    for (let zh = min_y; zh < max_y; zh++) {
      for (let zw = min_x; zw < max_x; zw++) {
        inPixels[zh][zw] = center_p;
      }
    }
  }
}

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5. 通过writeBufferToPixels接口，将统一的像素点数据缓存到ArrayBuffer中，并写入PixelMap，由此得到整张马赛克处理的图片。

writeBufferToPixels(src: ArrayBuffer): Promise

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四、涂鸦马赛克

通过上文的介绍，相信大家已经基本掌握了马赛克的实现。下面我们将为大家带来马赛克开发的具体实例“涂鸦马赛克”，即可以根据手指滑动的轨迹，生成对应的马赛克区域。本文仅提供实现思路及关键代码，感兴趣的小伙伴可结合上文的介绍补全代码。

1. 给图片添加Touch事件，获取手指的运动轨迹。参考代码如下：

Image(this._mCropPixelMap.pixelMap)
  .width(300)
  .height(300)
  .margin(10)
  .objectFit(ImageFit.Contain)
  .onTouch(event => {
    let array: TouchObject[] = event.changedTouches;
    for (let i = 0;i < array.length; i++) {
      //触摸的x y坐标
      let centX = array.x;
      let centY = array.y;
    }
  });

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2. 根据运动轨迹，以触摸点的坐标（x，y）为中心，根据自定义小方格的大小，动态确认马赛克区域的位置。参考代码如下：

//获取到左上角的坐标
let offMinX = Math.floor(centerX - pixel / 2);
let offMinY = Math.floor(centerY - pixel / 2);
//右下角的坐标
let offMaxX = Math.floor(centerX + pixel / 2);
let offMaxY = Math.floor(centerY + pixel / 2);
offMinX = offMinX < 0 ? 0 : offMinX;
offMinY = offMinY < 0 ? 0 : offMinY;
offMaxX = offMaxX > targetWidth ? targetWidth : offMaxX;
offMaxY = offMaxY > targetHeight ? targetHeight : offMaxY;

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3. 统一马赛克区域的所有的像素点值。

//取左上角的像素值
let center_p = PixelExampleUtils.inPixels[offMaxY+1][offMaxX+1];
//设置该正方形里的像素统一
for (let zh = offMinY; zh < offMaxY; zh++) {
  for (let zw = offMinX; zw < offMaxX; zw++) {
    PixelExampleUtils.inPixels[zh][zw] = center_p;
    changeArray[zh][zw] = center_p;
  }
}

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4. 最后将更改的像素点写入图片中，即可得到手指滑动轨迹的马赛克图片。

以上就是本期全部内容，恭喜你花几分钟时间获得了一个实用的技能。期待广大开发者能开发出更多有趣的马赛克应用。