JavaScript纯色二维码变成彩色二维码的示例分析
这篇文章给大家分享的是有关JavaScript纯色二维码变成彩色二维码的示例分析的内容。小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，一起跟随小编过来看看吧。
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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
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