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

一、颜色矩阵

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 ]

颜色矩阵计算
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

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

使用示例

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

二、常用方法

1、旋转

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

a、围绕红色轴旋转

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:

$R = R'$

$G = G'\cdot \cos\theta + B'\cdot \sin\theta$

$B = -G'\cdot \sin\theta + B'\cdot \cos\theta$

$A = A'$

矩阵表示:

$\left [ \begin{matrix} R\\\G\\\B\\\A\end{1} \right ] = \left [ \begin{matrix} 1 & 0 & 0 & 0 & 0 \\\ 0 & \cos\theta & \sin\theta & 0 & 0\\\ 0 & -\sin\theta & \cos\theta & 0 & 0 \\\ 0 & 0 & 0 & 1 & 0\end{1} \right ] \left [ \begin{matrix} R'\\\G'\\\B'\\\A'\end{1} \right ]$

b、围绕绿色轴旋转

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:

$R = R'\cdot \cos\theta-B'\cdot \sin\theta$

$G = G'$

$B = R'\cdot \sin\theta + B'\cdot \cos\theta$

$A = A'$

矩阵表示:

$\left [ \begin{matrix} R\\\G\\\B\\\A\end{1} \right ] = \left [ \begin{matrix} \cos\theta & 0 & -\sin\theta & 0 & 0 \\\ 0 & 1 & 0 & 0 & 0\\\ \sin\theta & 0 & \cos\theta & 0 & 0 \\\ 0 & 0 & 0 & 1 & 0\end{1} \right ] \left [ \begin{matrix} R'\\\G'\\\B'\\\A'\end{1} \right ]$

c、围绕蓝色轴旋转

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:

$R = R'\cdot \cos\theta+G'\cdot \sin\theta$

$G = -R'\cdot \sin\theta+G'\cdot \cos\theta$

$B = B'$

$A = A'$

矩阵表示:

$\left [ \begin{matrix} R\\\G\\\B\\\A\end{1} \right ] = \left [ \begin{matrix} \cos\theta & \sin\theta & 0 & 0 & 0 \\\ -\sin\theta & \cos\theta & 0 & 0 & 0\\\ 0 & 0 & 1 & 0 & 0 \\\ 0 & 0 & 0 & 1 & 0\end{1} \right ] \left [ \begin{matrix} R'\\\G'\\\B'\\\A'\end{1} \right ]$

使用示例

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

2、缩放

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)

R、G、B、A各值计算结果: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。

$R = R'\cdot rScale$

$G = G'\cdot gScale$

$B = B'\cdot bScale$

$A = A'\cdot aScale$

矩阵表示:

$\left [ \begin{matrix} R\\\G\\\B\\\A\end{1} \right ] = \left [ \begin{matrix} rScale & 0 & 0 & 0 & 0 \\\ 0 & gScale & 0 & 0 & 0\\\ 0 & 0 & bScale & 0 & 0 \\\ 0 & 0 & 0 & aScale & 0\end{1} \right ] \left [ \begin{matrix} R'\\\G'\\\B'\\\A'\end{1} \right ]$

使用示例

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

3、饱和度

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)

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。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。

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

使用示例

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

三、ColorMatrix相乘

1、设置

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

$M = M_A \cdot M_B$

矩阵表示为:

使用示例

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]

2、前乘

前乘相当于，当前矩阵乘以输入的矩阵

$M' = M \cdot S$

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

使用示例

mColorMatrix.reset();

mColorMatrix.preConcat(mColorMatrixA);

mColorMatrix.preConcat(mColorMatrixB);

上例多次调用preConcat，则相当于

$\left [ \begin{matrix} & & \\\ & Result & ColorMatrix & \\\ & &\end{1} \right ] = \left [ \begin{matrix} & & \\\ & Initial & ColorMatrix & \\\ & &\end{1} \right ] \left [ \begin{matrix} a_0 & a_1 & a_2 & a_3 & a_4 \\\ a_5 & a_6 & a_7 & a_8 & a_9 \\\ a_1_0 & a_1_1 & a_1_2 & a_1_3 & a_1_4 \\\ a_1_5 & a_1_6 & a_1_7 & a_1_8 & a_1_9\end{1} \right ] \left [ \begin{matrix} b_0 & b_1 & b_2 & b_3 & b_4 \\\ b_5 & b_6 & b_7 & b_8 & b_9 \\\ b_1_0 & b_1_1 & b_1_2 & b_1_3 & b_1_4 \\\ b_1_5 & b_1_6 & b_1_7 & b_1_8 & b_1_9\end{1} \right ]$

3、后乘

后乘相当于，输入的矩阵乘以当前矩阵

$M' = S \cdot M$

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)

使用示例

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

$\left [ \begin{matrix} & & \\\ & Result & ColorMatrix & \\\ & &\end{1} \right ] = \left [ \begin{matrix} b_0 & b_1 & b_2 & b_3 & b_4 \\\ b_5 & b_6 & b_7 & b_8 & b_9 \\\ b_1_0 & b_1_1 & b_1_2 & b_1_3 & b_1_4 \\\ b_1_5 & b_1_6 & b_1_7 & b_1_8 & b_1_9\end{1} \right ] \left [ \begin{matrix} a_0 & a_1 & a_2 & a_3 & a_4 \\\ a_5 & a_6 & a_7 & a_8 & a_9 \\\ a_1_0 & a_1_1 & a_1_2 & a_1_3 & a_1_4 \\\ a_1_5 & a_1_6 & a_1_7 & a_1_8 & a_1_9\end{1} \right ] \left [ \begin{matrix} & & \\\ & Initial & ColorMatrix & \\\ & &\end{1} \right ]$

四、总结

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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邮箱:[email protected]

五、参考

ColorMatrix

Paint之ColorMatrix与滤镜效果

 Android Matrix矩阵详解

转载：http://www.idtkm.com/2016/09/18/13%E3%80%81ColorMatrix/

android - ColorMatrix详解

一、颜色矩阵

使用示例

二、常用方法

1、旋转

2、缩放

3、饱和度

使用示例

三、ColorMatrix相乘

1、设置

2、前乘

3、后乘

使用示例

四、总结

五、参考

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