本篇转自 Idtk 的博客，详细的讲解了 android ColorMatrix的相关内容。一起来看看！希望大家喜欢。

Idtk 的博客地址：

http://www.idtkm.com/

涉及方法

颜色矩阵

颜色矩阵是一个用来表示三原色和透明度的4×5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 ]

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]

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});

常用方法

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)

• 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

根据平行四边形法则 R、G、B、A 各值计算结果:

矩阵表示:

• 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

根据平行四边形法则R、G、B、A各值计算结果:

矩阵表示:

• 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

根据平行四边形法则 R、G、B、A 各值计算结果:

矩阵表示:

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:

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)

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、G、B、A 各值计算结果:

矩阵表示:

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 :

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]

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)

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。

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。

• 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:

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

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]

前乘

前乘相当于，当前矩阵乘以输入的矩阵

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

后乘

后乘相当于，输入的矩阵乘以当前矩阵

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

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)。

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