使用canvas实现照片马赛克效果：基础算法实现

使用canvas实现照片马赛克效果：基础算法实现

照片马赛克效果是一种常见的图像处理技术，通过将一张主图分割成多个小区域，并用相似的素材图片填充这些区域，从而实现独特的视觉效果。本文将详细介绍如何使用canvas实现这一效果，重点讲解算法实现部分。

实现思路

要实现照片马赛克效果，需要准备以下基础素材：

• 主图
• 多张素材图

具体实现步骤如下：

1. 在canvas上绘制主图作为最底层
2. 将主图区域分割成m行n列的小方格，并获取每个区域的像素信息
3. 将所有素材图绘制到canvas上，获取每张素材图的像素信息
4. 计算每张素材图与主图每个区域的相似度
5. 每个小方格绘制与之相似度最大的素材图，绘制在canvas的第二层

实现细节

准备素材

为了防止canvas渲染时无法获取图片，需要预先加载所有图片资源。

计算相似度

为了简化计算，将每张素材图绘制到1px x 1px的画布上，获取其平均颜色。然后使用CIELAB颜色空间计算颜色差异度。

CIELAB颜色空间

CIELAB色彩空间（英语：CIELAB color space）又写为Lab*，是国际照明委员会（缩写为CIE）在1976年定义的色彩空间。它将颜色用三个值表达示：“L*”代表感知的亮度、“a*”和“b*”代表人类视觉的四种独特颜色：红色、绿色、蓝色和黄色。CIELAB旨在作为一个感知上统一的空间，其中给定的数字变化对应于相似的感知颜色变化；虽然并不是真正的感知均匀，但在工业上仍可用于检测颜色的细微差异。

结论

经过对比测试，发现使用CIELAB色彩空间计算颜色相似度的效果更符合预期，因此本次实现将采用CIELAB色彩空间的方式计算RGB颜色相似度。

由于时间有限，本文仅介绍了算法实现部分，后续将发布第二篇文章详细介绍具体功能实现。

参考文献

• CIELAB色彩空间