この記事は、JavaScriptを使用して画像の上位Nのメインカラー値を取得する方法についての詳細な説明とコード共有です。興味のある友人は参照してください。
質問要件
ページに最も頻繁に表示されるタグを見つけてください! ! !
個人的な解決策:
var eles = document.getElementsByTagName('*'); var rs = []; for(var i=0; i<eles.length; i++) { var tag_name = eles[i].tagName.toLowerCase(); if(undefined != tag_name) { if(inJsonArray(rs, tag_name)) { addWeight(rs, tag_name); }else { rs.push({ tag : tag_name, weight : 1 }) } } } SortByWeight(rs);
アイデア:
すべてのタグを取得します -- タグ名に従ってクラスター化 -- 重みに従ってソートします。
もっと良い方法があれば、ぜひ共有してください。
今日の質問を見てみましょう:
画像の上位 N 個のメイン カラー値を取得することは、上記のほとんどのラベルの問題と非常に似ています。データ サイズは異なりますが、その他はすべて同じです。
この問題の考え方は非常に明確です。最初のステップは画像データを取得することであり、2 番目のステップはカラー値に従ってクラスタリングすることであり、3 番目のステップはクラスタリング結果を並べ替えることです。そこで今回はこの考え方をベースに実装していきます。
1.データ取得
画像データの取得はcanvasのgetImageData()メソッドを使用し、画像の各ピクセルのrgbaデータを取得できます。
var imgdatas=context.getImageData(0,0,150,150);//获取当前canvas数据 var imgdata = imgdatas.data;//获取rgba数据 var i = 0, len = imgdata.length; var arr = []; //将图片rgba数据push到新数组中 for(i ; i<len ; i+=4 ) { arr.push(imgdata[i]+','+imgdata[i+1]+','+imgdata[i+2]+','+imgdata[i+3]); }
このようにして、写真のすべてのデータを取得することができ、残りは数学の問題です。
2. データクラスタリング
重複を削除し、同じカラー値をマージし、カラー値の重みの出現数 (重み) を記録します
直接数学的統計、または K 平均法による決定など、多くのクラスタリング方法があります。 - ツリー、ナイーブ ベイズ、サポート ベクター マシンなどを作成する場合は、好きなものを使用するだけですが、さまざまな方法の適用性と効率性を考慮する必要があります。
そのような配列 [{rgba: '21,12,45,0',weight: 12}, {...}] を取得して、色の値と出現数を記録します。
3 の並べ替え。クラスタリング結果
前のステップで取得した json 配列を属性の重みの値に応じて大きい順または小さい順に並べ替えます。言うまでもなく、並べ替えアルゴリズムは必要ありません。
4. 結果プレビュー
5. To Do
rgba(234,234,234,1) と rgba(234,235,235,1) を結合する必要がありますか?それらを一つに?値、これには類似度の計算などの問題が含まれます。
クラスタリングアルゴリズムを最適化する
複雑さを増し、パフォーマンスを向上させ、実行速度を向上させる
いくつかの視覚化機能と組み合わせる
6. まとめ結局のところ、大量のデータをバックエンドで処理する方が適切です。 、ディストリビューションは、数式フレームワークなどのマルチターミナル コンピューティングを使用できます。
ブラウザのデータ処理能力は依然として制限されています。
上記は私があなたのためにまとめたものです。
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JavaScriptはブラウザとnode.js環境で実行され、JavaScriptエンジンに依存してコードを解析および実行します。 1)解析段階で抽象的構文ツリー(AST)を生成します。 2)ASTをコンパイル段階のバイトコードまたはマシンコードに変換します。 3)実行段階でコンパイルされたコードを実行します。

PythonとJavaScriptの将来の傾向には、1。Pythonが科学コンピューティングの分野での位置を統合し、AI、2。JavaScriptはWebテクノロジーの開発を促進します。どちらもそれぞれのフィールドでアプリケーションシナリオを拡大し続け、パフォーマンスをより多くのブレークスルーを行います。

開発環境におけるPythonとJavaScriptの両方の選択が重要です。 1)Pythonの開発環境には、Pycharm、Jupyternotebook、Anacondaが含まれます。これらは、データサイエンスと迅速なプロトタイピングに適しています。 2)JavaScriptの開発環境には、フロントエンドおよびバックエンド開発に適したnode.js、vscode、およびwebpackが含まれます。プロジェクトのニーズに応じて適切なツールを選択すると、開発効率とプロジェクトの成功率が向上する可能性があります。

はい、JavaScriptのエンジンコアはCで記述されています。1)C言語は、JavaScriptエンジンの開発に適した効率的なパフォーマンスと基礎となる制御を提供します。 2)V8エンジンを例にとると、そのコアはCで記述され、Cの効率とオブジェクト指向の特性を組み合わせて書かれています。3)JavaScriptエンジンの作業原理には、解析、コンパイル、実行が含まれ、C言語はこれらのプロセスで重要な役割を果たします。

JavaScriptは、Webページのインタラクティブ性とダイナミズムを向上させるため、現代のWebサイトの中心にあります。 1)ページを更新せずにコンテンツを変更できます。2)Domapiを介してWebページを操作する、3)アニメーションやドラッグアンドドロップなどの複雑なインタラクティブ効果、4)ユーザーエクスペリエンスを改善するためのパフォーマンスとベストプラクティスを最適化します。

CおよびJavaScriptは、WebAssemblyを介して相互運用性を実現します。 1)CコードはWebAssemblyモジュールにコンパイルされ、JavaScript環境に導入され、コンピューティングパワーが強化されます。 2)ゲーム開発では、Cは物理エンジンとグラフィックスレンダリングを処理し、JavaScriptはゲームロジックとユーザーインターフェイスを担当します。

JavaScriptは、Webサイト、モバイルアプリケーション、デスクトップアプリケーション、サーバー側のプログラミングで広く使用されています。 1)Webサイト開発では、JavaScriptはHTMLおよびCSSと一緒にDOMを運用して、JQueryやReactなどのフレームワークをサポートします。 2)ReactNativeおよびIonicを通じて、JavaScriptはクロスプラットフォームモバイルアプリケーションを開発するために使用されます。 3)電子フレームワークにより、JavaScriptはデスクトップアプリケーションを構築できます。 4)node.jsを使用すると、JavaScriptがサーバー側で実行され、高い並行リクエストをサポートします。

Pythonはデータサイエンスと自動化により適していますが、JavaScriptはフロントエンドとフルスタックの開発により適しています。 1. Pythonは、データ処理とモデリングのためにNumpyやPandasなどのライブラリを使用して、データサイエンスと機械学習でうまく機能します。 2。Pythonは、自動化とスクリプトにおいて簡潔で効率的です。 3. JavaScriptはフロントエンド開発に不可欠であり、動的なWebページと単一ページアプリケーションの構築に使用されます。 4. JavaScriptは、node.jsを通じてバックエンド開発において役割を果たし、フルスタック開発をサポートします。


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