JS获取图片的top N色值方法

这次给大家带来JS获取图片的top N色值方法，JS获取图片top N色值的注意事项有哪些，下面就是实战案例，一起来看一下。

题目要求

找出一个页面中出现次数最多的标签！！！

个人解法：

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);

思路：

拿到所有的标签--根据标签名称聚类---根据权重排序。

如果有更好的方法，欢迎交流。

下面看今天这个问题：

获取一张图片的top N主色值,和上面最多标签的问题很类似，数据大小有区别，别的都差不多的。

这个问题思路很清晰，第一步，拿到图片的数据；第二步，根据色值进行聚类；第三步，对聚类结果排序。所以这次就是根据这个思路去实现。

1、数据获取

图片数据获取使用了canvas的getImageData()方法，能获取到图片每个像素点的rgba数据。

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]);  
}

这样就可以拿到图片的所有数据了，剩下的就是数学问题了。

2、数据聚类

去重,相同色值合并，记录该色值出现个数（权重）weight

聚类方法就比较多了，直接数学统计，或者k-means,决策树，朴素贝叶斯，支持向量机等等，喜欢哪个就用哪个就可以了，但是还是需要考虑下不同方法的适用情况和效率什么的了。
我们会得到这样一个数组 [{rgba: '21,12,45,0', weight: 12}, {...}]来记录色值和出现次数,

3、聚类结果排序

对上一步中得到的json数组进行排序，根据属性weight的值从大到小或者从小到大排序，排序算法就不用多言了。

4、结果预览

5、to Do

相似色值合并

rgba(234,234,234,1)和rgba(234,235,235,1)类似的这种是否有必要合并成为一个值，这里又会涉及到相似度计算等问题。

优化聚类算法

提高复杂度，提升性能，提升执行速度

结合可视化的一些东西

6、总结

数据多的处理还是放在后端比较合适，毕竟可以利用分布式框架等多端计算。

而浏览器处理数据的能力还是有限。

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