幫圖片加上影像特效 (III) - 負片與灰階效果

Create simple effects for your images (III) - Negative & Grayscale Effects

前兩次提過，簡單地利用 Matrix ，就可以輕易做出 陰影特效 及 鏡像特效。

這次，我將向大家分享，如何利用另一種 Matrix - ColorMatrix，來做出負片與灰階效果。

最上面那張圖的上半部，是原來的影像，一個美麗的地球。下半部的左邊，就是這地球影像的負片效果。右邊，則是灰階效果的呈現。

負片效果

負片效果的演算法，很簡單。就像底下這樣。

R' = 255 - R; G' = 255 - G; B' = 255 - B;

算法很簡單，可是在 Android 中要如何做到呢？難不成要用 Bitmap.getPixel() 及 Bitmap.setPixel()，逐一針對每個像素來改他的顏色值？！

當然不是！這樣的做法，太沒效率，速度一定很慢。在 Android 中，針對這樣的需求，你可以透過 ColorMatrixColorFilter 來完成。在建構一個 ColorMatrixColorFilter 時，你得傳給他一個 ColorMatrix。因此，重點就在這個 ColorMatrix。

ColorMatrix 文件一開頭的註釋，就已經將他的功能講得很清楚。

//5x4 matrix for transforming the color+alpha components of a Bitmap. //The matrix is stored in a single array, and its treated as follows: //[ a, b, c, d, e, // f, g, h, i, j, // k, l, m, n, o, // p, q, r, s, t ] // //When applied to a color [r, g, b, a], the resulting color is computed as //(after clamping) // R' = a*R + b*G + c*B + d*A + e; // G' = f*R + g*G + h*B + i*A + j; // B' = k*R + l*G + m*B + n*A + o; // A' = p*R + q*G + r*B + s*A + t;

讓我們看一下，這負片效果的原始碼，你會更加清楚。

Paint paint = new Paint(Paint.ANTI_ALIAS_FLAG); ColorMatrix cm = new ColorMatrix(new float[] { -1f, 0f, 0f, 0f, 255f, 0f, -1f, 0f, 0f, 255f, 0f, 0f, -1f, 0f, 255f, 0f, 0f, 0f, 1f, 0f}); paint.setColorFilter(new ColorMatrixColorFilter(cm)); canvas.drawBitmap(m_bmp, 0, 0, paint);

將一個地球的圖片設給 m_bmp，透過上面這個程式範例，畫出來的樣子，就是一張具有負片效果的圖。

灰階效果

負片會了，灰階應該也很簡單了吧！我告訴你，要完成灰階效果，更簡單。ColorMatrix 都幫你將算法寫好了。你只要呼叫 ColorMatrix.setSaturation(0) 即可。

等等，學東西，可不能這樣就含混帶過。別忘了，Android 的原始碼都給你了，我們得利用他追根究柢，一探究竟才行。

打開 ColorMatrix.java 的原始碼，翻到 setSaturation()。這個函式的實現如下：

public void setSaturation(float sat) { reset(); float[] m = mArray; final float invSat = 1 - sat; final float R = 0.213f * invSat; final float G = 0.715f * invSat; final float B = 0.072f * invSat; m[0] = R + sat; m[1] = G; m[2] = B; m[5] = R; m[6] = G + sat; m[7] = B; m[10] = R; m[11] = G; m[12] = B + sat; }

透過 android.graphics.ColorFilter 與 android.graphics.ColorMatrix，你還可以玩出更多的效果，別忘了 ApiDemos 的範例程式中，也有用到。

很多好東西，就在你身旁，千萬別捨近求遠了。