背景
目前，用户线上看车、选车方式千篇一律，为了能带给用户更好的看车体验，足不出户掌握360°车源细节，商家就需要对车源进行360°的外观采集。在开发车智赢+App外观采集拍摄组件的过程中发现，如果仅仅通过示例图来引导商家完成360°的车源外观采集，效果会因为拍摄距离、拍摄角度等问题难以得到保证。
实现思路
先将示例图片转成 Bitmap 点，根据图片已知的特定规则，从上、下、左、右四个方向进行扫描，扫描出四条边的点数组，四条边的点数组进行合并，最终生成一个完整有序的点数组，再将生成的点数组每个点相连，生成一个闭合图形的 BezierPath。
遇到的“坑”
四条边的点数组直接合并，然后每个点相连，生成一个闭合图形的 BezierPath，其实这个思路是有问题的，四条边的点数组中存在重复的点，直接相邻的点相连，出来的图形就会如上图所示。如果只是简单的排重，又会遇到数组中的点不连续等问题。所以这边又重新调整了实现的思路，先水平方向左、右两条边的点数组排重，然后垂直方向上、下两条边的点数组排重。再通过垂直方向上、下两条边的点数组去补偿左、右两条边的点数组，最后合并水平方向补偿完的左、右两条边的点数组。
最终的实现思路及核心的代码
- 先将图片转成 Bitmap 点，根据特定的规则（非透明像素），从上、下、左、右四个方向进行扫描，扫描出四条边的点数组
NSMutableArray<NSValue *> *arrLeft = [NSMutableArray array];
NSMutableArray<NSValue *> *arrBottom = [NSMutableArray array];
NSMutableArray<NSValue *> *arrRight = [NSMutableArray array];
NSMutableArray<NSValue *> *arrTop = [NSMutableArray array];
for (NSInteger row = 0; row < h; row++) {
// 获取左边的点数组
for (NSInteger col = 0; col < w; col++) {
const uint8_t *pixel = &rgba[row * bytesPerRow + col * bytesPerPixel];
if (pixel[3] != 0x00) {
[arrLeft addObject:[NSValue valueWithCGPoint:CGPointMake(col, row)]];
break;
}
}
// 获取右边的点数组
for (NSInteger col = w - 1; col >= 0; col--) {
const uint8_t *pixel = &rgba[row * bytesPerRow + col * bytesPerPixel];
if (pixel[3] != 0x00) {
[arrRight insertObject:[NSValue valueWithCGPoint:CGPointMake(col, row)] atIndex:0];
break;
}
}
}
for (NSInteger col = 0; col < w; col++) {
// 获取下边的点数组
for (NSInteger row = h - 1; row >= 0; row--) {
const uint8_t *pixel = &rgba[row * bytesPerRow + col * bytesPerPixel];
if (pixel[3] != 0x00) {
[arrBottom addObject:[NSValue valueWithCGPoint:CGPointMake(col, row)]];
break;
}
}
// 获取上边的点数组
for (NSInteger row = 0; row < h; row++) {
const uint8_t *pixel = &rgba[row * bytesPerRow + col * bytesPerPixel];
if (pixel[3] != 0x00) {
[arrTop insertObject:[NSValue valueWithCGPoint:CGPointMake(col, row)] atIndex:0];
break;
}
}
}
- 水平方向和垂直方向的点数组排重。
NSMutableSet *arrLeftSet = [NSMutableSet setWithArray:arrLeft];
NSMutableSet *arrRightSet = [NSMutableSet setWithArray:arrRight];
NSMutableSet *arrBottomSet = [NSMutableSet setWithArray:arrBottom];
NSMutableSet *arrTopSet = [NSMutableSet setWithArray:arrTop];
// 右边排重
[arrLeftSet intersectSet:arrRightSet];
for (int i = (int)(arrRight.count - 1); i >= 0; i--) {
@autoreleasepool {
NSValue *value = arrRight[i];
if ([arrLeftSet containsObject:value]) [arrRight removeObject:value];
}
}
// 顶部排重
[arrBottomSet intersectSet:arrTopSet];
for (int i = (int)(arrTop.count - 1); i >= 0; i--) {
@autoreleasepool {
NSValue *value = arrTop[i];
if ([arrBottomSet containsObject:value]) [arrTop removeObject:value];
}
}
- 用上、下两条边的点数组去分别补偿左、右两条边的点数组（这边主要的思路就是通过找到重合点，然后将上、下两条边重合点之间的点补偿到左、右两条边的点数组中，补偿完的效果图如下）
// arrFixPoints 其实就是上边或者下边的点数组
NSMutableSet<NSValue *> *arrCoincidentPointsSet = [NSMutableSet setWithArray:arrFixPoints];
// arrOriginalPoints 其实就是左边或者右边的点数组
[arrCoincidentPointsSet intersectSet:[NSSet setWithArray:arrOriginalPoints]];
- 取出左、右两条边点数组的头节点和尾节点元素，用上、下两条边的点数组去再次补偿，合并左、右两条边的点数组，将生成的点数组每个点相连，生成一个闭合图形的 BezierPath
// 考虑特殊情况: 如果是示例图中是个矩形，之前的补偿方案会存在问题，所以取出左边和右边底部的点，用下边的点数组再次进行补偿
NSMutableArray<NSValue *> *arrBottomOriginalPoints = [NSMutableArray array];
NSValue *valueLB = arrLeftPoints.lastObject;
NSValue *valueRB = arrRightPoints.firstObject;
if (valueLB && valueRB) {
[arrBottomOriginalPoints addObject:valueLB];
[arrBottomOriginalPoints addObject:valueRB];
arrBottomOriginalPoints = [self handleOriginalPoints:arrBottomOriginalPoints fixPoints:arrBottomPoints isDirectionRTL:YES];
if ([arrBottomOriginalPoints.firstObject isEqualToValue:valueLB] &&
[arrBottomOriginalPoints.lastObject isEqualToValue:valueRB] &&
arrBottomOriginalPoints.count > 2) {
for (int i = 1; i < (arrBottomOriginalPoints.count - 2); i++) {
@autoreleasepool {
[arrLeftPoints addObject:arrBottomOriginalPoints[i]];
}
}
}
}
// 取出左边和右边顶部的点，用上边的点数组再次进行补偿
NSMutableArray<NSValue *> *arrTopOriginalPoints = [NSMutableArray array];
NSValue *valueLT = arrLeftPoints.firstObject;
NSValue *valueRT = arrRightPoints.lastObject;
if (valueLT && valueRT) {
[arrTopOriginalPoints addObject:valueRT];
[arrTopOriginalPoints addObject:valueLT];
arrTopOriginalPoints = [self handleOriginalPoints:arrTopOriginalPoints fixPoints:arrTopPoints isDirectionRTL:NO];
if ([arrTopOriginalPoints.firstObject isEqualToValue:valueRT] &&
[arrTopOriginalPoints.lastObject isEqualToValue:valueLT] &&
arrTopOriginalPoints.count > 2) {
for (int i = 1; i < (arrTopOriginalPoints.count - 2); i++) {
@autoreleasepool {
[arrRightPoints addObject:arrTopOriginalPoints[i]];
}
}
}
}
NSMutableArray<NSValue *> *arrPoints = [NSMutableArray array];
if (arrLeftPoints.count) [arrPoints addObjectsFromArray:arrLeftPoints];
if (arrRightPoints.count) [arrPoints addObjectsFromArray:arrRightPoints];
效果展示
结束语
从图片中获取轮廓的方案有很多种，例如：OpenCV、Vision 框架、DeepLab 等。在我们这次的需求中，示例图是有特定规则的，所以获取轮廓并不是特别复杂。一步一步按着预想的思路就可以实现，所以最终我们没有采用额外引入其他框架来实现。当然上述获取轮廓的思路并不一定是最优解，后续还需要我们继续思考和优化。
