我有一张从相机胶卷或任何其他来源加载的图片,通常是本地的。
如何访问其像素数据图以执行某些计算或测量?
答案 0 :(得分:9)
有一种方法可以使用本机模块获取此信息,但我目前只有Android实现。在RN 0.42.3上测试。首先,您需要在应用中创建本机模块。假设应用程序使用名称SampleApp
进行初始化,请在React Native项目android/app/src/main/java/com/sampleapp/bitmap
中创建新目录,其中包含两个文件:
机器人/应用/ SRC /主/ JAVA / COM / sampleapp /位图/ BitmapReactPackage.java
package com.sampleapp;
import com.facebook.react.ReactPackage;
import com.facebook.react.bridge.JavaScriptModule;
import com.facebook.react.bridge.NativeModule;
import com.facebook.react.bridge.ReactApplicationContext;
import com.facebook.react.uimanager.ViewManager;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.util.List;
public class BitmapReactPackage implements ReactPackage {
@Override
public List<Class<? extends JavaScriptModule>> createJSModules() {
return Collections.emptyList();
}
@Override
public List<ViewManager> createViewManagers(ReactApplicationContext reactContext) {
return Collections.emptyList();
}
@Override
public List<NativeModule> createNativeModules(
ReactApplicationContext reactContext) {
List<NativeModule> modules = new ArrayList<>();
modules.add(new BitmapModule(reactContext));
return modules;
}
}
机器人/应用/ SRC /主/ JAVA / COM / sampleapp /位图/ BitmapModule.java
package com.sampleapp;
import com.facebook.react.bridge.NativeModule;
import com.facebook.react.bridge.ReactApplicationContext;
import com.facebook.react.bridge.ReactContext;
import com.facebook.react.bridge.ReactContextBaseJavaModule;
import com.facebook.react.bridge.ReactMethod;
import com.facebook.react.bridge.Promise;
import com.facebook.react.bridge.WritableNativeArray;
import com.facebook.react.bridge.WritableNativeMap;
import android.graphics.Bitmap;
import android.graphics.BitmapFactory;
import java.io.IOException;
public class BitmapModule extends ReactContextBaseJavaModule {
public BitmapModule(ReactApplicationContext reactContext) {
super(reactContext);
}
@Override
public String getName() {
return "Bitmap";
}
@ReactMethod
public void getPixels(String filePath, final Promise promise) {
try {
WritableNativeMap result = new WritableNativeMap();
WritableNativeArray pixels = new WritableNativeArray();
Bitmap bitmap = BitmapFactory.decodeFile(filePath);
if (bitmap == null) {
promise.reject("Failed to decode. Path is incorrect or image is corrupted");
return;
}
int width = bitmap.getWidth();
int height = bitmap.getHeight();
boolean hasAlpha = bitmap.hasAlpha();
for (int x = 0; x < width; x++) {
for (int y = 0; y < height; y++) {
int color = bitmap.getPixel(x, y);
String hex = Integer.toHexString(color);
pixels.pushString(hex);
}
}
result.putInt("width", width);
result.putInt("height", height);
result.putBoolean("hasAlpha", hasAlpha);
result.putArray("pixels", pixels);
promise.resolve(result);
} catch (Exception e) {
promise.reject(e);
}
}
}
正如您在第二个文件中看到的那样,有一个方法getPixels
,它将作为Bitmap
本机模块的一部分从JS获得。它接受图像文件的路径,将图像转换为内部位图类型,允许读取图像像素。所有图像像素逐个读取并以十六进制字符串的形式保存到像素阵列(因为React Native不允许通过桥传递十六进制值)。这些十六进制字符串有8个字符,每ARGB个通道有2个字符:前两个字符是alpha通道的十六进制值,第二个是 - 红色,第三个是 - 绿色,后两个是蓝色通道。例如,值ffffffff
- 是白色,ff0000ff
- 是蓝色。为方便起见,返回图像宽度,高度和alpha通道的存在以及像素阵列。 Method使用对象返回一个promise:
{
width: 1200,
height: 800,
hasAlpha: false,
pixels: ['ffffffff', 'ff00ffff', 'ffff00ff', ...]
}
还必须在应用程序中注册Native模块,修改android/app/src/main/java/com/sampleapp/MainApplication.java
并在其中添加新模块:
@Override
protected List<ReactPackage> getPackages() {
return Arrays.<ReactPackage>asList(
new MainReactPackage(),
new BitmapReactPackage() // <---
);
}
如何使用JS:
import { NativeModules } from 'react-native';
const imagePath = '/storage/emulated/0/Pictures/blob.png';
NativeModules.Bitmap.getPixels(imagePath)
.then((image) => {
console.log(image.width);
console.log(image.height);
console.log(image.hasAlpha);
for (let x = 0; x < image.width; x++) {
for (let y = 0; y < image.height; y++) {
const offset = image.width * y + x;
const pixel = image.pixels[offset];
}
}
})
.catch((err) => {
console.error(err);
});
我需要提一下,它表现得非常慢,很可能是因为通过桥传输了一个巨大的阵列。
答案 1 :(得分:0)
谢谢迈克尔。 今天似乎容易多了
for x in df[df['call'] == 1]:
df["ret"] = df.groupby("ticker")['price'].apply(lambda x: (x) - (x.shift(2)))
df['aa']=df.groupby("ticker")['dividend'].apply(lambda x: (x) + (x.shift(1))+(x.shift(2)))/ df['price']
df['tsr']= df['logret']+df['div_scale']