gitbook/朱涛 · Kotlin编程第一课/docs/490408.md

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2022-09-03 22:05:03 +08:00
# 题目解答 | 期中考试版本参考实现
你好我是朱涛。上节课我给你布置了一份考试题你完成得怎么样了呢这节课呢我会来告诉你我是如何用Kotlin来做这个图片处理程序的供你参考。
由于上节课我们已经做好了前期准备,所以这里我们直接写代码就行了。
## 1.0版本
对于图片反转和裁切的这个问题,如果一开始你就去想象一个大图片,里面有几万个像素点,那你可能会被吓到。但是,如果你将数据规模缩小,再来分析的话,你会发现这个问题其实很简单。
这里我们就以一张4X4像素的照片为例来分析一下。
![](https://static001.geekbang.org/resource/image/2f/20/2f31e490e0b973c9511e4aaa921f0520.jpg?wh=1498x646)
这其实就相当于一个抽象的模型如果我们基于这张4X4的照片继续分析翻转和裁切就会容易很多。我们可以来画一个简单的图形
![](https://static001.geekbang.org/resource/image/b6/8d/b6a1a1f3b70b9b1a8132c51a92660d8d.jpg?wh=2000x814)
上面这张图,从左到右分别是原图、横向翻转、纵向翻转、裁切。其中,翻转看起来是要复杂一些,而裁切是最简单的。
![](https://static001.geekbang.org/resource/image/64/c3/64001cb039dbcff66c4e9eec48dcf6c3.jpg?wh=2000x789)
我们先来处理裁切。对于裁切,其实只需要将图片当中某个部分的像素拷贝到内存,然后存储成为一张新图片就行了。
```plain
/**
* 图片裁切
*/
fun Image.crop(startY: Int, startX: Int, width: Int, height: Int): Image {
val pixels = Array(height) { y ->
Array(width) { x ->
getPixel(startY + y, startX + x)
}
}
return Image(pixels)
}
```
以上代码中我们创建了一个新数组pixels它的创建方式是通过Lambda来实现的而Lambda当中最关键的逻辑就是 `getPixel(startY + y, startX + x)`,也就是从原图当中取像素点。
这代码是不是比你想象中简单很多?其实,图片的翻转也是一样的。只要我们能**找出坐标的对应关系**,代码也非常简单。
![](https://static001.geekbang.org/resource/image/7a/c8/7aeeb78bb0a4a6f8cb4a3308e2842fc8.jpg?wh=1633x880)
可以看到,对于原图的(1, 0)这个像素点来说,它横向翻转以后就变成了(2, 0)。所以,对于(x, y)坐标来说,横向翻转以后,就应该变成(width-1-x, y)。找到这个对应关系以后,我们就直接抄代码了!
```plain
/**
* 横向翻转图片
*/
fun Image.flipHorizontal(): Image {
val pixels = Array(height()) { y ->
Array(width()) { x ->
getPixel(y, width() - 1 - x)
}
}
return Image(pixels)
}
```
可见,以上这段代码几乎跟裁切是一模一样的,只是说,裁切要限制宽高,而翻转则是跟原图保持一致。
看到这里,相信你也马上就能想明白纵向翻转的代码该如何写了!
![](https://static001.geekbang.org/resource/image/2e/1e/2e7ae2ec91856141ff2881ec2cdb441e.jpg?wh=1671x899)
我们还是以(1, 0)这个像素点为例,在纵向翻转以后就变成了(1, 3),它们的转换规则是(x, height-1-y)。
```plain
/**
* 纵向翻转图片
*/
fun Image.flipVertical(): Image {
val pixels = Array(height()) { y ->
Array(width()) { x ->
getPixel(height() - 1 - y, x) // 改动这里
}
}
return Image(pixels)
}
```
所以说,只要我们能找到中间的转换关系,纵向翻转的代码,只需要在横向翻转的基础上,改动一行即可。
### 单元测试
其实针对图像算法的单元测试,我们最好的方式,就是准备一些现有的图片案例。比如说,我们随便找一张图,用其他的软件工具,对它进行翻转、裁切,然后存储起来。比如还是这四张图:
![图片](https://static001.geekbang.org/resource/image/85/d8/85f71d3914e23b7ed8664ae57f0e9fd8.png?wh=1128x424)
我们可以把处理后的图片保存在单元测试的文件夹下,方便我们写对应的测试用例。
![图片](https://static001.geekbang.org/resource/image/47/d2/47ff01b7fd65dcf6e99e298be6e104d2.png?wh=478x327)
那么有了这些图片之后我想你应该就能想到要怎么办了。这时候你只需要写一个图片像素对比的方法checkImageSame()就好办了。
```plain
private fun checkImageSame(picture: Image, expected: Image) {
assertEquals(picture.height(), expected.height())
assertEquals(picture.width(), expected.width())
for (row in 0 until picture.height()) {
for (column in 0 until picture.width()) {
val actualPixel = picture.getPixel(row, column)
val expectedPixel = expected.getPixel(row, column)
assertEquals(actualPixel, expectedPixel)
}
}
}
```
其实,这个函数的思路也很简单,就是逐个对比两张图片之间的像素,看看它们是不是一样的,如果两张图所有的像素都一样,那肯定就是一样的。
有了这个方法以后,我们就可以快速实现单元测试代码了。整体流程大致如下:
![图片](https://static001.geekbang.org/resource/image/d3/a6/d37e162b313258fa01ed4f1a99d7d0a6.png?wh=1114x394)
```plain
@Test
fun testCrop() {
val image = loadImage(File("${TEST_BASE_PATH}android.png"))
val height = image.height() / 2
val width = image.width() / 2
val target = loadImage(File("${TEST_BASE_PATH}android_half_crop.png"))
val crop = image.crop(0, 0, width, height)
checkImageSame(crop, target)
}
@Test
fun testFlipVertical() {
val origin = loadImage(File("${TEST_BASE_PATH}android.png"))
val target = loadImage(File("${TEST_BASE_PATH}android_up_side_down.png"))
val flipped = origin.flipVertical()
checkImageSame(flipped, target)
}
@Test
fun testFlipHorizontal() {
val origin = loadImage(File("${TEST_BASE_PATH}android.png"))
val target = loadImage(File("${TEST_BASE_PATH}android_flipped.png"))
val flipped = origin.flipHorizontal()
checkImageSame(flipped, target)
}
```
有了单元测试,我们就再也不用担心以后改代码的时候,不小心改出问题了。
那么到这里1.0版本就算是完成了。我们接着来看看2.0版本。
## 2.0版本
2.0版本的任务,我们需要支持下载网络上面的图片,并且还要能够存起来。由于这是一个比较耗时的操作,我们希望它是一个挂起函数。
关于下载HTTP的图片其实我们借助OkHttp就可以简单实现。下面我们来看看代码。
> 补充为了不偏离主题我们不考虑HTTPS的问题。
```plain
fun downloadSync() {
logX("Download start!")
val okHttpClient = OkHttpClient().newBuilder()
.connectTimeout(10L, TimeUnit.SECONDS)
.readTimeout(10L, TimeUnit.SECONDS)
.build()
val request = Request.Builder().url(url).build()
val response = okHttpClient.newCall(request).execute()
val body = response.body
val responseCode = response.code
if (responseCode >= HttpURLConnection.HTTP_OK &&
responseCode < HttpURLConnection.HTTP_MULT_CHOICE &&
body != null
) {
// 1 注意这里
body.byteStream().apply {
outputFile.outputStream().use { fileOut ->
copyTo(fileOut)
}
}
}
logX("Download finish!")
}
```
以上代码中有一个地方是需要注意的我用注释标记了。也就是当我们想要把网络流中的数据存起来的时候我们可以借助Kotlin提供的 **IO扩展函数**快速实现这样不仅方便而且还不用担心FileOutputStream调用close()的问题。这个部分的代码在Java当中是要写一堆模板代码的。
下载本身的功能实现以后,挂起函数的封装也就容易了。
```plain
suspend fun downloadImage(url: String, outputFile: File): Boolean {
return withContext(Dispatchers.IO) {
try {
downloadSync()
} catch (e: Exception) {
println(e)
// return@withContext 不可省略
return@withContext false
}
// return@withContext 可省略
return@withContext true
}
}
```
这里,我们可以直接用 **withContext**让下载的任务直接分发到IO线程。
代码写到这里2.0版本要求的功能基本上就算是完成了。这样一来我们就可以在main函数当中去调用它了。
```plain
fun main() = runBlocking {
val url = "http://xxxx.jpg"
val path = "${BASE_PATH}downloaded.png"
downloadImage(url, File(path))
loadImage(File(path))
.flipVertical()
.writeToFile(File("${BASE_PATH}download_flip_vertical.png"))
logX("Done")
}
// 将内存图片保存到硬盘
fun Image.writeToFile(outputFile: File): Boolean {
return try {
val width = width()
val height = height()
val image = BufferedImage(width, height, BufferedImage.TYPE_INT_RGB)
for (x in 0 until width) {
for (y in 0 until height) {
val awtColor = getPixel(y, x)
image.setRGB(x, y, awtColor.rgb)
}
}
ImageIO.write(image, "png", outputFile)
true
} catch (e: Exception) {
println(e)
false
}
}
/*
输出结果:
================================
Download start!
Thread:DefaultDispatcher-worker-1
================================
================================
Download finish!
Thread:DefaultDispatcher-worker-1
================================
================================
Done
Thread:main
================================
*/
```
通过运行结果我们会发现图片下载的任务已经被分发到IO线程池了而其他的代码仍然在主线程之上。
## 小结
其实课程进行到这里你就会发现Kotlin和Java、C之类的语言的编程方式是完全不一样的。Kotlin提供了丰富的扩展函数在很多业务场景下Kotlin是可以大大减少代码量的。
另外你也会发现当你熟悉Kotlin协程以后它的使用一点都不难。对于上面的代码我们通过withContext(Dispatchers.IO)就能切换线程,之后,我们就可以在协程作用域当中随意调用了!
## 思考题
你觉得我们在downloadImage()这个挂起函数内部直接写死Dispatchers.IO的方式好吗如果换成下面这种写法会不会更好为什么
```plain
suspend fun downloadImage(
coroutineContext: CoroutineContext = Dispatchers.IO,
url: String,
outputFile: File
): Boolean {
return withContext(coroutineContext) {
try {
downloadSync()
} catch (e: Exception) {
println(e)
return@withContext false
}
return@withContext true
}
}
```