图片尺寸相似度匹配

来源：互联网发布：淘宝美工摄影编辑：程序博客网时间：2024/05/01 18:46

由于页面布局需要，页面中需要放置图片的位置，其宽高（比）总是固定的，而后台某一类图片尺寸又是千差万别，为了使放置在页面上的图片，其被拉伸程度缩短到最小，需要后台对图片尺寸进行匹配，挑选出一个宽高（比）最近接的图片放置于页面进行显示

如，以下为存储图片的PO类

public class PicContentPO {       /**        * 图片名称。        */       private String name;         /**    * 图像宽度 单位像素。    */   private Integer picWidth;         /**    * 图像高度 单位像素。    */   private Integer picHeight;public Integer getPicWidth() {return picWidth;}public void setPicWidth(Integer picWidth) {this.picWidth = picWidth;}public Integer getPicHeight() {return picHeight;}public void setPicHeight(Integer picHeight) {this.picHeight = picHeight;}        public String getName() {            return name;        }        public void setName(String name) {            this.name = name;        }}

为了从众多PicContentPO中，找出与指定宽高（比）最接近的图片，可使用Comparator类对众多PicContentPO进行排序，下标越小的PicContentPO，其匹配程度越高

    class PosterComparator implements Comparator<PicContentPO> {        private int width;        private int height;        public PosterComparator(int width, int height) {            this.height = height;            this.width = width;        }        /**         * 算法说明:值越小和固定尺寸越匹配         * S1=非重叠部分面积  S0=重叠部分面积  K1=V1,V2图形斜率  K0=固定尺寸的斜率         * (|K1-K0|+1) * S1/S0             */        @Override        public int compare(PicContentPO v1, PicContentPO v2) {            // v1 > v2 v1参数有误，选v2            if (v1 == null || v1.getPicHeight() == null || v1.getPicWidth() == null                    || v1.getPicHeight() == 0 || v1.getPicWidth() == 0) {                return 1;            }            // v1 < v2 v2参数有误，选v1            if (v2 == null || v2.getPicHeight() == null || v2.getPicWidth() == null                    || v2.getPicHeight() == 0 || v2.getPicWidth() == 0) {                return -1;            }            // 计算v1和标准区域的差别值            int minHeight = Math.min(height, v1.getPicHeight());            int minWidth = Math.min(width, v1.getPicWidth());            // v1和标准的非重叠部分面积            // 两个图形相互不包含            // ┌────┐            // │         │            // ├────┼────┐            // │         │         │            // └────┴────┘            int result1 = Math.abs((v1.getPicWidth() - width) * minHeight)                    + Math.abs((v1.getPicHeight() - height) * minWidth);            // 两个图形一大包含一小            // ┌──────────────┐            // ├──────┐                │            // │              │               │            // └──────┴───────┘            if ((v1.getPicWidth() - width) * (v1.getPicHeight() - height) > 0) {                result1 = result1 + (v1.getPicWidth() - width) * (v1.getPicHeight() - height);            }            // v1与标准尺寸的匹配系数            result1 = (Math.abs(v1.getPicHeight() / v1.getPicWidth() - height / width) + 1)                    * result1 / (minHeight * minWidth);            // 计算v2和标准区域的差别值            minHeight = Math.min(height, v2.getPicHeight());            minWidth = Math.min(width, v2.getPicWidth());            // v2和标准的非重叠部分面积            // 两个图形相互不包含            int result2 = Math.abs((v2.getPicWidth() - width) * minHeight)                    + Math.abs((v2.getPicHeight() - height) * minWidth);            // 两个图形一大包含一小            if ((v2.getPicWidth() - width) * (v2.getPicHeight() - height) > 0) {                result2 = result2 + (v2.getPicWidth() - width) * (v2.getPicHeight() - height);            }            // v2与标准尺寸的匹配系数            result2 = (Math.abs(v2.getPicHeight() / v2.getPicWidth() - height / width) + 1)                    * result2 / (minHeight * minWidth);            return result1 - result2; // 差别值越小，权重越高        }    }

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