win10在设置颜色里有个从“背景图片中选取一种主题颜色”的选项
，还有在很多内容展示软件中都使用了这样的功能。
现在我们需要在 nuget 引用 win2d.uwp 和 Toolkit.uwp 两个库。
首先将一个图片流转换成 win2d 的 CanvasBitmap 对象，然后通过 CanvasBitmap 的 GetPixelColors 方法获取到图片的全部颜色数组。
/// <summary>
/// 通过stream获取主题色
/// </summary>
/// <param name="uri"></param>
/// <returns></returns>
public async Task<Color> GetPaletteImage(IRandomAccessStream stream)
{ //实例化资源
var bimap = await CanvasBitmap.LoadAsync(device , stream);
//取色
Color[] colors = bimap.GetPixelColors();
return await GetThemeColor(colors);
}
在拿到整个颜色数组后我们需要计算出 平均亮度，平均饱和度，和平均色相
foreach (var item in colors)
{
//将 rgb 转换成 hsv 对象
HsvColor hsv = Microsoft.Toolkit.Uwp.Helpers.ColorHelper.ToHsv(item); //先将黑色和白色剔除掉
if (hsv.V < 0.3 || hsv.S < 0.2)
{
continue;
}
//找出最大饱和度
maxS = hsv.S > maxS ? hsv.S : maxS;
//找出最大亮度度
maxV = hsv.V > maxV ? hsv.V : maxV;
//找出最大色相
maxH = hsv.H > maxH ? hsv.H : maxH;
//色相总和
sumHue += hsv.H;
//亮度总和
sumS += hsv.S;
//饱和度总和
sumV += hsv.V;
count++;
notBlackWhite.Add(item); }
double avgV = sumV / count;
double avgS = sumS / count;
double maxAvgV = maxV / 2;
double maxAvgS = maxS / 2;
double maxAvgH = maxH / 2;
//计算各个值，用来做判断用
double h = Math.Max(maxAvgV, avgV);
double s = Math.Min(maxAvgS, avgS);
double hue = Math.Min(maxAvgH, avgH);
已经将需要做判断的值求出来后，我们将 剔除了白色和黑色的 数据在做一遍计算，符合条件的颜色相加在一起 再 将总和除以符合条件的数量。
foreach (var item in notBlackWhite)
{
HsvColor hsv = Microsoft.Toolkit.Uwp.Helpers.ColorHelper.ToHsv(item);
//颜色大于平均色相 并且 饱和度大于平局饱和度 并且 亮度大于平局亮度 的符合条件 进行相加
if (hsv.H >= hue + && hsv.V >= h && hsv.S >= s)
{
R += item.R;
G += item.G;
B += item.B;
count++;
}
}
double r = R / count;
double g = G / count;
double b = B / count;
color = Color.FromArgb(255, (byte)r, (byte)g, (byte)b);
右边为图片的主题颜色，可以看到这张图片的大部分颜色为黑色，而当我们看到这张图片的时候我们的注意力就却会被蓝色吸引住，我们在计算中并不是找到出现最多次的颜色为主题颜色，而是亮度和饱和度最为突出的作为主题色。
全部代码：
using Microsoft.Graphics.Canvas;
using Microsoft.Toolkit.Uwp;
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Threading.Tasks;
using Windows.Storage.Streams;
using Windows.UI;namespace uwp_播放器.Data
{
public class ImageThemeBrush
{
CanvasDevice device = new CanvasDevice(); /// <summary>
/// 通过Uri获取主题色
/// </summary>
/// <param name="uri"></param>
/// <returns></returns>
public async Task<Color> GetPaletteImage(Uri uri)
{
//实例化资源
var bimap = await CanvasBitmap.LoadAsync(device, uri); //取色
Color[] colors = bimap.GetPixelColors();
return await GetThemeColor(colors);
} /// <summary>
/// 通过stream获取主题色
/// </summary>
/// <param name="uri"></param>
/// <returns></returns>
public async Task<Color> GetPaletteImage(IRandomAccessStream stream)
{ //实例化资源
var bimap = await CanvasBitmap.LoadAsync(device , stream); //取色
Color[] colors = bimap.GetPixelColors();
return await GetThemeColor(colors); } #region Methon：方法 private async Task<Color> GetThemeColor(Color[] colors)
{
Color color = new Color(); await Task.Run(() =>
{
//饱和度 黑色多
double sumS = ;
//明亮度 白色多
double sumV = ;
double sumHue = ;
//颜色中最大亮度
double maxV = ;
//颜色中最大饱和度
double maxS = ;
//颜色中最大色相
double maxH = ;
double count = ;
List<Color> notBlackWhite = new List<Color>();
foreach (var item in colors)
{
//将 rgb 转换成 hsv 对象
HsvColor hsv = Microsoft.Toolkit.Uwp.Helpers.ColorHelper.ToHsv(item); //先将黑色和白色剔除掉
if (hsv.V < 0.3 || hsv.S < 0.2)
{
continue;
}
//找出最大饱和度
maxS = hsv.S > maxS ? hsv.S : maxS;
//找出最大亮度度
maxV = hsv.V > maxV ? hsv.V : maxV;
//找出最大色相
maxH = hsv.H > maxH ? hsv.H : maxH;
//色相总和
sumHue += hsv.H;
//亮度总和
sumS += hsv.S;
//饱和度总和
sumV += hsv.V;
count++;
notBlackWhite.Add(item); } double avgH = sumHue / count;
double avgV = sumV / count;
double avgS = sumS / count;
double maxAvgV = maxV / ;
double maxAvgS = maxS / ;
double maxAvgH = maxH / ; //计算各个值，用来做判断用
double h = Math.Max(maxAvgV, avgV);
double s = Math.Min(maxAvgS, avgS);
double hue = Math.Min(maxAvgH, avgH); //aveS = aveS ;
double R = ;
double G = ;
double B = ;
count = ; foreach (var item in notBlackWhite)
{
HsvColor hsv = Microsoft.Toolkit.Uwp.Helpers.ColorHelper.ToHsv(item);
//颜色大于平均色相 并且 饱和度大于平局饱和度 并且 亮度大于平局亮度 的符合条件 进行相加
if (hsv.H >= hue + && hsv.V >= h && hsv.S >= s)
{
R += item.R;
G += item.G;
B += item.B;
count++;
}
} double r = R / count;
double g = G / count;
double b = B / count; color = Color.FromArgb(, (byte)r, (byte)g, (byte)b); }); colors = null; return color;
}
#endregion
}
}
