三角洲运营进来军训！

11在上班
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前言

看B站学三角洲已经是11的固定活动了，本来11只是个老鼠人，结果一进首页，啊？原本非常帅气的一句话：黑夜 正是我的主场，文字被挡住后如下图... 092bb23171b7e23027921d013615f15b.png

请问三角洲运营在掘金吗？我要报警啦！

image.png

不过换个角度想，48:5的比例的图片，配上background-size:cover，这种传统CSS方案基于容器几何中心进行裁剪，而实际内容重心可能偏离几何中心，文字被挡住再正常不过了。

行吧，既然阿B没改，那我们看看如何分析图片的<渲染重心>，避免构图导致重点被遮挡。

渲染重心是什么

渲染重心就是指第一眼看到这张图的位置。由图片里颜色的分布、对比度、饱和度、亮度这些因素综合决定的。可以通过像素计算得到<视觉最重>的点，然后对比UI布局里的<安全区域>，检测关键内容是否在合适的区域里。

适用场景有哪些

检测的意义本质是提升图片的质量。如果在渲染过程检测，对于渲染效果没什么意义，因为css样式并没有做其他兼容，检测模式更适合放在B端平台，在上传图片时做前置校验，比如以下几种场景：

  • 活动页 banner 图片自动校验构图
  • 后台配置系统图片预警提示
  • 内容平台上传图片智能质检
  • UI 设计稿智能辅助排版

不管是运营、设计师，还是写后台管理的前端，还是PM，都能用

技术路线大概是这样

  1. 获取图片像素数据（Canvas + calculateVisualCenter）
  2. 对像素点进行聚类，提取主要色块
  3. 给每个色块打分（比如按面积 × 亮度 × 饱和度）
  4. 根据权重 + 坐标求出视觉重心坐标
  5. 判断这个点是不是在安全区里

上点代码感受一下

async function calculateVisualCenter(img) {
  const canvas = document.createElement('canvas');
  const ctx = canvas.getContext('2d');
  
  // 1. 绘制图像到Canvas
  canvas.width = img.naturalWidth;
  canvas.height = img.naturalHeight;
  ctx.drawImage(img, 0, 0);
  
  // 2. 获取像素数据
  const imageData = ctx.getImageData(0, 0, canvas.width, canvas.height);
  const data = imageData.data;
  
  let totalBrightness = 0;
  let weightedX = 0, weightedY = 0;
  
  // 3. 遍历像素计算亮度加权中心
  for(let y = 0; y < canvas.height; y++) {
    for(let x = 0; x < canvas.width; x++) {
      const index = (y * canvas.width + x) * 4;
      // 亮度计算公式（YUV标准）
      const r = data[index];
      const g = data[index+1];
      const b = data[index+2];
      const brightness = 0.299*r + 0.587*g + 0.114*b;
      
      totalBrightness += brightness;
      weightedX += x * brightness;
      weightedY += y * brightness;
    }
  }
  
  return {
    x: weightedX / totalBrightness,
    y: weightedY / totalBrightness
  };
}

这个函数就能大概帮你算出当前图片的视觉中心，接下来你再把这个点去和 UI 里的<安全区域>对比一下，结果就可以直接得到。

后续优化

如果你还想再优化一下，这几个方向可以搞搞：

  • 自动标注图片里的文本 + 重心偏移
  • 多图批量检测，出个报告提示哪里问题多
  • 给图片配置系统加个「预览+检测」小工具
  • 接入 AI 模型，直接跑一遍关键区域识别（比如图里有人、logo、文字）

总结

这篇文章已经是黑夜之子赛季发现的问题了，下个赛季即将开始，祝福大家新赛季大红多多！ 这篇文章不出意外的话后续还会继续更新，这个方案其实还有挺多问题的，实际上还需要继续优化。

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