给出一串尺寸相同的商品鞋图片，将它们鞋头的朝向判断出来。例如：

先展示一下最后的效果：

思路：

其实找到规律非常简单。

• 我们首先得统一一下尺寸 1000 宽度，不然的话之后像素位置判断很难统一，这里可以使用批量的图片工具转一下就行（不要问为什么8张图也要转，我们模拟的是上千张图）。
• 接下来，我们需要开始找规律，再说之前，先来一张图：我们先分为两大区域，A区和B区，撇去logo不看，鞋子都有一个规律：右边低，左边高。我们就从这个地方切入。

nodejs分析图片像素：

初始化一个项目，然后安装下我们的依赖：npm i get-pixels --save。这个包用于读取图的像素信息。 我们先展示下初始代码：

var getPixels = require("get-pixels");
var fs = require("fs");
var path = require("path");
getPixels(img, function (err, pixels) {
if (err) {
return false
}else{
console.log(pixels)
}我是08年出道的高级前端老鸟，有问题或者交流经验可以进我的扣扣裙 519293536 我都会尽力帮大家哦
})

我们拿到了像素信息，我这里用了一张50-50像素的图片作为演示，图片太大不利于我们分析。发现它跑出来了这么多像素信息：

shap里面是我们的图片宽高等信息，data里面是像素的详细信息，但是它分的不够明确，50-50的图片，拆分出来了10000个像素信息，我们需要转化成像素，4个一个rgba，变成50-50的像素点，类似于这样的结构： [[rgb],[rgb],[rgb],[rgb]] 于是这块是我们接下来要去做的：

var arr = []; //对像素进行收集，三个一组rgb
var arrtemp = []; //临时的数组，用于储存拿到的临时三个rgb
pixels.data.forEach((item, index) => {
if (index % 4 === 0) {
arr.push(arrtemp)
arrtemp = [] //对像素储存空间重置
} else {
arrtemp.push(item)
}
});
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最后我们得到的 arr 就是我们需要的啦！这里变量的命名，我展示的比较随意，根据大家自己业务需求去命名，好的命名可维护性很重要哦。

接下来我们还需要去判断，第一个像素出现的位置。通过ps来吸一下颜色看看。

• 底色的颜色

• 物体的颜色

很明显，rgb数值越小，越可能出现我们需要的物体，那么这里就可以来做一个判断了。我这里设置的阈值是低于200，我就认为是物体，你们也可以根据自己需要来，我的代码只是大概粗略的，大家可以根据自己能力去优化：

var width = pixels.shape[0]; //收集图片宽度
var arr = []; //对像素进行收集，三个一组rgb
var arrtemp = []; //临时的数组，用于储存拿到的临时三个rgb
var flag = true; //是否需要判断第一个目标像素点位置
var okIndex = 0; //目标像素出现的位置
var indexindex = 0; //记录循环中目标像素点的计数累加
pixels.data.forEach((item, index) => {
if (index % 4 === 0) {
arr.push(arrtemp)
indexindex++;
if (flag) {
if ((((arrtemp.filter((item2) => item2 < 200)).length) > 1)) { //像素值如果大于200 就是目标像素
okIndex = indexindex
flag = !flag
}
}
arrtemp = [] //对像素储存空间重置
} else {
arrtemp.push(item)
}
});
arr.shift()
console.log('最高像素出现在：', (okIndex / width).toFixed(2).toString().split('.')[1], '%位置上')
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做到这里之后，差不多鞋子的判断也都出来了

if ((okIndex / width).toFixed(2).toString().split('.')[1] < 50) { //只要超过画布一半 就认为是
console.log('鞋头朝右')
res('鞋头朝右')
} else {
console.log('鞋头朝左')
res('鞋头朝左')
}
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但是这样会有一个问题，可以看到有些图片是带有左上角logo的，这种怎么解决呢？ 也简单，我们设置一下行数，一张图片多少行像素之前，我们就先不判断它，到了后面几行，才开始判断。

const noCheckLine = 160; //需要忽略的行，例如顶上有Adidas logo打标干扰判断像素位置
if ((((arrtemp.filter((item2) => item2 < 200)).length) > 1) && indexindex / width > noCheckLine) //像素值如果大于200 就是目标像素
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根据这样的判断，我们就可以从指定的行数才开始去找自己要的那个像素点了。

至此，我们如果需要批量的话，可以发现，这个东西其实是回调函数，不太好批量操作，我们封装成promise，加上async函数，完美~

var getPixels = require("get-pixels");
var fs = require("fs");
var path = require("path");
(async () => {
......
})()
function getInformation(img) {
return new Promise((res, rej) => {
getPixels(img, function (err, pixels) {
if (err) {
rej('图片拉取失败！')
}
......
if ((okIndex / width).toFixed(2).toString().split('.')[1] < 50) { //只要超过画布一半 就认为是
res('鞋头朝右')
} else {
res('鞋头朝左')
}
})
})
}
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再展示一下最后的效果：

留下的问题：

拖鞋，凉鞋以及侧面的该怎么去判断呢？这里的方法并不适用于这些，但是并不代表着没有办法。

拖鞋类，我们可以反过来判断，那么怎么判断是不是拖鞋呢？像素信息密度就可以，指定一个阈值。 凉鞋类也可以根据具体的产品样本去找出规律。

• 问：这种准确率又达不到百分百，那还是不靠谱呀！
• 答：问题一般能解决掉95%，剩下来的5%就是调整参数了。如果需要更好的解决方案，可以尝试人工智能，但我想，那么大批量的素材需要训练出来，也许等训练完，肉眼都看完了....并且模型的训练，也要考虑到众多的样本特征。记住我：我是08年出道的高级前端老鸟，有问题或者交流经验可以进我的扣扣裙 519293536 我都会尽力帮大家哦

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