欢迎加入开源鸿蒙跨平台社区：https://openharmonycrossplatform.csdn.net

前言

在移动应用中，图片加载是一个关键的体验点。网络环境不佳时，图片区域长时间显示白屏或灰底，用户体验非常割裂。
传统的做法是放一个 Loading 转圈或固定的占位图，但这种方式依然比较生硬。

BlurHash 是一种革命性的占位符技术。它将图片压缩成一段只有二三十个字符的短字符串。客户端只需要这段字符串，就能瞬间（< 1ms）在本地解码并渲染出一个模糊但色调与原图一致的占位图。

blurhash_dart 是该算法的 Dart 纯实现版本。对于 OpenHarmony 应用，这意味着你可以在不增加太多带宽成本的情况下，实现如丝般顺滑的各种图片加载过渡效果。

一、核心原理与效果

1.1 什么是 BlurHash？

BlurHash 算法基于 离散余弦变换 (DCT)，类似于 JPEG 的压缩原理，但它只保留最低频的颜色信息（Base83 编码）。

• 输入：一张 4MB 的高清大图。
• 编码：在服务端生成一段字符串，如 LEHV6nWB2yk8pyo0adR*.7kCMdnj。
• 传输：API 返回 JSON { "url": "http://...", "blurhash": "LEHV..." }。
• 解码：客户端拿到字符串，毫秒级还原出一张模糊图。

1.2 效果对比

阶段	传统方式	BlurHash 方式
加载前	灰色方块 / Loading	带有原图色调的模糊光影
加载中	突兀的图片显示	模糊图平滑过渡到原图

二、集成与用法详解

2.1 添加依赖

这个库是纯 Dart 算法实现，用于解码和编码。通常我们在 UI 层只需要解码。

dependencies:
  blurhash_dart: ^1.2.1
  image: ^4.0.0 # 用于处理图片数据

2.2 基础用法：解码 (Decode)

将 Hash 字符串转为图片像素数据。

import 'package:blurhash_dart/blurhash_dart.dart';
import 'package:image/image.dart' as img;

void main() {
  const hash = 'LEHV6nWB2yk8pyo0adR*.7kCMdnj';
  
  // 1. 解码为 Image 对象 (32x32 足够模糊图使用了)
  img.Image image = BlurHash.decode(hash, width: 32, height: 32);

  // 2. 转换为 PNG 或其他格式使用
  List<int> pngBytes = img.encodePng(image);
}

2.3 结合 Flutter UI

在 Flutter 中，我们通常配合 flutter_blurhash 包（封装了 Widget）或者自己写一个 CustomPainter。这里展示如何用 blurhash_dart 手动实现，以便更好地理解原理和控制。

import 'dart:ui' as ui;
import 'package:blurhash_dart/blurhash_dart.dart';
import 'package:image/image.dart' as img;

Future<ui.Image> generateBlurImage(String hash) async {
  // 1. 解码
  final image = BlurHash.decode(hash, width: 32, height: 32);
  
  // 2. 转换为 Flutter ui.Image
  final completer = Completer<ui.Image>();
  ui.decodeImageFromPixels(
    image.getBytes(), // 获取 RGBA 字节
    32, 
    32, 
    ui.PixelFormat.rgba8888,
    (result) => completer.complete(result),
  );
  return completer.future;
}

三、OpenHarmony 适配与实战

在 OpenHarmony 上，处理图像数据需要注意性能。由于 blurhash_dart 是在 Dart 堆内存中进行数学运算，如果主线程解码大量 Hash，可能会导致掉帧。

3.1 性能优化：Compute Isolate

强烈建议将解码过程放在 compute 中执行。

import 'package:flutter/foundation.dart';

// 这是一个顶级函数
Uint8List decodeHashIsolate(String hash) {
  final image = BlurHash.decode(hash, width: 20, height: 20); // 20x20 足够小且快
  return img.encodePng(image); // 返回 PNG 字节，方便 Image.memory 使用
}

class BlurImagePlaceholder extends StatelessWidget {
  final String hash;

  const BlurImagePlaceholder({required this.hash});

  @override
  Widget build(BuildContext context) {
    return FutureBuilder<Uint8List>(
      future: compute(decodeHashIsolate, hash), // 放到子线程
      builder: (context, snapshot) {
        if (snapshot.hasData) {
          return Image.memory(
            snapshot.data!,
            fit: BoxFit.cover,
            gaplessPlayback: true,
          );
        }
        return Container(color: Colors.grey[200]); // 降级方案
      },
    );
  }
}

3.2 鸿蒙特定的内存考量

OpenHarmony 系统通常对应用内存有管理策略。blurhash_dart 生成的是 img.Image 对象，包含了完整的像素数组。用完后（转为 UI 纹理后），Dart GC 会自动回收，但在列表滚动等高频场景下，要注意生成的图片尺寸不要太大。通常 20x20 到 32x32 的模糊图放大后效果最好，且内存占用极低。

四、编码端 (Encoder)

虽然编码通常在服务端进行，但如果你的应用允许用户上传图片，你可以在上传前计算 BlurHash 发给服务器。

import 'dart:io';
import 'package:image/image.dart' as img;

void preUpload(File file) {
  // 1. 读取并缩放图片（编码大图很慢！）
  final original = img.decodeImage(file.readAsBytesSync())!;
  final resized = img.copyResize(original, width: 32, height: 32);
  
  // 2. 编码
  final hash = BlurHash.encode(resized, numCompX: 4, numCompY: 3);
  print('Generated Hash: $hash');
  
  // 3. 上传 hash 和 file ...
}

五、总结

blurhash_dart 是一个小巧但能极大提升 App 精致感的库。

对于 OpenHarmony 开发者：

• 纯 Dart 优势：无需链接 C++ 库或调用鸿蒙原生 NDK，完全跨平台兼容。
• 视觉提升：让你的应用看起来像国际一线大厂（如 Pinterest, Unsplash）的产品一样细腻。

最佳实践：

1. 尺寸控制：解码宽高设为 20-32px 即可，无需更高，模糊后看不出区别。
2. 异步处理：务必使用 compute 或 Isolate 进行解码，避免阻塞 UI 线程。
3. 缓存：对于同一个 Hash，解码后的图片应当在内存中缓存，避免重复计算。

六、完整实战示例

import 'dart:typed_data';
import 'package:flutter/material.dart';
import 'package:blurhash_dart/blurhash_dart.dart';
import 'package:image/image.dart' as img; // 需要 image 库配合

class BlurHashImage extends StatelessWidget {
  final String hash; // 例如: 'LEHV6nWB2yk8pyo0adR*.7kCMdnj'

  const BlurHashImage({required this.hash, Key? key}) : super(key: key);

  @override
  Widget build(BuildContext context) {
    return FutureBuilder<Uint8List>(
      // 将解码任务放入微任务或 Isolate 中
      future: Future.microtask(() {
        // 1. 解码 Hash 为像素数据
        // 宽高设为 32x32 足够模糊占位用了，性能最好
        final image = BlurHash.decode(hash, 32, 32);
        
        // 2. 编码为 PNG 二进制以便 Flutter 显示
        // 注意：实际项目中建议缓存这个 bytes，避免重复编码
        return Uint8List.fromList(img.encodePng(image));
      }),
      builder: (context, snapshot) {
        if (snapshot.hasData) {
          return Image.memory(
            snapshot.data!,
            fit: BoxFit.cover,
            gaplessPlayback: true, // 防止重绘闪烁
          );
        }
        // 解码前的灰色占位
        return Container(color: Colors.grey[200]);
      },
    );
  }
}