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圖像BlurHash生成器

從圖像生成BlurHash或從提供的哈希顯示模糊圖像。非常適合快速圖像預覽和佔位符。

預覽圖片將顯示在此處...

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什麼是圖像 BlurHash 生成器?

在講究極致使用者體驗的今天,網站載入速度與視覺連貫性至關重要。你是否也曾因網頁圖片載入時出現「白屏」或「突兀閃現」而感到困擾?圖像 BlurHash 生成器正是為此而生的開發者利器。它能將複雜的圖片壓縮成極短的字串,讓你的網頁在圖片真正載入完成前,先呈現出優雅、美觀的模糊佔位圖。

什麼是 BlurHash?

BlurHash 是一種由 Wolt 工程師所發明的演算法,能將一張圖片編碼成一段簡短的 ASCII 字串(通常僅需 20–30 個字元)。這段字串代表了原始圖片的色彩分佈與基本輪廓。當這段字串被解碼時,就會生成一張模糊的圖片預覽。由於字串體積極小,你可以直接將其儲存在資料庫中,並隨 API 回應一同傳送,從而實現「秒級」顯示圖片輪廓的效果。

BlurHash 的核心技術基於 離散餘弦轉換(Discrete Cosine Transform, DCT),這與 JPEG 壓縮背後的數學原理類似。

  1. 色彩分量提取:演算法會將圖片分解為不同頻率的分量。
  2. 基函數編碼:它保留了圖片中最低頻率的部分(即大塊的色彩與光影),並捨棄高頻細節。
  3. Base83 序列化:最後將這些分量資料透過 Base83 編碼,轉換成我們看到的字串,例如:UEL4$#O0yD-;~qoLRQNG%#xuVsIVV[Rjxut7

為什麼要使用 BlurHash 技術?

相較於傳統的載入動畫或簡單的灰色佔位框,BlurHash 具有無可取代的優勢:

  • 極致的載入體驗:使用者在開啟頁面的瞬間就能看到與原圖色調一致的模糊背景,有效緩解等待焦慮。
  • 消除版面偏移(CLS):佔位圖可預先撐起圖片容器,避免圖片載入後造成頁面內容突然跳動。
  • 極低的資料成本:僅幾十個字元的體積幾乎可忽略不計,遠比儲存一張低解析度縮圖(LQP)更有效率。
  • 全平台支援:無論是 Web(React、Vue、Angular)、iOS 還是 Android,都有成熟的程式庫可用來解碼。

為什麼選擇我們的線上圖像 BlurHash 生成器?

  • 隱私安全放在首位:所有運算邏輯皆在您的瀏覽器本機執行。這表示無論是敏感圖片或私密素材,永遠只留在您的電腦上,完全不會上傳至任何伺服器,徹底規避隱私外洩風險。
  • 雙向功能支援:我們不僅支援圖片轉 BlurHash,還提供 BlurHash 預覽 功能。你可以輸入現有的 BlurHash 字串,即時查看對應的模糊效果,方便除錯。
  • 極簡操作與即時回饋:無需安裝繁複的開發環境或執行腳本。透過直覺的拖放介面,一鍵即可取得結果,並點擊複製。
  • 完全免費且無限制:沒有使用次數限制,也無需註冊或登入,旨在為開發者社群提供最純粹的工具支援。

如何使用 BlurHash 生成器?

圖片轉哈希

  1. 上傳圖片:將圖片拖入左側虛線框,或點擊上傳。
  2. 自動生成:工具會立即在右側顯示預覽效果。
  3. 取得結果:在下方「輸出 BlurHash」欄位中,直接點擊複製按鈕即可取得字串。

哈希轉預覽

  1. 切換模式:點擊頂部的「BlurHash 預覽」標籤。
  2. 輸入代碼:將你手上的 BlurHash 字串貼上至輸入框中。
  3. 即時查看:預覽區域會立即顯示該代碼所代表的模糊圖像。

適用場景

  • 瀑布流版面:例如 Pinterest 風格的圖片牆。
  • 行動 App 封面:在弱網環境下提供良好的視覺回饋。
  • 個人部落格與作品集:提升網站的專業感與精緻度。
  • 影片縮圖佔位:在影片串流載入前,顯示與色調相符的背景。

常見問題

使用 BlurHash 會影響網頁效能嗎?

不會。由於 BlurHash 字串極短,現代瀏覽器解碼速度非常快。相較於載入多張縮圖,BlurHash 反而能大幅減少網路請求次數與頻寬消耗。

我上傳的圖片會被儲存下來嗎?

絕對不會。我們的工具完全在客戶端執行,所有處理都在您的瀏覽器記憶體中完成,資料不會傳送到我們的伺服器。

BlurHash 字串的長度是固定的嗎?

並非完全固定,但通常非常短(約 20 到 30 個字元)。長度取決於生成時所選的元件數量(Components)—元件越多,模糊效果越細緻,字串也就越長。

哪些程式語言支援解碼 BlurHash?

幾乎所有主流平台都有支援的函式庫,包括 JavaScript、TypeScript、Swift、Kotlin、Java、Python、C#、PHP 等,整合起來非常簡單。

生成的模糊圖顏色看起來不準確該怎麼辦?

BlurHash 的設計初衷是擷取整體色塊,而非保留細節。若顏色偏差較大,通常是由於原始圖片邊緣有大量留白或雜色干擾,建議先裁切圖片再進行轉換。