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技术文章 | 前端图像处理指南

2017-08-22 14:25 435 查看
本文来源于阿里云-云栖社区,原文点击这里

计算机图像处理是一门很成熟的技术,任何一门可操作系统接口的语言都能很轻易的实现各种处理操作。但是前端限于浏览器环境和接口限制,处理起来会有诸多不便,这里所说的前端图像处理,是真的指**不借助任何后端服务**纯前端实现的图像处理。本文会介绍canvas位图处理,SVG矢量图和CSS3图像处理,重点是canvas,并且最后会附上一个小应用。


canvas位图处理

HTML5 canvas为我们提供了一块画布,让前端也有了操作位图的功能:图片旋转、缩放、滤镜、压缩等都可以通过JS来实现。


图像基本处理

通过设置drawImage参数可以实现图片绘制、缩放、拉伸和裁剪等操作(
注意canvas无法绘制体积过大图片,否则会卡甚至崩掉,大图可以分块读取绘制
):

详细用法参考 drawImage(),DEMO源码戳这里 JS Bin.

只需要drawImage一个方法,就可以实现基本图形处理功能,再结合鼠标或滚轮事件,就可以实现更复杂的局部放大预览,缩放等功能了。


图像滤镜处理

现在的朋友圈发个图都要用滤镜美一下,复古清纯胶片LOMO各种风格应有尽有。canvas提供了getImageData方法来获取图像上每一个像素点的RGBA信息,这样我们就能对图片进行像素级处理了。通过特定算法来重写imageData中的像素信息,然后用setImageData方法把新的数据重新绘制在canvas上,这样就可以实现图像滤镜打码加特效等一系列功能。

比如我们现在要实现一个复古滤镜:
// 复古滤镜处理算法:获取每个像素的RGB信息,并按特定权重返回其加权平均值
let sepiaFilter = function(imgData) {
let d = imgData.data
for (let i = 0; i < d.length; i += 4) {
let r = d[i]
let g = d[i + 1]
let b = d[i + 2]
d[i] = (r * 0.393) + (g * 0.769) + (b * 0.189) // red
d[i + 1] = (r * 0.349) + (g * 0.686) + (b * 0.168) // green
d[i + 2] = (r * 0.272) + (g * 0.534) + (b * 0.131) // blue
}
return imgData
}
//图像地址必须和当前页面同域,否则会报cross-origin错误
img.src = '/img/logo@2x.png'
img.onload = () => {
ctx.drawImage(img, 0, 0) // 绘制原图
let imgData = ctx.getImageData(0, 0, img.width, img.height) // 获取图片信息
ctx.putImageData(sepiaFilter(imgData), 100, 0) // 绘制处理后图片
}


详细用法参考 getImageData() 和 putImageData(),DEMO源码戳这里 JSFiddle.

滤镜处理关键在于滤镜算法,要想写出更高级的特效需要有计算机图形学基础,对卷积矩阵、拉普拉斯变换、傅里叶变换等数学知识也要了解,这个坑很大我就不挖了。


图像base64存储

加完特效后如果我们想把图像保存下来,就可以用toDataURL方法来对图片进行格式转换、压缩存储了。

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