前端图像处理指南

来源:互联网 发布:java微信接口开发实例 编辑:程序博客网 时间:2024/06/05 04:12

摘要: 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](http://quanfeng.tech/trimpng/

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):

![图片描述][1]

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}

![图片描述][2]

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。

// 支持三种文件类型:image/png(默认) | image/jpeg | image/webp(仅Chrome)canvas.toDataURL() // 默认存储为png// 仅jpeg/webp支持质量参数(0~1,默认0.92)canvas.toDataURL("image/jpeg", 0.1) // 存储为质量为0.1的jpeg

由于存储形式是base64编码,原来图片的每三个字节都会被扩展成4字节,所以整体上编码后数据会比原来多约1/3。以下是通过toDataURL存储后的图片和原图大小相关对比数据(数据仅供参考,不具通用性):

![图片描述][3]

可见存储后图片体积并不是原来的4/3,实际上处理后的图片都会比原图大好几倍,并且不同的图片增大的体积也是不确定的。如果是要上传图片到服务器,可以把base64转化成Blob二进制数据压缩上传;如果要直接在前端显示或供用户下载,jpg还好可以设置质量参数,要是png就没法压缩了。

只是用toDataURL还不够,用户需要通过手动点击图片-右键图片存储为来保存图片,如果要实现点击下载按钮自动下载图片还需要修改图片类型为octet-stream,然后利用HTML5的download属性强制让浏览器下载。

详细用法参考toDataURL(). 自动下载图片DEMO源码快戳我 JSFiddle.

程序员的备胎

有了以上基础,再结合成熟的图形处理算法,我们可以完成日常工作中大部分图像处理需求,以下列出了一些相关轮子可做备胎。备胎这种东西多多益善,万一以后用到了呢?

注意:本人很专一。


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