技术文章 | 前端图像处理指南

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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/[e-mail]' 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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