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Javascript图像处理

2012-12-25 12:22  Justany_WhiteSnow  阅读(12530)  评论(5编辑  收藏  举报

思路

HTML5的canvas提供了getImageData接口来获取canvas中的数据,所以我们能够先用drawImage接口将图片画在canvas上然后再通过getImageData得到图片数据矩阵。

canvas的浏览器支持情况,请参见:

http://html5test.com/compare/feature/canvas-context.html

需要注意,虽然IE9开始支持了canvas接口,但是其getImageData获取的数据并不是以标准的TypedArray方式存储的,或者说IE9没有提供对WebGL Native binary data的支持,所以如果需要对IE9支持,下面的矩阵需要用Array的方式保存。虽然IE9以下版本(例如IE8)有开源项目explorercanvas提供canvas支持,但很可惜G_vmlCanvasManager并没有提供位图数据获取接口。TypedArray的相关内容可以参考HTML5的新数组,TypedArray的相关支持情况可以参见:

http://html5test.com/compare/feature/webgl-datatypes-ArrayBuffer.html

 

基本矩阵

在图像处理中,矩阵计算是非常重要的内容,所以我们首先来建立一个矩阵模型。

通过getImageData接口获取的ImageData虽然具有类似矩阵的结构,但是他的结构是不可变的,不适合扩展,所以我们选择在Javascript中自建一个矩阵。

function Mat(__row, __col, __data, __buffer){
    this.row = __row || 0;
    this.col = __col || 0;
    this.channel = 4;
    this.buffer = __buffer || new ArrayBuffer(__row * __col * 4);
    this.data = new Uint8ClampedArray(this.buffer);
__data && this.data.set(__data); this.bytes = 1; this.type = "CV_RGBA"; }
  • row - 代表矩阵的行数
  • col - 代表矩阵的列数
  • channel - 代表通道数量,因为通过getImageData获取的图片数据是以RGBA色彩空间进行描述的,即有Red(红)、Green(绿)、Blue(蓝)和Alpha(不透明度)四个通道。
  • buffer - 数据所用的ArrayBuffer引用。
  • data - 图片的Uint8ClampedArray数组数据。
  • bytes - 每个数据单位占用字节,因为是uint8数据类型,所以占用字节数为1。
  • type - 数据类型是CV_RGBA。

 

图片数据转成矩阵的方法

function imread(__image){
    var width = __image.width,
        height = __image.height;
    iResize(width, height);
    iCtx.drawImage(__image, 0, 0);
    var imageData = iCtx.getImageData(0, 0, width, height),
        tempMat = new Mat(height, width, imageData.data);
    imageData = null;
    iCtx.clearRect(0, 0, width, height);
    return tempMat;
}

注意:这里的__image指的是Image对象,不是字符串URL。因为浏览器中Image的读取是一个异步过程,并不能立刻返回相应的Mat对象,所以这个函数应当这样使用:

var img = new Image();
img.onload = function(){
    var myMat = imread(img);
};
img.src = "1.jpg";

iCtx和iResize方法是一个全局变量,允许给其它函数公用:

var iCanvas = document.createElement("canvas"),
    iCtx = iCanvas.getContext("2d");
    
function iResize(__width, __height){
    iCanvas.width = __width;
    iCanvas.height = __height;
}

我们来看一下drawImage方法:

用途

在canvas上绘制一个图片。

语法

context.drawImage(img,x,y);

context.drawImage(img,x,y,width,height);

context.drawImage(img,sx,sy,swidth,sheight,x,y,width,height);

例子

http://www.w3schools.com/tags/playcanvas.asp?filename=playcanvas_drawimagedy&preval=img,90,130,50,60,10,10,50,60

还有getImageData方法:

用途

获取canvas中的图像数据。

数据是以RGBA色彩空间返回的,即:

R - 红色通道大小

G - 绿色通道大小

B - 蓝色通道大小

A - 不透明程度大小

语法

context.getImageData(x,y,width,height);

例子

red = imgData.data[0];
green = imgData.data[1];
blue = imgData.data[2];
alpha = imgData.data[3];

http://www.w3schools.com/tags/tryit.asp?filename=tryhtml5_canvas_getimagedata_firstpx

 

矩阵转成图像数据的方法

经过处理后的矩阵,需要一个方法变成ImageData,然后我们就可以通过putImageData方法,在canvas上绘制经过处理的图像了。

function RGBA2ImageData(__imgMat){
    var width = __imgMat.col,
        height = __imgMat.row,
        imageData = iCtx.createImageData(width, height);
    imageData.data.set(__imgMat.data);
    return imageData;
}

我们来看一下putImageData方法:

用途

通过图像数据,在canvas上绘制图像。

语法

context.putImageData(imgData,x,y,dirtyX,dirtyY,dirtyWidth,dirtyHeight);

 

将彩色图转换成灰度图

最后我们进行一个简单的色彩空间变换,将图像从RGBA转成GRAY。

function cvtColor(__src){
    if(__src.type && __src.type === "CV_RGBA"){
        var row = __src.row,
            col = __src.col;
        var dst = new Mat(row, col);
            data = dst.data,
            data2 = __src.data;
        var pix1, pix2, pix = __src.row * __src.col * 4;
        while (pix){
            data[pix -= 4] = data[pix1 = pix + 1] = data[pix2 = pix + 2] = (data2[pix] * 299 + data2[pix1] * 587 + data2[pix2] * 114) / 1000;
            data[pix + 3] = data2[pix + 3];
        }
    }else{
        return src;
    }
    return dst;
}

参考OpenCV文档中的转换公式:

  RGBA to Gray: Y <- 0.299 * R + 0.587 * G + 0.114 * B

  Gray to RGBA: R <- Y, G <- Y, B <- Y, A <- 255

我们可以得出RGBA to GRAY(指的是拥有4个通道)对应映射关系应该为:

  RGBA to RGBA(GRAY): R1 = G1 = B1 <-  0.299 * R + 0.587 * G + 0.114 * B , A1 <- A

 

系列目录

Javascript图像处理系列

 

参考资料

HTML Canvas Reference

Miscellaneous Image Transformations