Lanczos リサンプリングは HTML5 キャンバス画像のサイズ変更をどのように改善できるのでしょうか?
HTML5 Canvas での高品質画像のサイズ変更の実装
問題の概要
JavaScript と Canvas 要素を使用して画像のサイズを縮小しようとすると、結果画像には、望ましくないアーティファクトやぼやけたピクセルが表示されることがよくあります。評判の良い画像操作 Web サイトと同じコードを使用したプロトタイプがあるにもかかわらず、結果は一貫して悪いです。
解決策
ブラウザーや既存のキャンバス手法で採用されている従来のリサンプリング手法では、高品質の画像を生成するには不十分です。 -高品質のサムネイル。この欠陥に対処するために、JavaScript で実装されたランチョスベースのリサンプリング アルゴリズムを導入します。このメソッドは、構成可能なカーネルを使用して画像データをフィルタリングし、視覚的に魅力的なダウンサイジングを実現します。
thumbnailer クラス
thumbnailer クラスは、lanczos ベースのリサンプリング プロセスをカプセル化します。 Canvas 要素、元のイメージ、および必要なダウンスケールされた幅を使用して初期化されます。
舞台裏では、process1 メソッドがソース イメージの行ごとのスキャンを実行し、各宛先ピクセルの加重平均を計算します。 。 process2 メソッドは、リサンプリングされたイメージを再構築し、キャンバス要素にレンダリングします。
カスタム JavaScript アルゴリズム
この実装の鍵は、フィルタリング用の Lanczos カーネルを生成する lanczosCreate 関数にあります。この関数は、カーネル ローブの数を調整することで調整でき、パフォーマンスと画質の間のトレードオフを提供します。
コード スニペット
改善されたリサンプリングを示すために、オリジナルのセクションを変更しました。コードが提供されています:
img.onload = function() { var canvas = document.createElement("canvas"); new thumbnailer(canvas, img, 188, 3); // Adjust kernel lobes as desired document.body.appendChild(canvas); };
制限事項と互換性
にもかかわらずこの JavaScript ベースのリサンプリング手法は優れた画質を提供しますが、計算量が多く、低速のデバイスではパフォーマンスの問題が発生する可能性があります。さらに、Anrieff Gallery Generator から概念を借用しているため、実装が GPL2 ライセンスの対象となるかどうかは不明です。
以上がLanczos リサンプリングは HTML5 キャンバス画像のサイズ変更をどのように改善できるのでしょうか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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Web開発におけるJavaScriptの主な用途には、クライアントの相互作用、フォーム検証、非同期通信が含まれます。 1)DOM操作による動的なコンテンツの更新とユーザーインタラクション。 2)ユーザーエクスペリエンスを改善するためにデータを提出する前に、クライアントの検証が実行されます。 3)サーバーとのリフレッシュレス通信は、AJAXテクノロジーを通じて達成されます。

現実世界でのJavaScriptのアプリケーションには、フロントエンドとバックエンドの開発が含まれます。 1)DOM操作とイベント処理を含むTODOリストアプリケーションを構築して、フロントエンドアプリケーションを表示します。 2)node.jsを介してRestfulapiを構築し、バックエンドアプリケーションをデモンストレーションします。

JavaScriptエンジンが内部的にどのように機能するかを理解することは、開発者にとってより効率的なコードの作成とパフォーマンスのボトルネックと最適化戦略の理解に役立つためです。 1)エンジンのワークフローには、3つの段階が含まれます。解析、コンパイル、実行。 2)実行プロセス中、エンジンはインラインキャッシュや非表示クラスなどの動的最適化を実行します。 3)ベストプラクティスには、グローバル変数の避け、ループの最適化、constとletsの使用、閉鎖の過度の使用の回避が含まれます。

PythonとJavaScriptには、コミュニティ、ライブラリ、リソースの観点から、独自の利点と短所があります。 1)Pythonコミュニティはフレンドリーで初心者に適していますが、フロントエンドの開発リソースはJavaScriptほど豊富ではありません。 2)Pythonはデータサイエンスおよび機械学習ライブラリで強力ですが、JavaScriptはフロントエンド開発ライブラリとフレームワークで優れています。 3)どちらも豊富な学習リソースを持っていますが、Pythonは公式文書から始めるのに適していますが、JavaScriptはMDNWebDocsにより優れています。選択は、プロジェクトのニーズと個人的な関心に基づいている必要があります。

開発環境におけるPythonとJavaScriptの両方の選択が重要です。 1)Pythonの開発環境には、Pycharm、Jupyternotebook、Anacondaが含まれます。これらは、データサイエンスと迅速なプロトタイピングに適しています。 2)JavaScriptの開発環境には、フロントエンドおよびバックエンド開発に適したnode.js、vscode、およびwebpackが含まれます。プロジェクトのニーズに応じて適切なツールを選択すると、開発効率とプロジェクトの成功率が向上する可能性があります。
