この章では、HTML5 がキャンバスを使用して画像をスケッチに変換する効果を実現する方法を紹介します。困っている友人は参考にしていただければ幸いです。
スケッチ フィルターの原理:
最も基本的なアルゴリズムは次のとおりです:
1. 脱色式: グレー = 0.3 赤 0.59 緑 0.11 * 青)
2.色を反転します。
3. 反転した画像にガウスぼかしを実行します。 #4. ぼかした画像のオーバーレイ モードでカラーの覆い焼き効果を選択します。
覆い焼きの公式: C =MIN(A (A×B)/(255-B),255)、ここで C は混合結果、A は脱色後のピクセル、B はガウスぼかし後のピクセルです。
まずはエフェクトの比較表を見てみましょう:
sigma はエフェクトを調整できます。
コード例:
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta charset="UTF-8">
<title></title>
</head>
<body>
<div id="controls">
<input type="file" name="" id="imgs" value=""/>
<br />
<!--<input type="range" name="" id="range_radius" value="10" oninput="changeRadius()"/>
radius：<span id="value_radius">1</span>
<br />-->
<input type="range" name="" id="range_sigma" value="40" oninput="changeSigma()"/>
sigma：<span id="value_sigma">0.8</span>
<br />
<a href="" download="canvas_love.png" id="save_href">下载</a>
</div>
<canvas id="canvas1" width="" height=""></canvas>
<br>
<canvas id="canvas2" width="" height=""></canvas>
<script type="text/javascript">
var eleImg = document.getElementById("imgs");
var eleRadius = document.getElementById("range_radius");
var eleSigma = document.getElementById("range_sigma");
var valueRadius = document.getElementById("value_radius");
var valueSigma = document.getElementById("value_sigma");
var svaeHref = document.getElementById("save_href");
var imgSrc = "img/2.jpg";
var radius = 1;
var sigma = 0.8;
eleImg.addEventListener("input",function (e) {
var fileObj = e.currentTarget.files[0]
if (window.FileReader) {
var reader = new FileReader();
reader.readAsDataURL(fileObj);
//监听文件读取结束后事件
reader.onloadend = function (e) {
imgSrc = e.target.result; //e.target.result就是最后的路径地址
sketch()
};
}
});
var butSave = document.getElementById("save");
function changeRadius() {
valueRadius.innerText = eleRadius.value/10;
radius = eleRadius.value/10;
sketch()
}
function changeSigma() {
valueSigma.innerText = eleSigma.value/50;
sigma = eleSigma.value/50;
sketch()
}
var canvas1 = document.querySelector("#canvas1");
var cxt1 = canvas1.getContext("2d");
var canvas = document.querySelector("#canvas2");
var cxt = canvas.getContext("2d");
function sketch() {
cxt1.clearRect(0,0,canvas1.width,canvas1.height);
cxt.clearRect(0,0,canvas.width,canvas.height);
var img = new Image();
img.src = imgSrc;
img.onload = function () {
canvas1.width = 600;
canvas1.height = (img.height/img.width)*600;
cxt1.drawImage(img, 0, 0, canvas1.width, canvas1.height);
canvas.width = 600;
canvas.height = (img.height/img.width)*600;
cxt.drawImage(img, 0, 0, canvas.width, canvas.height);
var imageData = cxt.getImageData(0, 0, canvas.width, canvas.height); //对于 ImageData 对象中的每个像素，都存在着四方面的信息，即 RGBA 值
var imageData_length = imageData.data.length/4;
// var originData = JSON.parse(JSON.stringify(imageData))
// 解析之后进行算法运算
var originData = [];
for (var i = 0; i < imageData_length; i++) {
var red = imageData.data[i*4];
var green = imageData.data[i*4 + 1];
var blue = imageData.data[i*4 + 2];
var gray = 0.3 * red + 0.59 * green + 0.11 * blue;//去色
originData.push(gray)
originData.push(gray)
originData.push(gray)
originData.push(imageData.data[i * 4 + 3])
var anti_data = 255 - gray;//取反
imageData.data[i * 4] = anti_data;
imageData.data[i * 4 + 1] = anti_data;
imageData.data[i * 4 + 2] = anti_data;
}
imageData = gaussBlur(imageData, radius, sigma)//高斯模糊
for (var i = 0; i < imageData_length; i++) {
var dodge_data = Math.min((originData[i*4] + (originData[i*4]*imageData.data[i * 4])/(255-imageData.data[i * 4])), 255)//减淡
imageData.data[i * 4] = dodge_data;
imageData.data[i * 4 + 1] = dodge_data;
imageData.data[i * 4 + 2] = dodge_data;
}
console.log(imageData)
cxt.putImageData(imageData, 0, 0);
var tempSrc = canvas.toDataURL("image/png");
svaeHref.href=tempSrc;
}
}
sketch()
function gaussBlur(imgData, radius, sigma) {
var pixes = imgData.data,
width = imgData.width,
height = imgData.height;
radius = radius || 5;
sigma = sigma || radius / 3;
var gaussEdge = radius * 2 + 1; // 高斯矩阵的边长
var gaussMatrix = [],
gaussSum = 0,
a = 1 / (2 * sigma * sigma * Math.PI),
b = -a * Math.PI;
for (var i=-radius; i<=radius; i++) {
for (var j=-radius; j<=radius; j++) {
var gxy = a * Math.exp((i * i + j * j) * b);
gaussMatrix.push(gxy);
gaussSum += gxy; // 得到高斯矩阵的和，用来归一化
}
}
var gaussNum = (radius + 1) * (radius + 1);
for (var i=0; i<gaussNum; i++) {
gaussMatrix[i] = gaussMatrix[i] / gaussSum; // 除gaussSum是归一化
}
//console.log(gaussMatrix);
// 循环计算整个图像每个像素高斯处理之后的值
for (var x=0; x<width;x++) {
for (var y=0; y<height; y++) {
var r = 0,
g = 0,
b = 0;
//console.log(1);
// 计算每个点的高斯处理之后的值
for (var i=-radius; i<=radius; i++) {
// 处理边缘
var m = handleEdge(i, x, width);
for (var j=-radius; j<=radius; j++) {
// 处理边缘
var mm = handleEdge(j, y, height);
var currentPixId = (mm * width + m) * 4;
var jj = j + radius;
var ii = i + radius;
r += pixes[currentPixId] * gaussMatrix[jj * gaussEdge + ii];
g += pixes[currentPixId + 1] * gaussMatrix[jj * gaussEdge + ii];
b += pixes[currentPixId + 2] * gaussMatrix[jj * gaussEdge + ii];
}
}
var pixId = (y * width + x) * 4;
pixes[pixId] = ~~r;
pixes[pixId + 1] = ~~g;
pixes[pixId + 2] = ~~b;
}
}
imgData.data = pixes;
return imgData;
}
function handleEdge(i, x, w) {
var m = x + i;
if (m < 0) {
m = -m;
} else if (m >= w) {
m = w + i - x;
}
return m;
}
</script>
</body>
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上記は、canvas を使用して画像をスケッチに変換するためのコードです。自分でコンパイルしてデバッグできます。
以上がHTML5 はキャンバスを使用して、写真をスケッチに変換する効果を実現します。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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