브라우저 렌더링 최적화로 인해 결과가 좋지 않음에도 불구하고 HTML5 캔버스를 사용하여 고품질 이미지 축소를 어떻게 달성할 수 있습니까?
HTML5 캔버스: 고품질로 이미지 축소
문제: HTML5 캔버스를 사용하여 이미지 크기를 축소하면 품질이 낮아집니다. 이미지 렌더링 최적화를 활성화했음에도 불구하고 출력됩니다.
해결책:
HTML5 캔버스에서 이미지 크기를 축소하려면 원본 이미지의 여러 픽셀을 크기가 조정된 이미지의 단일 픽셀로 변환해야 합니다. 브라우저의 일반적인 축소 기술은 이 프로세스를 비효율적으로 처리하여 세부 정보 손실과 노이즈로 이어집니다.
고품질 축소를 달성하려면 대상에 대한 모든 소스 픽셀의 기여도를 정확하게 계산하는 완벽한 픽셀 알고리즘을 사용하는 것이 좋습니다. pixel.
알고리즘:
<code class="javascript">// scales the canvas by (float) scale < 1 // returns a new canvas containing the scaled image. function downScaleCanvas(cv, scale) { if (!(scale < 1) || !(scale > 0)) throw ('scale must be a positive number <1 '); var sqScale = scale * scale; // square scale = area of source pixel within target var sw = cv.width; // source image width var sh = cv.height; // source image height var tw = Math.floor(sw * scale); // target image width var th = Math.floor(sh * scale); // target image height var sx = 0, sy = 0, sIndex = 0; // source x,y, index within source array var tx = 0, ty = 0, yIndex = 0, tIndex = 0; // target x,y, x,y index within target array var tX = 0, tY = 0; // rounded tx, ty var w = 0, nw = 0, wx = 0, nwx = 0, wy = 0, nwy = 0; // weight / next weight x / y // weight is weight of current source point within target. // next weight is weight of current source point within next target's point. var crossX = false; // does scaled px cross its current px right border ? var crossY = false; // does scaled px cross its current px bottom border ? var sBuffer = cv.getContext('2d'). getImageData(0, 0, sw, sh).data; // source buffer 8 bit rgba var tBuffer = new Float32Array(3 * tw * th); // target buffer Float32 rgb var sR = 0, sG = 0, sB = 0; // source's current point r,g,b for (sy = 0; sy < sh; sy++) { ty = sy * scale; // y src position within target tY = 0 | ty; // rounded : target pixel's y yIndex = 3 * tY * tw; // line index within target array crossY = (tY != (0 | ty + scale)); if (crossY) { // if pixel is crossing botton target pixel wy = (tY + 1 - ty); // weight of point within target pixel nwy = (ty + scale - tY - 1); // ... within y+1 target pixel } for (sx = 0; sx < sw; sx++, sIndex += 4) { tx = sx * scale; // x src position within target tX = 0 | tx; // rounded : target pixel's x tIndex = yIndex + tX * 3; // target pixel index within target array crossX = (tX != (0 | tx + scale)); if (crossX) { // if pixel is crossing target pixel's right wx = (tX + 1 - tx); // weight of point within target pixel nwx = (tx + scale - tX - 1); // ... within x+1 target pixel } sR = sBuffer[sIndex ]; // retrieving r,g,b for curr src px. sG = sBuffer[sIndex + 1]; sB = sBuffer[sIndex + 2]; if (!crossX && !crossY) { // pixel does not cross // just add components weighted by squared scale. tBuffer[tIndex ] += sR * sqScale; tBuffer[tIndex + 1] += sG * sqScale; tBuffer[tIndex + 2] += sB * sqScale; } else if (crossX && !crossY) { // cross on X only w = wx * scale; // add weighted component for current px tBuffer[tIndex ] += sR * w; tBuffer[tIndex + 1] += sG * w; tBuffer[tIndex + 2] += sB * w; // add weighted component for next (tX+1) px nw = nwx * scale tBuffer[tIndex + 3] += sR * nw; tBuffer[tIndex + 4] += sG * nw; tBuffer[tIndex + 5] += sB * nw; } else if (crossY && !crossX) { // cross on Y only w = wy * scale; // add weighted component for current px tBuffer[tIndex ] += sR * w; tBuffer[tIndex + 1] += sG * w; tBuffer[tIndex + 2] += sB * w; // add weighted component for next (tY+1) px nw = nwy * scale tBuffer[tIndex + 3 * tw ] += sR * nw; tBuffer[tIndex + 3 * tw + 1] += sG * nw; tBuffer[tIndex + 3 * tw + 2] += sB * nw; } else { // crosses both x and y : four target points involved // add weighted component for current px w = wx * wy; tBuffer[tIndex ] += sR * w; tBuffer[tIndex + 1] += sG * w; tBuffer[tIndex + 2] += sB * w; // for tX + 1; tY px nw = nwx * wy; tBuffer[tIndex + 3] += sR * nw; tBuffer[tIndex + 4] += sG * nw; tBuffer[tIndex + 5] += sB * nw; // for tX ; tY + 1 px nw = wx * nwy; tBuffer[tIndex + 3 * tw ] += sR * nw; tBuffer[tIndex + 3 * tw + 1] += sG * nw; tBuffer[tIndex + 3 * tw + 2] += sB * nw; // for tX + 1 ; tY +1 px nw = nwx * nwy; tBuffer[tIndex + 3 * tw + 3] += sR * nw; tBuffer[tIndex + 3 * tw + 4] += sG * nw; tBuffer[tIndex + 3 * tw + 5] += sB * nw; } } // end for sx } // end for sy // create result canvas var resCV = document.createElement('canvas'); resCV.width = tw; resCV.height = th; var resCtx = resCV.getContext('2d'); var imgRes = resCtx.getImageData(0, 0, tw, th); var tByteBuffer = imgRes.data; // convert float32 array into a UInt8Clamped Array var pxIndex = 0; // for (sIndex = 0, tIndex = 0; pxIndex < tw * th; sIndex += 3, tIndex += 4, pxIndex++) { tByteBuffer[tIndex] = Math.ceil(tBuffer[sIndex]); tByteBuffer[tIndex + 1] = Math.ceil(tBuffer[sIndex + 1]); tByteBuffer[tIndex + 2] = Math.ceil(tBuffer[sIndex + 2]); tByteBuffer[tIndex + 3] = 255; } // writing result to canvas. resCtx.putImageData(imgRes, 0, 0); return resCV; }</code>
추가 참고 사항:
- 업샘플링은 1보다 큰 배율을 사용하여 동일한 알고리즘을 사용합니다.
- 이 알고리즘은 메모리 집약적이므로 매우 큰 이미지나 실시간 애플리케이션에 적합하지 않을 수 있습니다.
- 작은 이미지 또는 중요하지 않은 용도 경우에는 브라우저의 기본 2X 배율을 사용하거나 쌍선형 보간법을 적용하는 등의 간단한 방법으로 충분할 수 있습니다.
위 내용은 브라우저 렌더링 최적화로 인해 결과가 좋지 않음에도 불구하고 HTML5 캔버스를 사용하여 고품질 이미지 축소를 어떻게 달성할 수 있습니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Python은 부드러운 학습 곡선과 간결한 구문으로 초보자에게 더 적합합니다. JavaScript는 가파른 학습 곡선과 유연한 구문으로 프론트 엔드 개발에 적합합니다. 1. Python Syntax는 직관적이며 데이터 과학 및 백엔드 개발에 적합합니다. 2. JavaScript는 유연하며 프론트 엔드 및 서버 측 프로그래밍에서 널리 사용됩니다.

C/C에서 JavaScript로 전환하려면 동적 타이핑, 쓰레기 수집 및 비동기 프로그래밍으로 적응해야합니다. 1) C/C는 수동 메모리 관리가 필요한 정적으로 입력 한 언어이며 JavaScript는 동적으로 입력하고 쓰레기 수집이 자동으로 처리됩니다. 2) C/C를 기계 코드로 컴파일 해야하는 반면 JavaScript는 해석 된 언어입니다. 3) JavaScript는 폐쇄, 프로토 타입 체인 및 약속과 같은 개념을 소개하여 유연성과 비동기 프로그래밍 기능을 향상시킵니다.

웹 개발에서 JavaScript의 주요 용도에는 클라이언트 상호 작용, 양식 검증 및 비동기 통신이 포함됩니다. 1) DOM 운영을 통한 동적 컨텐츠 업데이트 및 사용자 상호 작용; 2) 사용자가 사용자 경험을 향상시키기 위해 데이터를 제출하기 전에 클라이언트 확인이 수행됩니다. 3) 서버와의 진실한 통신은 Ajax 기술을 통해 달성됩니다.

실제 세계에서 JavaScript의 응용 프로그램에는 프론트 엔드 및 백엔드 개발이 포함됩니다. 1) DOM 운영 및 이벤트 처리와 관련된 TODO 목록 응용 프로그램을 구축하여 프론트 엔드 애플리케이션을 표시합니다. 2) Node.js를 통해 RESTFULAPI를 구축하고 Express를 통해 백엔드 응용 프로그램을 시연하십시오.

보다 효율적인 코드를 작성하고 성능 병목 현상 및 최적화 전략을 이해하는 데 도움이되기 때문에 JavaScript 엔진이 내부적으로 작동하는 방식을 이해하는 것은 개발자에게 중요합니다. 1) 엔진의 워크 플로에는 구문 분석, 컴파일 및 실행; 2) 실행 프로세스 중에 엔진은 인라인 캐시 및 숨겨진 클래스와 같은 동적 최적화를 수행합니다. 3) 모범 사례에는 글로벌 변수를 피하고 루프 최적화, Const 및 Lets 사용 및 과도한 폐쇄 사용을 피하는 것이 포함됩니다.

Python과 JavaScript는 커뮤니티, 라이브러리 및 리소스 측면에서 고유 한 장점과 단점이 있습니다. 1) Python 커뮤니티는 친절하고 초보자에게 적합하지만 프론트 엔드 개발 리소스는 JavaScript만큼 풍부하지 않습니다. 2) Python은 데이터 과학 및 기계 학습 라이브러리에서 강력하며 JavaScript는 프론트 엔드 개발 라이브러리 및 프레임 워크에서 더 좋습니다. 3) 둘 다 풍부한 학습 리소스를 가지고 있지만 Python은 공식 문서로 시작하는 데 적합하지만 JavaScript는 MDNWebDocs에서 더 좋습니다. 선택은 프로젝트 요구와 개인적인 이익을 기반으로해야합니다.

개발 환경에서 Python과 JavaScript의 선택이 모두 중요합니다. 1) Python의 개발 환경에는 Pycharm, Jupyternotebook 및 Anaconda가 포함되어 있으며 데이터 과학 및 빠른 프로토 타이핑에 적합합니다. 2) JavaScript의 개발 환경에는 Node.js, VScode 및 Webpack이 포함되어 있으며 프론트 엔드 및 백엔드 개발에 적합합니다. 프로젝트 요구에 따라 올바른 도구를 선택하면 개발 효율성과 프로젝트 성공률이 향상 될 수 있습니다.

C와 C는 주로 통역사와 JIT 컴파일러를 구현하는 데 사용되는 JavaScript 엔진에서 중요한 역할을합니다. 1) C는 JavaScript 소스 코드를 구문 분석하고 추상 구문 트리를 생성하는 데 사용됩니다. 2) C는 바이트 코드 생성 및 실행을 담당합니다. 3) C는 JIT 컴파일러를 구현하고 런타임에 핫스팟 코드를 최적화하고 컴파일하며 JavaScript의 실행 효율을 크게 향상시킵니다.
