Эта страница переведена с помощью Cloud Translation API.

Фильтры изображений с холстом

Ilmari Heikkinen

Введение

Элемент холста HTML5 можно использовать для написания фильтров изображений. Что вам нужно сделать, это нарисовать изображение на холсте, считать пиксели холста и применить к ним фильтр. Затем вы можете записать результат на новый холст (или, черт возьми, просто повторно использовать старый).

Звучит просто? Хороший. Давайте потрепаемся!

Обработка пикселей

Сначала извлеките пиксели изображения:

Filters = {};
Filters.getPixels = function(img) {
var c = this.getCanvas(img.width, img.height);
var ctx = c.getContext('2d');
ctx.drawImage(img);
return ctx.getImageData(0,0,c.width,c.height);
};

Filters.getCanvas = function(w,h) {
var c = document.createElement('canvas');
c.width = w;
c.height = h;
return c;
};

Далее нам нужен способ фильтрации изображений. Как насчет метода filterImage , который принимает фильтр и изображение и возвращает отфильтрованные пиксели?

Filters.filterImage = function(filter, image, var_args) {
var args = [this.getPixels(image)];
for (var i=2; i&lt;arguments.length; i++) {
args.push(arguments[i]);
}
return filter.apply(null, args);
};

Запуск простых фильтров

Теперь, когда у нас есть конвейер обработки пикселей, пришло время написать несколько простых фильтров. Для начала давайте преобразуем изображение в оттенки серого.

Filters.grayscale = function(pixels, args) {
var d = pixels.data;
for (var i=0; i&lt;d.length; i+=4) {
var r = d[i];
var g = d[i+1];
var b = d[i+2];
// CIE luminance for the RGB
// The human eye is bad at seeing red and blue, so we de-emphasize them.
var v = 0.2126*r + 0.7152*g + 0.0722*b;
d[i] = d[i+1] = d[i+2] = v
}
return pixels;
};

Регулировку яркости можно выполнить, добавив к пикселям фиксированное значение:

Filters.brightness = function(pixels, adjustment) {
var d = pixels.data;
for (var i=0; i&lt;d.length; i+=4) {
d[i] += adjustment;
d[i+1] += adjustment;
d[i+2] += adjustment;
}
return pixels;
};

Порогирование изображения также довольно просто. Вы просто сравниваете значение оттенка серого пикселя с пороговым значением и устанавливаете цвет на основе этого:

Filters.threshold = function(pixels, threshold) {
var d = pixels.data;
for (var i=0; i&lt;d.length; i+=4) {
var r = d[i];
var g = d[i+1];
var b = d[i+2];
var v = (0.2126*r + 0.7152*g + 0.0722*b >= threshold) ? 255 : 0;
d[i] = d[i+1] = d[i+2] = v
}
return pixels;
};

Свертывающиеся изображения

Фильтры свертки — это очень полезные универсальные фильтры для обработки изображений. Основная идея заключается в том, что вы берете взвешенную сумму прямоугольника пикселей исходного изображения и используете ее в качестве выходного значения. Фильтры свертки можно использовать для размытия, повышения резкости, тиснения, обнаружения краев и множества других вещей.

Filters.tmpCanvas = document.createElement('canvas');
Filters.tmpCtx = Filters.tmpCanvas.getContext('2d');

Filters.createImageData = function(w,h) {
return this.tmpCtx.createImageData(w,h);
};

Filters.convolute = function(pixels, weights, opaque) {
var side = Math.round(Math.sqrt(weights.length));
var halfSide = Math.floor(side/2);
var src = pixels.data;
var sw = pixels.width;
var sh = pixels.height;
// pad output by the convolution matrix
var w = sw;
var h = sh;
var output = Filters.createImageData(w, h);
var dst = output.data;
// go through the destination image pixels
var alphaFac = opaque ? 1 : 0;
for (var y=0; y&lt;h; y++) {
for (var x=0; x&lt;w; x++) {
  var sy = y;
  var sx = x;
  var dstOff = (y*w+x)*4;
  // calculate the weighed sum of the source image pixels that
  // fall under the convolution matrix
  var r=0, g=0, b=0, a=0;
  for (var cy=0; cy&lt;side; cy++) {
    for (var cx=0; cx&lt;side; cx++) {
      var scy = sy + cy - halfSide;
      var scx = sx + cx - halfSide;
      if (scy >= 0 && scy &lt; sh && scx >= 0 && scx &lt; sw) {
        var srcOff = (scy*sw+scx)*4;
        var wt = weights[cy*side+cx];
        r += src[srcOff] * wt;
        g += src[srcOff+1] * wt;
        b += src[srcOff+2] * wt;
        a += src[srcOff+3] * wt;
      }
    }
  }
  dst[dstOff] = r;
  dst[dstOff+1] = g;
  dst[dstOff+2] = b;
  dst[dstOff+3] = a + alphaFac*(255-a);
}
}
return output;
};

Вот фильтр резкости 3х3. Посмотрите, как он фокусирует вес на центральном пикселе. Для сохранения яркости изображения сумма значений матрицы должна быть равна единице.

Filters.filterImage(Filters.convolute, image,
[  0, -1,  0,
-1,  5, -1,
  0, -1,  0 ]
);

Вот еще один пример фильтра свертки — размытие поля. Размытие поля выводит среднее значение пикселей внутри матрицы свертки. Способ сделать это — создать матрицу свертки размером NxN, где каждый вес равен 1/(NxN). Таким образом, каждый из пикселей внутри матрицы вносит равный вклад в выходное изображение, а сумма весов равна единице.

Filters.filterImage(Filters.convolute, image,
[ 1/9, 1/9, 1/9,
1/9, 1/9, 1/9,
1/9, 1/9, 1/9 ]
);

Мы можем создавать более сложные фильтры изображений, комбинируя существующие фильтры. Например, напишем фильтр Собеля . Фильтр Собеля вычисляет вертикальные и горизонтальные градиенты изображения и объединяет вычисленные изображения для поиска краев изображения. Здесь мы реализуем фильтр Собеля: сначала масштабируем изображение в оттенках серого, затем используем горизонтальный и вертикальный градиенты и, наконец, объединяем изображения градиента для создания окончательного изображения.

Что касается терминологии, «градиент» здесь означает изменение значения пикселя в позиции изображения. Если у пикселя есть левый сосед со значением 20 и правый сосед со значением 50, горизонтальный градиент пикселя будет равен 30. Вертикальный градиент имеет ту же идею, но использует соседей сверху и снизу.

var grayscale = Filters.filterImage(Filter.grayscale, image);
// Note that ImageData values are clamped between 0 and 255, so we need
// to use a Float32Array for the gradient values because they
// range between -255 and 255.
var vertical = Filters.convoluteFloat32(grayscale,
[ -1, 0, 1,
-2, 0, 2,
-1, 0, 1 ]);
var horizontal = Filters.convoluteFloat32(grayscale,
[ -1, -2, -1,
  0,  0,  0,
  1,  2,  1 ]);
var final_image = Filters.createImageData(vertical.width, vertical.height);
for (var i=0; i&lt;final_image.data.length; i+=4) {
// make the vertical gradient red
var v = Math.abs(vertical.data[i]);
final_image.data[i] = v;
// make the horizontal gradient green
var h = Math.abs(horizontal.data[i]);
final_image.data[i+1] = h;
// and mix in some blue for aesthetics
final_image.data[i+2] = (v+h)/4;
final_image.data[i+3] = 255; // opaque alpha
}

И есть еще целая куча других крутых сверточных фильтров, которые только и ждут, чтобы вы их открыли. Например, попробуйте реализовать фильтр Лапласа в сверточной игрушке выше и посмотрите, что он сделает.

Заключение

Я надеюсь, что эта небольшая статья была полезна для ознакомления с основными понятиями написания фильтров изображений в JavaScript с использованием тега HTML Canvas. Я советую вам пойти и реализовать еще несколько фильтров изображений, это довольно весело!

Если вам нужна более высокая производительность ваших фильтров, вы обычно можете портировать их для использования фрагментных шейдеров WebGL для обработки изображений. С помощью шейдеров вы можете запускать самые простые фильтры в реальном времени, что позволяет использовать их для постобработки видео и анимации.