HTML5 のぼかし画像は、以前は GDI を使用して実装する必要がありました。それを HTML5 で実装するにはどうすればよいですか?
1.createImageData()
2.getImageData()
3.putImageData()
上記の 3 つの関数は実装できます。使用方法と秘密については、繰り返しません。説明はあまり意味がありません。
以下はファジー アルゴリズムを実装する JS です。実際には、分散行列である別の 2B レベルのアルゴリズムがあり、これにより効率が何倍にも向上しますが、効果は非常に低く、フェザリング効果は強くありません。
実装コード:
var mul_table = [
512,512,456,512,328,456,335,512,405,328,271,456,388,335,292,512,
454,405,364,328,298,271,496,456,420,388,360,335,312,292,273,512,
482,454,428,405,383,364,345,328,312,298,284,271,259,496,475,456,
437,420,404,388,374,360,347,335,323,312,302,292,282,273,265,512,
497,482,468,454,441,428,417,405,394,383,373,364,354,345,337,328,
320,312,305,298,291,284,278,271,265,259,507,496,485,475,465,456,
446,437,428,420,412,404,396,388,381,374,367,360,354,347,341,335,
329,323,318,312,307,302,297,292,287,282,278,273,269,265,261,512,
505,497,489,482,475,468,461,454,447,441,435,428,422,417,411,405,
399,394,389,383,378,373,368,364,359,354,350,345,341,337,332,328,
324,320,316,312,309,305,301,298,294,291,287,284,281,278,274,271,
268,265,262,259,257,507,501,496,491,485,480,475,470,465,460,456,
451,446,442,437,433,428,424,420,416,412,408,404,400,396,392,388,
385,381,377,374,370,367,363,360,357,354,350,347,344,341,338,335,
332,329,326,323,320,318,315,312,310,307,304,302,299,297,294,292,
289,287,285,282,280,278,275,273,271,269,267,265,263,261,259];
var shg_table = [
9, 11, 12, 13, 13, 14, 14, 15, 15, 15, 15, 16, 16, 16, 16, 17,
17, 17, 17, 17, 17, 17, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 18, 19,
19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 19, 20, 20, 20,
20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 21,
21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21,
21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 21, 22, 22, 22, 22, 22, 22,
22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22,
22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 22, 23,
23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23,
23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23,
23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23, 23,
23, 23, 23, 23, 23, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24,
24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24,
24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24,
24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24,
24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24, 24 ];
function stackBlurImage( imageID, canvasID, radius, blurAlphaChannel )
{
var img = document.getElementById( imageID );
var w = img.naturalWidth;
var h = img.naturalHeight;
var canvas = document.getElementById( canvasID );
canvas.style.width = w + "px";
canvas.style.height = h + "px";
canvas.width = w;
canvas.height = h;
var context = canvas.getContext("2d");
context.clearRect( 0, 0, w, h );
context.drawImage( img, 0, 0 );
if ( isNaN(radius) || radius
if ( blurAlphaChannel )
stackBlurCanvasRGBA( canvasID, 0, 0, w, h, radius );
else
stackBlurCanvasRGB( canvasID, 0, 0, w, h, radius );
}
function stackBlurCanvasRGBA( id, top_x, top_y, width, height, radius )
{
if ( isNaN(radius) || radius radius |= 0 ;
var Canvas = document.getElementById( id );
var context = Canvas.getContext("2d");
var imageData;
try {
try {
} catch（e）{
try { netscape.security.privilegemanager.enableprivilegege（ "UniversalBrowserRead");
imageData = context.getImageData( top_x, top_y, width, height );
} catch(e) {
alert("ローカル イメージにアクセスできません");
throw new Error("ローカル画像データにアクセスできません: " e);
return;
}
}
} catch(e) {
alter("画像にアクセスできません");
throw new Error("画像データにアクセスできません: " e);
}
varPixel = imageData.data;
var x, y, i, p, yp, yi、yw、r_sum、g_sum、b_sum、a_sum、
r_out_sum、g_out_sum、b_out_sum、a_out_sum、
r_in_sum、g_in_sum、b_in_sum、a_in_sum、
pr、pg、pb、pa、rbs;
var div = 半径 radius 1;
var w4 = 幅 var widthMinus1 = 幅 - 1;
var heightMinus1 = 高さ - 1;
var radiusPlus1 = 半径 1;
var sumFactor = radiusPlus1 * ( radiusPlus1 1 ) / 2;
var stackStart = new BlurStack();
var stack = stackStart;
for ( i = 1; i {
stack = stack.next = new BlurStack( );
if ( i == radiusPlus1 ) var stackEnd = stack;
}
stack.next = stackStart;
var stackIn = null;
var stackOut = null;
yw = yi = 0;
var mul_sum = mul_table[radius];
var shg_sum = shg_table[radius];
for ( y = 0; y {
r_in_sum = g_in_sum = b_in_sum = a_in_sum = r_sum = g_sum = b_sum = a_sum = 0;
r_out_sum = radiusPlus1 * ( pr = ピクセル[yi] );
g_out_sum = radiusPlus1 * ( pg = ピクセル[yi 1] );
b_out_sum = radiusPlus1 * ( pb = ピクセル[yi 2] );
a_out_sum = radiusPlus1 * ( pa = ピクセル[yi 3] );
r_sum = sumFactor * pr;
g_sum = sumFactor * pg;
b_sum = sumFactor * pb;
a_sum = sumFactor * pa;
stack = stackStart;
for( i = 0;私は＜半径プラス1; i )
{
stack.r = pr;
stack.g = pg;
stack.b = pb;
stack.a = pa;
stack = stack.next ;
}
for( i = 1; i {
p = yi (( widthMinus1 r_sum = ( stack.r = ( pr = ピクセル[p])) * ( rbs = radiusPlus1 - i );
g_sum = ( stack.g = ( pg = ピクセル[p 1])) * rbs;
b_sum = ( stack.b = ( pb = ピクセル[p 2])) * rbs;
a_sum = ( stack.a = ( pa = ピクセル[p 3])) * rbs;
r_in_sum = pr;
g_in_sum = pg;
b_in_sum = pb;
a_in_sum = pa;
stack = stack.next;
}
stackIn = stackStart;
stackOut = stackEnd;
for ( x = 0; x {
ピクセル[yi 3] = pa = (a_sum * mul_sum) >> ; shg_sum;
if ( pa != 0 )
{
pa = 255 / pa;
ピクセル[yi] = ((r_sum * mul_sum) ;> shg_sum) * pa;
ピクセル[yi 1] = ((g_sum * mul_sum) >> shg_sum) * pa;
ピクセル[yi 2] = ((b_sum * mul_sum) >> shg_sum) * pa;
} else {
ピクセル[yi] = ピクセル[yi 1] = ピクセル[yi 2] = 0;
}
r_sum -= r_out_sum;
g_sum -= g_out_sum;
b_sum -= b_out_sum;
a_sum -= a_out_sum;
r_out_sum -= stackIn.r;
g_out_sum -= stackIn.g;
b_out_sum -= stackIn.b;
a_out_sum -= stackIn.a;
p = ( yw + ( ( p = x + radius + 1 )
r_in_sum += ( stackIn.r = pixels[p]);
g_in_sum += ( stackIn.g = pixels[p+1]);
b_in_sum += ( stackIn.b = pixels[p+2]);
a_in_sum += ( stackIn.a = pixels[p+3]);
r_sum += r_in_sum;
g_sum += g_in_sum;
b_sum += b_in_sum;
a_sum += a_in_sum;
stackIn = stackIn.next;
r_out_sum += ( pr = stackOut.r );
g_out_sum += ( pg = stackOut.g );
b_out_sum += ( pb = stackOut.b );
a_out_sum += ( pa = stackOut.a );
r_in_sum -= pr;
g_in_sum -= pg;
b_in_sum -= pb;
a_in_sum -= pa;
stackOut = stackOut.next;
yi += 4;
}
yw += width;
}
for ( x = 0; x {
g_in_sum = b_in_sum = a_in_sum = r_in_sum = g_sum = b_sum = a_sum = r_sum = 0;
yi = x r_out_sum = radiusPlus1 * ( pr = ピクセル[yi]);
g_out_sum = radiusPlus1 * ( pg = ピクセル[yi 1]);
b_out_sum = radiusPlus1 * ( pb = ピクセル[yi 2] );
a_out_sum = radiusPlus1 * ( pa = ピクセル[yi 3]);
r_sum = sumFactor * pr;
g_sum = sumFactor * pg;
b_sum = sumFactor * pb;
a_sum = sumfactor * pa;
stack = stackstart;
stack.g = pg;
stack.b = pb;
stack.a = pa;
stack = stack.next;
}
yp = 幅;
for( i = 1; i {
yi = ( yp x )
r_sum = ( stack.r = ( pr = ピクセル[yi])) * ( rbs = radiusPlus1 - i );
g_sum = ( stack.g = ( pg = ピクセル[yi 1 ])) * rbs;
b_sum = ( stack.b = ( pb = ピクセル[yi 2])) * rbs;
a_sum = ( stack.a = ( pa = ピクセル[yi 3])) * rbs;
r_in_sum = pr;
g_in_sum = pg;
b_in_sum = pb;
a_in_sum = pa;
stack = stack.next;
if( i {
yp = width;
}
}
yi = x;
stackIn = stackStart;
stackOut = stackEnd ;
for ( y = 0; y {
p = yi ピクセル[p 3] = pa = (a_sum * mul_sum) >> shg_sum;
if ( pa > 0 )
{
pa = 255 / pa;
ピクセル[p] = ((r_sum * mul_sum) ;> shg_sum ) * pa;
ピクセル[p 1] = ((g_sum * mul_sum) >> shg_sum ) * pa;
ピクセル[p 2] = ((b_sum * mul_sum) >> shg_sum ) * pa;
} else {
ピクセル[p] = ピクセル[p 1] = ピクセル[p 2] = 0;
}
r_sum -= r_out_sum;
g_sum -= g_out_sum;
b_sum -= b_out_sum;
a_sum -= a_out_sum;
r_out_sum -= stackIn.r;
g_out_sum -= stackIn.g;
b_out_sum -= stackIn.b;
a_out_sum -= stackIn.a;
p = ( x + (( ( p = y + radiusPlus1)
r_sum += ( r_in_sum += ( stackIn.r = pixels[p]));
g_sum += ( g_in_sum += ( stackIn.g = pixels[p+1]));
b_sum += ( b_in_sum += ( stackIn.b = pixels[p+2]));
a_sum += ( a_in_sum += ( stackIn.a = pixels[p+3]));
stackIn = stackIn.next;
r_out_sum += ( pr = stackOut.r );
g_out_sum += ( pg = stackOut.g );
b_out_sum += ( pb = stackOut.b );
a_out_sum += ( pa = stackOut.a );
r_in_sum -= pr;
g_in_sum -= pg;
b_in_sum -= pb;
a_in_sum -= pa;
stackOut = stackOut.next;
yi += width;
}
}
context.putImageData( imageData, top_x, top_y );
}
function stackBlurCanvasRGB( id, top_x, top_y, width, height, radius )
{
if ( isNaN(radius) || radius radius |= 0 ;
var Canvas = document.getElementById( id );
var context = Canvas.getContext("2d");
var imageData;
try {
try {
imageData = context.getImageData( top_x, top_y, width, height );
} catch(e) {
try {
netscape.security.PrivilegeManager.enablePrivilege( "UniversalBrowserRead");
imageData = context.getImageData( top_x, top_y, width, height );
} catch(e) {
alert("ローカル イメージにアクセスできません");
throw new Error("ローカル画像データにアクセスできません: " e);
return;
}
}
} catch(e) {
alter("画像にアクセスできません");
throw new Error("画像データにアクセスできません: " e);
}
varPixel = imageData.data;
var x, y, i, p, yp, yi, yw, r_sum, g_sum, b_sum,
r_out_sum, g_out_sum, b_out_sum,
r_in_sum, g_in_sum, b_in_sum,
pr, pg, pb, rbs;
var div = 半径 radius 1;
var w4 = 幅 var widthMinus1 = 幅 - 1;
var heightMinus1 = 高さ - 1;
var radiusPlus1 = 半径 1;
var sumFactor = radiusPlus1 * ( radiusPlus1 1 ) / 2;
var stackStart = new BlurStack();
var stack = stackStart;
for ( i = 1; i {
stack = stack.next = new BlurStack( );
if ( i == radiusPlus1 ) var stackEnd = stack;
}
stack.next = stackStart;
var stackIn = null;
var stackOut = null;
yw = yi = 0;
var mul_sum = mul_table[radius];
var shg_sum = shg_table[radius];
for ( y = 0; y {
r_in_sum = g_in_sum = b_in_sum = r_sum = g_sum = b_sum = 0;
r_out_sum = radiusPlus1 * ( pr = ピクセル[yi] );
g_out_sum = radiusPlus1 * ( pg = ピクセル[yi 1] );
b_out_sum = radiusPlus1 * ( pb = ピクセル[yi 2] );
r_sum = sumFactor * pr;
g_sum = sumFactor * pg;
b_sum = sumFactor * pb;
stack = stackStart;
for( i = 0;私は＜半径プラス1; i )
{
stack.r = pr;
stack.g = pg;
stack.b = pb;
stack = stack.next;
}
for( i = 1; i {
p = yi + (( widthMinus1 r_sum += ( stack.r = ( pr = pixels[p])) * ( rbs = radiusPlus1 - i );
g_sum += ( stack.g = ( pg = pixels[p+1])) * rbs;
b_sum += ( stack.b = ( pb = pixels[p+2])) * rbs;
r_in_sum += pr;
g_in_sum += pg;
b_in_sum += pb;
stack = stack.next;
}
stackIn = stackStart;
stackOut = stackEnd;
for ( x = 0; x {
pixels[yi] = (r_sum * mul_sum) >> shg_sum;
pixels[yi+1] = (g_sum * mul_sum) >> shg_sum;
pixels[yi+2] = (b_sum * mul_sum) >> shg_sum;
r_sum -= r_out_sum;
g_sum -= g_out_sum;
b_sum -= b_out_sum;
r_out_sum -= stackIn.r;
g_out_sum -= stackIn.g;
b_out_sum -= stackIn.b;
p = ( yw + ( ( p = x + radius + 1 )
r_in_sum += ( stackIn.r = pixels[p]);
g_in_sum += ( stackIn.g = pixels[p+1]);
b_in_sum += ( stackIn.b = pixels[p+2]);
r_sum += r_in_sum;
g_sum += g_in_sum;
b_sum += b_in_sum;
stackIn = stackIn.next;
r_out_sum += ( pr = stackOut.r );
g_out_sum += ( pg = stackOut.g );
b_out_sum += ( pb = stackOut.b );
r_in_sum -= pr;
g_in_sum -= pg;
b_in_sum -= pb;
stackOut = stackOut.next;
yi += 4;
}
yw += width;
}
for ( x = 0; x {
g_in_sum = b_in_sum = r_in_sum = g_sum = b_sum = r_sum = 0;
yi = x < ; r_out_sum = radiusPlus1 * ( pr = ピクセル[yi]);
g_out_sum = radiusPlus1 * ( pg = ピクセル[yi 1]);
b_out_sum = radiusPlus1 * ( pb = ピクセル[yi 2] );
r_sum = sumFactor * pr;
g_sum = sumFactor * pg;
b_sum = sumFactor * pb;
stack = stackStart;
for( i = 0; i
stack.g = pg;
stack.b = pb;
スタック.ネクスト;
}
yp = width;
for（i = 1; i＆lt; = radius; i）
{
yi =（yp x）＆lt;
r_sum = ( stack.r = ( pr = ピクセル[yi])) * ( rbs = radiusPlus1 - i );
g_sum = ( stack.g = ( pg = ピクセル[yi 1 ])) * rbs;
b_sum = ( stack.b = ( pb = ピクセル[yi 2])) * rbs;
r_in_sum = pr;
g_in_sum = pg;
b_in_sum = pb;
stack = stack.next;
if( i {
yp = width;
}
}
yi = x;
stackIn = stackStart;
stackOut = stackEnd;
for ( y = 0; y {
p = イー ピクセル[p] = (r_sum * mul_sum) >> shg_sum;
ピクセル[p 1] = (g_sum * mul_sum) >> shg_sum;
ピクセル[p 2] = (b_sum * mul_sum) >> shg_sum;
r_sum -= r_out_sum;
g_sum -= g_out_sum;
b_sum -= b_out_sum;
r_out_sum -= stackIn.r;
g_out_sum -= stackIn。 g;
b_out_sum -= stackIn.b;
p = ( x (( ( p = y radiusPlus1)
r_sum = ( r_in_sum = ( stackIn.r = ピクセル[p]));
g_sum = ( g_in_sum = ( stackIn.g = ピクセル[p 1]));
b_sum = ( b_in_sum = ( stackIn.b = ピクセル[p 2]));
stackIn = stackIn.next;
r_out_sum = ( pr = stackOut.r );
g_out_sum = ( pg = stackOut.g );
b_out_sum = ( pb = stackOut.b );
r_in_sum -= pr;
g_in_sum -= pg;
b _in_sum -= pb;
stackOut = stackOut.next;
yi = width;
}
}
context.putImageData( imageData, top_x, top_y );
}
関数 BlurStack()
{
this.r = 0;
this.g = 0;
this.b = 0;
this.a = 0;
this.next = null;
}
使用方法：
stackBlurCanvasRGBA ( targetCanvasID、top_x、top_y、幅、高さ、半径 );
stackBlurCanvasRGB( targetCanvasID、top_x、top_y、幅、高さ、半径 );
JavaScriptの役割：WebをインタラクティブでダイナミックにするApr 24, 2025 am 12:12 AMJavaScriptは、Webページのインタラクティブ性とダイナミズムを向上させるため、現代のWebサイトの中心にあります。 1）ページを更新せずにコンテンツを変更できます。2）Domapiを介してWebページを操作する、3）アニメーションやドラッグアンドドロップなどの複雑なインタラクティブ効果、4）ユーザーエクスペリエンスを改善するためのパフォーマンスとベストプラクティスを最適化します。
CおよびJavaScript：接続が説明しましたApr 23, 2025 am 12:07 AMCおよびJavaScriptは、WebAssemblyを介して相互運用性を実現します。 1）CコードはWebAssemblyモジュールにコンパイルされ、JavaScript環境に導入され、コンピューティングパワーが強化されます。 2）ゲーム開発では、Cは物理エンジンとグラフィックスレンダリングを処理し、JavaScriptはゲームロジックとユーザーインターフェイスを担当します。
Webサイトからアプリまで：JavaScriptの多様なアプリケーションApr 22, 2025 am 12:02 AMJavaScriptは、Webサイト、モバイルアプリケーション、デスクトップアプリケーション、サーバー側のプログラミングで広く使用されています。 1）Webサイト開発では、JavaScriptはHTMLおよびCSSと一緒にDOMを運用して、JQueryやReactなどのフレームワークをサポートします。 2）ReactNativeおよびIonicを通じて、JavaScriptはクロスプラットフォームモバイルアプリケーションを開発するために使用されます。 3）電子フレームワークにより、JavaScriptはデスクトップアプリケーションを構築できます。 4）node.jsを使用すると、JavaScriptがサーバー側で実行され、高い並行リクエストをサポートします。
Python vs. JavaScript：ユースケースとアプリケーションと比較されますApr 21, 2025 am 12:01 AMPythonはデータサイエンスと自動化により適していますが、JavaScriptはフロントエンドとフルスタックの開発により適しています。 1. Pythonは、データ処理とモデリングのためにNumpyやPandasなどのライブラリを使用して、データサイエンスと機械学習でうまく機能します。 2。Pythonは、自動化とスクリプトにおいて簡潔で効率的です。 3. JavaScriptはフロントエンド開発に不可欠であり、動的なWebページと単一ページアプリケーションの構築に使用されます。 4. JavaScriptは、node.jsを通じてバックエンド開発において役割を果たし、フルスタック開発をサポートします。
JavaScript通訳者とコンパイラにおけるC/Cの役割Apr 20, 2025 am 12:01 AMCとCは、主に通訳者とJITコンパイラを実装するために使用されるJavaScriptエンジンで重要な役割を果たします。 1）cは、JavaScriptソースコードを解析し、抽象的な構文ツリーを生成するために使用されます。 2）Cは、Bytecodeの生成と実行を担当します。 3）Cは、JITコンパイラを実装し、実行時にホットスポットコードを最適化およびコンパイルし、JavaScriptの実行効率を大幅に改善します。
JavaScript in Action：実際の例とプロジェクトApr 19, 2025 am 12:13 AM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とWeb：コア機能とユースケースApr 18, 2025 am 12:19 AMWeb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。
JavaScriptエンジンの理解：実装の詳細Apr 17, 2025 am 12:05 AMJavaScript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。
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