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Canvas には getImageData という魔法のメソッドがあります。キャンバス内の画像の各ピクセルのカラー値を取得し、変更することができます。
さまざまなフィルターアルゴリズムがある場合。次に、キャンバスを使用して写真のフィルター変換を実現し、Meitu Xiuxiu と同様の機能を作成できます。
使用方法:
1: まず、画像をキャンバスにインポートします。
2: var CanvasData = context.getImageData(0, 0, Canvas.width, Canvas.height); //これを使用して画像の各ピクセルの情報を取得し、配列を取得します。取得される情報は [[r,g,b,a],[r,g,b,a]] のような 2 次元配列ではなく、[r,g,b,a,r,g,b, a] rgba 順に配置された単一の配列。
3: このステップでは、各ピクセルの rgba の変更を開始します。ここでは、グレースケール効果のアルゴリズムと実装手順を簡単に紹介します。
function gray(canvasData) { for ( var x = 0; x < canvasData.width; x++) { for ( var y = 0; y < canvasData.height; y++) { // Index of the pixel in the array var idx = (x + y * canvasData.width) * 4; var r = canvasData.data[idx + 0]; var g = canvasData.data[idx + 1]; var b = canvasData.data[idx + 2]; var gray = .299 * r + .587 * g + .114 * b; // assign gray scale value canvasData.data[idx + 0] = gray; // Red channel canvasData.data[idx + 1] = gray; // Green channel canvasData.data[idx + 2] = gray; // Blue channel canvasData.data[idx + 3] = 255; // Alpha channel // add black border if(x < 8 || y < 8 || x > (canvasData.width - 8) || y > (canvasData.height - 8)) { canvasData.data[idx + 0] = 0; canvasData.data[idx + 1] = 0; canvasData.data[idx + 2] = 0; } } } return canvasData; }
4: context.putImageData(canvasData, 0, 0); //ピクセルカラー値を処理した後、この文でキャンバスを再描画することを忘れないでください
これらのコードは、画像を白黒効果に変換するコードです。具体的には、達成できる効果の数は、フィルター アルゴリズムの数によって異なります。
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