前端图像处理指南

XGundam05

计算机图像处理是一门很成熟的技术，任何一门可操作系统接口的语言都能很轻易的实现各种处理操作。但是前端限于浏览器环境和接口限制，处理起来会有诸多不便，这里所说的前端图像处理，是真的指不借助任何后端服务纯前端实现的图像处理。本文会介绍canvas位图处理，SVG矢量图和CSS3图像处理，重点是canvas，并且最后会附上一个
TrimPNG图像处理应用。
canvas位图处理

HTML5 canvas为我们提供了一块画布，让前端也有了操作位图的功能：图片旋转、缩放、滤镜、压缩等都可以通过JS来实现。
图像基本处理
通过设置drawImage参数可以实现图片绘制、缩放、拉伸和裁剪等操作:

DEMO源码戳这里 JS Bin.

只需要drawImage一个方法，就可以实现基本图形处理功能，再结合鼠标或滚轮事件，就可以实现更复杂的局部放大预览，缩放等功能了。

需要注意的是，canvas尺寸不能过大，如果你要绘制一块全屏的canvas很可能有部分显示不出来。并且不同设备对canvas尺寸限制也不同，比如在Win8 RTM上最大支持8192x8192px，但是在Windows RT上只支持2048x2048px。所以对于大面积的canvas最好分块绘制。

图像滤镜处理
现在的朋友圈发个图都要用滤镜美一下，复古清纯胶片LOMO各种风格应有尽有。canvas提供了getImageData方法来获取图像上每一个像素点的RGBA信息，这样我们就能对图片进行像素级处理了。通过特定算法来重写imageData中的像素信息，然后用setImageData方法把新的数据重新绘制在canvas上，这样就可以实现图像滤镜打码加特效等一系列功能。

比如我们现在要实现一个复古滤镜:

// 复古滤镜处理算法：获取每个像素的RGB信息，并按特定权重返回其加权平均值
let sepiaFilter = function(imgData) {
  let d = imgData.data
  for (let i = 0; i < d.length; i += 4) {
    let r = d
    let g = d[i + 1]
    let b = d[i + 2]
    d = (r * 0.393) + (g * 0.769) + (b * 0.189) // red
    d[i + 1] = (r * 0.349) + (g * 0.686) + (b * 0.168) // green
    d[i + 2] = (r * 0.272) + (g * 0.534) + (b * 0.131) // blue
  }
  return imgData
}
//图像地址必须和当前页面同域，否则会报cross-origin错误
img.src = '/img/logo@2x.png'
img.onload = () => {
  ctx.drawImage(img, 0, 0) // 绘制原图
  let imgData = ctx.getImageData(0, 0, img.width, img.height) // 获取图片信息
  ctx.putImageData(sepiaFilter(imgData), 100, 0) // 绘制处理后图片
}

DEMO源码戳这里 JSFiddle.

滤镜处理关键在于滤镜算法，要想写出更高级的特效需要有计算机图形学基础，对卷积矩阵、拉普拉斯变换、傅里叶变换等数学知识也要了解，这个坑很大我就不挖了。

图像base64存储
加完特效后如果我们想把图像保存下来，就可以用toDataURL方法来对图片进行格式转换、压缩存储了。

// 支持三种文件类型：image/png(默认) | image/jpeg | image/webp(仅Chrome)
canvas.toDataURL() // 默认存储为png
// 仅jpeg/webp支持质量参数(0~1,默认0.92)
canvas.toDataURL("image/jpeg", 0.1) // 存储为质量为0.1的jpeg
由于存储形式是base64编码，原来图片的每三个字节都会被扩展成4字节，所以整体上编码后数据会比原来多约1/3。以下是通过toDataURL存储后的图片和原图大小相关对比数据(数据仅供参考，不具通用性)：


可见存储后图片体积并不是原来的4/3，实际上处理后的图片都会比原图大好几倍，并且不同的图片增大的体积也是不确定的。如果是要上传图片到服务器，可以把base64转化成Blob二进制数据压缩上传；如果要直接在前端显示或供用户下载，jpg还好可以设置质量参数，要是png就没法压缩了。
只是用toDataURL还不够，用户需要通过手动点击图片-右键图片存储为来保存图片，如果要实现点击下载按钮自动下载图片还需要修改图片类型为octet-stream，然后利用HTML5的download属性强制让浏览器下载。

DEMO源码快戳我 JSFiddle.

程序员的备胎
有了以上基础，再结合成熟的图形处理算法，我们可以完成日常工作中大部分图像处理需求，业界也有许多开源的轮子，比如截屏库 html2canvas、代码转图片工具 code-to-image、图片裁剪 Cropper、图像处理 tracking.js、二维码生成库 qrcode2、还有腾讯出的 AlloyImage，基于HTML5的专业级图像处理开源引擎，非常强大:

以上列举部分，更多备胎见GitHub： 0326/canvas

SVG矢量图处理

讲完位图处理再简单说说矢量图处理。矢量图在绘制图标、商业LOGO、动画元素上应用非常广范。Web最开始支持的矢量图形并不是现在的SVG，而是微软主推的VML，所以在低版本IE下面只支持VML而不支持SVG，直到后来SVG成为W3C标准并被普及，微软才在IE9中支持SVG。
SVG遵循XML规范，可以很好的集成在HTML里面，同时支持JS脚本控制，还有基于SMIL标准的动态内容支持，做起动画来也是非常方便。目前基于SVG的JS图形库轮子也是非常多，如svg.js, Snap.svg, Velocity.js, D3.js等等。SVG本身是一种标记语言，简单易学，在此不做展开。
CSS图像处理

如果你的图像特效只是用来给用户展示，并不需要存储的话，可以直接用CSS处理，基本的调整图片大小、拉伸、旋转、裁切等操作直接几个CSS属性width/height/skew/rotate/clip-path等就能搞定了。如果想加特效，使用CSS滤镜Duang的一下就出来了，不需要任何图形学基础和数学知识：

DEMO 源码见JS Bin.

总结

写了这么多 DEMO，最后附上一个比较完整的小工具 TrimPNG。
大家都知道 TinyPNG 可以压缩PNG, TrimPNG 顾名思义就是去除图片空白和白边的，纯前端实现了自动抠图和切图，顺便保存图片功能。

体验地址：TrimPNG

用到的技术点上面都说到了，裁切实现原理就是横向纵向分别扫描两次像素点阵，找出上下左右最外面的非透明点，然后定位出有效图像区域。去白边则是采用标记清除策略，先扫描一遍标记出可疑白点，然后再扫描一遍，凡是与透明区域相邻的可疑白点就清除。

最后，欢迎大家关注：Front End - 知乎专栏
zhuanlan.zhihu.com/frontend不定期更新前端相关，一般都会有干货。也欢迎大家投稿，只限原创。
鉴于傻乎居然不支持Markdown，代码高亮也是Low到不行，连个预览效果也要邀请，所以以后会少贴代码多贴图，我会尽量挑漂亮的：）

Mecanim

感觉不错

stonstad

看得出来你很用心，虽然不是前端也要给你个赞

JoshWindsor

前提是HTML5才支持

七彩极

是的，Chrome无压力，但是要用于生产环境，还需要很多适配工作。

jquave

唉，傻乎不支持Markdown。。

pc8888888

难道我评论过这个？我被盗号了？