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https://github.com/woodchen-ink/extractstamp.git
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96686da990
commit
579afd02c8
482
extractstamp.js
Normal file
482
extractstamp.js
Normal file
@ -0,0 +1,482 @@
|
||||
// 移除 import 语句，因为我们使用全局的 cv 对象
|
||||
|
||||
let cvReady = false;
|
||||
const primaryColor = "#ff0000";
|
||||
|
||||
function initOpenCV(callback) {
|
||||
if (typeof cv !== "undefined") {
|
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cvReady = true;
|
||||
console.log("OpenCV.js 已加载");
|
||||
callback && callback(true);
|
||||
} else {
|
||||
console.log("等待 OpenCV.js 加载...");
|
||||
document.addEventListener("opencv-ready", () => {
|
||||
cvReady = true;
|
||||
console.log("OpenCV.js 已加载");
|
||||
callback && callback(true);
|
||||
});
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 提取指定颜色的印章
|
||||
* @param img 要处理的图像
|
||||
* @param extractColor 要提取的颜色，十六进制格式，如 "#FF0000"
|
||||
* @param setColor 设置提取区域的新颜色，十六进制格式，如 "#0000FF"
|
||||
* @returns 处理后的图像
|
||||
*
|
||||
* @example
|
||||
* // 提取红色印章并将其设置为蓝色
|
||||
* const img = document.getElementById('myImage');
|
||||
* const extractedImg = extractStampWithColor(img, "#FF0000", "#0000FF");
|
||||
*
|
||||
* // 提取绿色印章并将其设置为黄色
|
||||
* const greenStamp = document.querySelector('.stamp-image');
|
||||
* const yellowStamp = extractStampWithColor(greenStamp, "#00FF00", "#FFFF00");
|
||||
*/
|
||||
function extractStampWithColorImpl(
|
||||
img,
|
||||
extractColor = "#ff0000",
|
||||
setColor = "#ff0000"
|
||||
) {
|
||||
if (cvReady) {
|
||||
// 获取图片的宽高
|
||||
const imgWidth = img.width;
|
||||
const imgHeight = img.height;
|
||||
console.log("图片宽度:", imgWidth, "图片高度:", imgHeight);
|
||||
let src = cv.imread(img);
|
||||
let dst = new cv.Mat();
|
||||
let mask = new cv.Mat();
|
||||
|
||||
// 转换为HSV颜色空间
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||||
cv.cvtColor(src, dst, cv.COLOR_RGBA2RGB);
|
||||
cv.cvtColor(dst, dst, cv.COLOR_RGB2HSV);
|
||||
|
||||
// 将提取颜色转换为HSV
|
||||
const extractColorRGB = hexToRgba(extractColor);
|
||||
const extractColorHSV = cv.matFromArray(1, 1, cv.CV_8UC3, [
|
||||
extractColorRGB[0],
|
||||
extractColorRGB[1],
|
||||
extractColorRGB[2],
|
||||
]);
|
||||
cv.cvtColor(extractColorHSV, extractColorHSV, cv.COLOR_RGB2HSV);
|
||||
const hsvValues = extractColorHSV.data32F;
|
||||
|
||||
// 定义提取颜色的HSV范围
|
||||
let lowColor, highColor;
|
||||
if (extractColor.toLowerCase() === "#ff0000") {
|
||||
// 红色的HSV范围
|
||||
lowColor = new cv.Mat(dst.rows, dst.cols, dst.type(), [0, 100, 100, 0]);
|
||||
highColor = new cv.Mat(
|
||||
dst.rows,
|
||||
dst.cols,
|
||||
dst.type(),
|
||||
[10, 255, 255, 255]
|
||||
);
|
||||
} else if (extractColor.toLowerCase() === "#00ff00") {
|
||||
// 绿色的HSV范围
|
||||
lowColor = new cv.Mat(dst.rows, dst.cols, dst.type(), [60, 100, 100, 0]);
|
||||
highColor = new cv.Mat(
|
||||
dst.rows,
|
||||
dst.cols,
|
||||
dst.type(),
|
||||
[80, 255, 255, 255]
|
||||
);
|
||||
} else if (extractColor.toLowerCase() === "#000000") {
|
||||
// 黑色的HSV范围
|
||||
lowColor = new cv.Mat(dst.rows, dst.cols, dst.type(), [0, 0, 0, 0]);
|
||||
highColor = new cv.Mat(
|
||||
dst.rows,
|
||||
dst.cols,
|
||||
dst.type(),
|
||||
[180, 255, 30, 255]
|
||||
);
|
||||
} else {
|
||||
// 其他颜色（包括随机颜色如#00ffff）使用动态计算的范围
|
||||
const hue = hsvValues[0];
|
||||
const hueRange = 10; // 色相范围，可以根据需要调整
|
||||
lowColor = new cv.Mat(dst.rows, dst.cols, dst.type(), [
|
||||
Math.max(0, hue - hueRange),
|
||||
100,
|
||||
100,
|
||||
0,
|
||||
]);
|
||||
highColor = new cv.Mat(dst.rows, dst.cols, dst.type(), [
|
||||
Math.min(180, hue + hueRange),
|
||||
255,
|
||||
255,
|
||||
255,
|
||||
]);
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 创建掩码
|
||||
cv.inRange(dst, lowColor, highColor, mask);
|
||||
|
||||
// 将十六进制颜色值转换为RGBA
|
||||
const dstColor = hexToRgba(setColor);
|
||||
console.log("dstColor:", dstColor);
|
||||
|
||||
// 创建带有 alpha 通道的目标图像
|
||||
let result = new cv.Mat(src.rows, src.cols, cv.CV_8UC4, [0, 0, 0, 0]);
|
||||
|
||||
// 创建指定颜色的图像（带有 alpha 通道）
|
||||
let colorMat = new cv.Mat(src.rows, src.cols, cv.CV_8UC4, [
|
||||
...dstColor.slice(0, 3),
|
||||
255,
|
||||
]);
|
||||
|
||||
// 使用掩码将提取的区域设置为指定颜色，非提取区域保持透明
|
||||
colorMat.copyTo(result, mask);
|
||||
|
||||
// 创建隐藏的canvas用来保存提取后的图片
|
||||
const hiddenCanvas = document.createElement("canvas");
|
||||
hiddenCanvas.width = result.cols;
|
||||
hiddenCanvas.height = result.rows;
|
||||
cv.imshow(hiddenCanvas, result);
|
||||
let dataURL = hiddenCanvas.toDataURL("image/png");
|
||||
|
||||
// 释放内存
|
||||
src.delete();
|
||||
dst.delete();
|
||||
mask.delete();
|
||||
lowColor.delete();
|
||||
highColor.delete();
|
||||
extractColorHSV.delete();
|
||||
colorMat.delete();
|
||||
result.delete();
|
||||
return dataURL;
|
||||
} else {
|
||||
console.error("OpenCV.js 未加载");
|
||||
return img;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 提取指定颜色的印章
|
||||
* @param file 图片文件
|
||||
* @param extractColor 提取的颜色
|
||||
* @param setColor 设置的颜色，比如提取红色设置红色那么能够进行对印章的填充
|
||||
* @param isCircle 是否是圆形，如果是圆形，那么会进行圆形的裁剪，否则进行椭圆的裁剪
|
||||
* @returns
|
||||
*/
|
||||
function extractStampWithFile(file, extractColor, setColor, isCircle = true) {
|
||||
return new Promise((resolve, reject) => {
|
||||
const img = new Image();
|
||||
let distImgList = [];
|
||||
img.onload = async () => {
|
||||
let dstImg = extractStampWithColorImpl(img, extractColor, setColor);
|
||||
let debugCircle = true;
|
||||
if (debugCircle) {
|
||||
// 将base64的图像数据转换为Image对象
|
||||
const base64ToImage = (base64) => {
|
||||
return new Promise((resolve, reject) => {
|
||||
const img = new Image();
|
||||
img.onload = () => resolve(img);
|
||||
img.onerror = (error) => reject(error);
|
||||
img.src = base64;
|
||||
});
|
||||
};
|
||||
// 将base64转换回Image对象
|
||||
const resultRedImg = await base64ToImage(dstImg);
|
||||
// 提取圆圈并获取结果
|
||||
distImgList = extractCircles(resultRedImg, isCircle);
|
||||
}
|
||||
resolve(distImgList);
|
||||
};
|
||||
img.onerror = (error) => {
|
||||
console.error("图片加载失败", error);
|
||||
reject(new Error("图片加载失败"));
|
||||
};
|
||||
img.src = URL.createObjectURL(file);
|
||||
});
|
||||
}
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 检测图像中的圆形
|
||||
* @param dst 检测圆形的图像
|
||||
* @returns 检测到的圆形列表
|
||||
*/
|
||||
function detectCircles(dst) {
|
||||
// 创建一个新的Mat对象来存储检测到的圆形
|
||||
let circles = new cv.Mat();
|
||||
// 计算最小和最大半径，用于限制检测到的圆形大小
|
||||
let minRadius = Math.min(dst.rows, dst.cols) * 0.05; // 最小半径为图像最小边的5%
|
||||
let maxRadius = Math.min(dst.rows, dst.cols) * 0.5; // 最大半径为图像最小边的50%
|
||||
// 使用Hough变换检测圆形
|
||||
cv.HoughCircles(
|
||||
dst,
|
||||
circles,
|
||||
cv.HOUGH_GRADIENT,
|
||||
1, // 两个圆心之间的最小距离
|
||||
dst.rows / 4, // 检测圆心之间的最小距离
|
||||
100, // 检测圆形的阈值
|
||||
50, // 检测圆形的阈值
|
||||
minRadius, // 检测圆形的最小半径
|
||||
maxRadius // 检测圆形的最大半径
|
||||
);
|
||||
|
||||
// 初始化一个空数组来存储检测到的圆形信息
|
||||
let detectedCircles = [];
|
||||
// 遍历检测到的圆形
|
||||
for (let i = 0; i < circles.cols; i++) {
|
||||
// 将检测到的圆形信息转换为对象形式
|
||||
detectedCircles.push({
|
||||
x: circles.data32F[i * 3], // 圆心x坐标
|
||||
y: circles.data32F[i * 3 + 1], // 圆心y坐标
|
||||
radius: circles.data32F[i * 3 + 2] // 半径
|
||||
});
|
||||
}
|
||||
// 根据半径大小对检测到的圆形进行排序，确保最大的圆形排在前面
|
||||
detectedCircles.sort((a, b) => b.radius - a.radius);
|
||||
|
||||
// 释放内存
|
||||
circles.delete();
|
||||
// 返回最大的3个圆形
|
||||
return detectedCircles.slice(0, 3);
|
||||
}
|
||||
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 提取印章圆形
|
||||
* @param {*} img
|
||||
* @param {*} isCircle
|
||||
* @returns
|
||||
*/
|
||||
function extractCircles(img, isCircle = true) {
|
||||
let src = cv.imread(img);
|
||||
let dst = new cv.Mat();
|
||||
|
||||
// 转换为灰度图
|
||||
cv.cvtColor(src, dst, cv.COLOR_RGBA2GRAY);
|
||||
|
||||
// 应用高斯模糊以减少噪声
|
||||
cv.GaussianBlur(dst, dst, new cv.Size(5, 5), 2, 2);
|
||||
|
||||
// 创建画布
|
||||
let canvas = document.createElement("canvas");
|
||||
canvas.width = img.width;
|
||||
canvas.height = img.height;
|
||||
let ctx = canvas.getContext("2d");
|
||||
// 绘制原始图像
|
||||
ctx?.drawImage(img, 0, 0, canvas.width, canvas.height);
|
||||
let croppedStamps = [];
|
||||
if (isCircle) {
|
||||
let circles = [];
|
||||
// 检测圆形
|
||||
circles = detectCircles(dst);
|
||||
console.log("circles:", circles);
|
||||
circles.forEach((circle) => {
|
||||
console.log("draw circle:", circle);
|
||||
croppedStamps.push(cropAndDownloadCircle(img, circle));
|
||||
});
|
||||
} else {
|
||||
let ellipses = [];
|
||||
// 检测椭圆
|
||||
ellipses = detectEllipses(dst);
|
||||
console.log("ellipses:", ellipses);
|
||||
ellipses.forEach((ellipse) => {
|
||||
console.log("draw ellipse:", ellipse);
|
||||
croppedStamps.push(cropAndDownloadEllipse(img, ellipse));
|
||||
});
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 释放内存
|
||||
src.delete();
|
||||
dst.delete();
|
||||
|
||||
return croppedStamps;
|
||||
}
|
||||
|
||||
function cropAndDownloadCircle(img, circle) {
|
||||
// 定义缩放因子，使裁剪范围比圆形大一些
|
||||
const scaleFactor = 1.2; // 增加20%的范围，您可以根据需要调整这个值
|
||||
// 计算新的半径和尺寸
|
||||
let newRadius = circle.radius * scaleFactor;
|
||||
let size = newRadius * 2;
|
||||
|
||||
// 创建一个新的canvas来裁剪圆形
|
||||
let cropCanvas = document.createElement("canvas");
|
||||
cropCanvas.width = size;
|
||||
cropCanvas.height = size;
|
||||
let ctx = cropCanvas.getContext("2d");
|
||||
|
||||
if (ctx) {
|
||||
// 裁剪圆形区域
|
||||
ctx.beginPath();
|
||||
ctx.arc(newRadius, newRadius, newRadius, 0, Math.PI * 2);
|
||||
ctx.closePath();
|
||||
ctx.clip();
|
||||
|
||||
// 计算源图像的裁剪区域
|
||||
let sx = circle.x - newRadius;
|
||||
let sy = circle.y - newRadius;
|
||||
let sWidth = size;
|
||||
let sHeight = size;
|
||||
|
||||
// 确保不会裁剪到图像边界外
|
||||
if (sx < 0) {
|
||||
sWidth += sx;
|
||||
sx = 0;
|
||||
}
|
||||
if (sy < 0) {
|
||||
sHeight += sy;
|
||||
sy = 0;
|
||||
}
|
||||
if (sx + sWidth > img.width) {
|
||||
sWidth = img.width - sx;
|
||||
}
|
||||
if (sy + sHeight > img.height) {
|
||||
sHeight = img.height - sy;
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 绘制裁剪后的图像
|
||||
ctx.drawImage(img, sx, sy, sWidth, sHeight, 0, 0, size, size);
|
||||
|
||||
// 将裁剪后的图像转换为数据URL
|
||||
let dataURL = cropCanvas.toDataURL("image/png");
|
||||
return dataURL;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 根据文件提取红色印章
|
||||
* @param file
|
||||
* @returns
|
||||
*/
|
||||
function extractRedStampWithFile(file) {
|
||||
return new Promise((resolve, reject) => {
|
||||
const img = new Image();
|
||||
img.onload = () => {
|
||||
const dstImg = extractRedStampWithColor(img, primaryColor);
|
||||
resolve(dstImg);
|
||||
};
|
||||
img.onerror = (error) => {
|
||||
console.error("图片加载失败", error);
|
||||
reject(new Error("图片加载失败"));
|
||||
};
|
||||
img.src = URL.createObjectURL(file);
|
||||
});
|
||||
}
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 提取红色印章
|
||||
* @param img 原始图片
|
||||
* @returns
|
||||
*/
|
||||
function extractRedStamp(img) {
|
||||
if (cvReady) {
|
||||
const dstImg = extractRedStampWithColor(img, primaryColor);
|
||||
return dstImg;
|
||||
} else {
|
||||
console.error("OpenCV.js 未加载");
|
||||
return null;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 提取红色印章
|
||||
* @param img
|
||||
* @param color
|
||||
* @returns
|
||||
*/
|
||||
function extractRedStampWithColor(img, color = primaryColor) {
|
||||
if (cvReady) {
|
||||
// 获取图片的宽高
|
||||
const imgWidth = img.width;
|
||||
const imgHeight = img.height;
|
||||
console.log("图片宽度:", imgWidth, "图片高度:", imgHeight);
|
||||
let src = cv.imread(img);
|
||||
let dst = new cv.Mat();
|
||||
let mask = new cv.Mat();
|
||||
|
||||
// 转换为HSV颜色空间
|
||||
cv.cvtColor(src, dst, cv.COLOR_RGBA2RGB);
|
||||
cv.cvtColor(dst, dst, cv.COLOR_RGB2HSV);
|
||||
|
||||
// 定义红色的HSV范围
|
||||
let lowRedA = new cv.Mat(dst.rows, dst.cols, dst.type(), [0, 100, 100, 0]);
|
||||
let highRedA = new cv.Mat(
|
||||
dst.rows,
|
||||
dst.cols,
|
||||
dst.type(),
|
||||
[10, 255, 255, 255]
|
||||
);
|
||||
let lowRedB = new cv.Mat(
|
||||
dst.rows,
|
||||
dst.cols,
|
||||
dst.type(),
|
||||
[160, 100, 100, 0]
|
||||
);
|
||||
let highRedB = new cv.Mat(
|
||||
dst.rows,
|
||||
dst.cols,
|
||||
dst.type(),
|
||||
[180, 255, 255, 255]
|
||||
);
|
||||
|
||||
// 创建掩码
|
||||
let maskA = new cv.Mat();
|
||||
let maskB = new cv.Mat();
|
||||
cv.inRange(dst, lowRedA, highRedA, maskA);
|
||||
cv.inRange(dst, lowRedB, highRedB, maskB);
|
||||
cv.add(maskA, maskB, mask);
|
||||
|
||||
// 将十六进制颜色值转换为RGB
|
||||
const dstColor = hexToRgba(color);
|
||||
console.log("dstColor:", dstColor);
|
||||
// 创建纯红色图像
|
||||
let red = new cv.Mat(src.rows, src.cols, src.type(), dstColor);
|
||||
|
||||
// 使用掩码将红色区域设置为纯红色
|
||||
red.copyTo(dst, mask);
|
||||
|
||||
// 创建隐藏的canvas用来保存提取后的图片
|
||||
const hiddenCanvas = document.createElement("canvas");
|
||||
hiddenCanvas.width = dst.cols;
|
||||
hiddenCanvas.height = dst.rows;
|
||||
cv.imshow(hiddenCanvas, dst);
|
||||
let dataURL = hiddenCanvas.toDataURL("image/png");
|
||||
let link = document.createElement("a");
|
||||
link.download = "extracted_red_image.png";
|
||||
link.href = dataURL;
|
||||
link.click();
|
||||
|
||||
// 释放内存
|
||||
src.delete();
|
||||
dst.delete();
|
||||
mask.delete();
|
||||
maskA.delete();
|
||||
maskB.delete();
|
||||
lowRedA.delete();
|
||||
highRedA.delete();
|
||||
lowRedB.delete();
|
||||
highRedB.delete();
|
||||
red.delete();
|
||||
return dst;
|
||||
} else {
|
||||
console.error("OpenCV.js 未加载");
|
||||
return img;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 将十六进制颜色值转换为RGBA
|
||||
* @param hex
|
||||
* @returns
|
||||
*/
|
||||
function hexToRgba(hex) {
|
||||
let r = parseInt(hex.slice(1, 3), 16);
|
||||
let g = parseInt(hex.slice(3, 5), 16);
|
||||
let b = parseInt(hex.slice(5, 7), 16);
|
||||
let a = 255;
|
||||
if (hex.length === 9) {
|
||||
a = parseInt(hex.slice(7, 9), 16);
|
||||
}
|
||||
return [r, g, b, a];
|
||||
}
|
||||
|
||||
// 在文件末尾，将函数添加到全局作用域
|
||||
window.initOpenCV = initOpenCV;
|
||||
window.extractRedStampWithFile = extractRedStampWithFile;
|
||||
window.extractRedStamp = extractRedStamp;
|
||||
window.extractStampWithFile = extractStampWithFile;
|
||||
62
index.html
Normal file
62
index.html
Normal file
@ -0,0 +1,62 @@
|
||||
<!DOCTYPE html>
|
||||
<html lang="zh-CN">
|
||||
<head>
|
||||
<meta charset="UTF-8">
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||||
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
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<title>选择图片</title>
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<script src="https://docs.opencv.org/4.x/opencv.js" type="text/javascript"></script>
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<script src="extractStamp.js"></script>
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<style>
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#imageContainer {
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display: flex;
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flex-wrap: wrap;
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gap: 10px;
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margin-top: 20px;
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}
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#imageContainer img {
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max-width: 200px;
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max-height: 200px;
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object-fit: contain;
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border: 1px solid #ddd;
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}
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</style>
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</head>
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<body>
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<h1>选择图片</h1>
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<input type="file" id="imageInput" accept="image/*" onchange="selectImage()">
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<div id="imageContainer"></div>
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<script>
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let isReady = false;
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initOpenCV((ready) => {
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isReady = ready;
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console.log('OpenCV.js 已加载', isReady);
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});
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function selectImage() {
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const file = document.getElementById('imageInput').files[0];
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console.log('file', file);
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if (file && isReady) {
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extractStampWithFile(file, '#ff0000', '#ff0000', true).then(dstImgList => {
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console.log('提取红色印章成功', dstImgList);
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displayImages(dstImgList);
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});
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} else if (!isReady) {
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console.log('OpenCV.js 尚未加载完成，请稍后再试');
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} else {
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console.log('请先选择一个图片文件');
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}
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}
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function displayImages(imageList) {
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const container = document.getElementById('imageContainer');
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container.innerHTML = ''; // 清空之前的内容
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imageList.forEach((imgSrc, index) => {
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const img = document.createElement('img');
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img.src = imgSrc;
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img.alt = `提取的印章 ${index + 1}`;
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container.appendChild(img);
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});
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}
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</script>
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</body>
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</html>
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