// 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") { 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, 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 cv.cvtColor(src, dst, cv.COLOR_RGBA2RGB); cv.cvtColor(dst, dst, cv.COLOR_RGB2HSV); // 定义红色的HSV范围 // 低值范围 (0-10) let lowRedA = new cv.Mat(dst.rows, dst.cols, dst.type(), [0, 50, 50, 0]); let highRedA = new cv.Mat(dst.rows, dst.cols, dst.type(), [10, 255, 255, 255]); // 高值范围 (170-180) let lowRedB = new cv.Mat(dst.rows, dst.cols, dst.type(), [170, 50, 50, 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); // 合并掩码 cv.add(maskA, maskB, 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(); maskA.delete(); maskB.delete(); lowRedA.delete(); highRedA.delete(); lowRedB.delete(); highRedB.delete(); colorMat.delete(); result.delete(); return dataURL; } else { console.error("OpenCV.js 未加载"); return img; } } /** * 提取直接成图片 * @param {*} img 图片 * @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 * @returns */ function extractStampWithColorToOpencvMat( img, 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 cv.cvtColor(src, dst, cv.COLOR_RGBA2RGB); cv.cvtColor(dst, dst, cv.COLOR_RGB2HSV); // 定义红色的HSV范围 // 低值范围 (0-10) let lowRedA = new cv.Mat(dst.rows, dst.cols, dst.type(), [0, 50, 50, 0]); let highRedA = new cv.Mat(dst.rows, dst.cols, dst.type(), [10, 255, 255, 255]); // 高值范围 (170-180) let lowRedB = new cv.Mat(dst.rows, dst.cols, dst.type(), [170, 50, 50, 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); // 合并掩码 cv.add(maskA, maskB, 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); // 释放内存 src.delete(); dst.delete(); mask.delete(); maskA.delete(); maskB.delete(); lowRedA.delete(); highRedA.delete(); lowRedB.delete(); highRedB.delete(); colorMat.delete(); return result; } else { console.error("OpenCV.js 未加载"); return img; } } // 提取直接成图片 function extractStampWithColorToImage( img, setColor = "#ff0000" ) { if (cvReady) { const result = extractStampWithColorToOpencvMat(img, setColor) // 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"); result.delete(); return dataURL; } else { console.error("OpenCV.js 未加载"); return img; } } /** * 提取红色的印章 * @param file 图片文件 * @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, setColor, isCircle = true) { return new Promise((resolve, reject) => { const img = new Image(); img.onload = () => { const result = extractStampWithImage(img, setColor, isCircle); resolve(result); }; 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) * 0.03; // 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 / 6, // 检测圆心之间的最小距离 200, // 修改检测圆形的阈值为200 50, // 检测的阈值 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 }); } console.log("detectedCircles:", detectedCircles, maxRadius, minRadius, dst.rows, dst.cols); // 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, 6); } /** * 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; } /** * 提取印章圆形 * @param {*} img * @param {*} cvMat * @param {*} isCircle * @returns */ function extractCirclesWithCvMat(img, cvMat, isCircle = true) { let dst = new cv.Mat(); // 转换为灰度图 cv.cvtColor(cvMat, 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); let croppedStamps = []; if (isCircle) { // 检测圆形 let circles = detectCircles(dst); console.log("circles:", circles); circles.forEach((circle) => { console.log("draw circle:", circle); croppedStamps.push(cropAndDownloadCircle(cvMat, circle)); }); } else { // 检测椭圆 let ellipses = detectEllipses(dst); console.log("ellipses:", ellipses); ellipses.forEach((ellipse) => { console.log("draw ellipse:", ellipse); croppedStamps.push(cropAndDownloadEllipse(cvMat, ellipse)); }); } // 释放内存 dst.delete(); return croppedStamps; } function cropAndDownloadCircle(cvMat, circle) { // 定义缩放因子,使裁剪范围比圆形大一些 const scaleFactor = 1.2; // 计算新的半径和尺寸 let newRadius = circle.radius * scaleFactor; let size = Math.round(newRadius * 2); // 创建一个新的Mat来存储裁剪后的图像 let croppedMat = new cv.Mat(); let rect = new cv.Rect( Math.round(circle.x - newRadius), Math.round(circle.y - newRadius), size, size ); // 确保裁剪区域在图像范围内 rect.x = Math.max(0, Math.min(rect.x, cvMat.cols - rect.width)); rect.y = Math.max(0, Math.min(rect.y, cvMat.rows - rect.height)); rect.width = Math.min(rect.width, cvMat.cols - rect.x); rect.height = Math.min(rect.height, cvMat.rows - rect.y); // 裁剪图像 croppedMat = cvMat.roi(rect); // 创建圆形掩码 let mask = new cv.Mat.zeros(size, size, cv.CV_8UC1); let center = new cv.Point(size / 2, size / 2); cv.circle(mask, center, Math.round(newRadius), new cv.Scalar(255, 255, 255), -1); // 应用掩码 let result = new cv.Mat(); cv.bitwise_and(croppedMat, croppedMat, result, mask); // 将结果转换为PNG数据URL let imgData = new ImageData(new Uint8ClampedArray(result.data), result.cols, result.rows); let canvas = document.createElement('canvas'); canvas.width = result.cols; canvas.height = result.rows; let ctx = canvas.getContext('2d'); ctx.putImageData(imgData, 0, 0); let dataURL = canvas.toDataURL("image/png"); // 释放内存 croppedMat.delete(); mask.delete(); result.delete(); 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); // 定义红色和暗红色的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(), [50, 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]; } function extractStampWithImage(img, setColor, isCircle = true) { let distImgList = []; let cvMat = extractStampWithColorToOpencvMat(img, setColor); // 提取圆圈并获取结果 distImgList = extractCirclesWithCvMat(img, cvMat, isCircle); return distImgList; } // 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; window.extractStampWithImage = extractStampWithImage;