extractstamp/extractstamp.js
2024-10-26 21:52:16 +08:00

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12 KiB
JavaScript

// 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
* @returns
*/
function extractStampWithFile(file, setColor) {
return new Promise((resolve, reject) => {
const img = new Image();
img.onload = () => {
const result = extractStampWithImage(img, setColor);
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
* @returns
*/
function extractCircles(img) {
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 = [];
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));
});
// 释放内存
src.delete();
dst.delete();
return croppedStamps;
}
/**
* 提取印章圆形
* @param {*} cvMat
* @returns
*/
function extractCirclesWithCvMat(cvMat) {
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 = [];
// 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));
});
// 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;
}
/**
* 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) {
let distImgList = [];
let cvMat = extractStampWithColorToOpencvMat(img, setColor);
// 提取圆圈并获取结果
distImgList = extractCirclesWithCvMat(cvMat);
return distImgList;
}
// 在文件末尾,将函数添加到全局作用域
window.initOpenCV = initOpenCV;
window.extractStampWithFile = extractStampWithFile;
window.extractStampWithImage = extractStampWithImage;