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用canvas實現圖片濾鏡效果詳解之視頻效果

發布時間:2020-07-15 14:35:05 來源:網絡 閱讀:719 作者:ly1989124423 欄目:移動開發

這是一個很有意思的特效,模擬攝像機拍攝電視屏幕畫面時出現點狀顆粒的效果。顆粒的大小通過變換矩陣實現,可以任意調節,有興趣研究的朋友可以嘗試更多的效果,代碼沒有經過優化,只是一個粗糙的Demo,大家可以自行改進。

1.獲取圖像數據
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img.src = ’http://bloglaotou.duapp.com/wp-content/themes/frontopen2/tools/filter/p_w_picpath3.jpg’;
canvas.width = img.width;
canvas.height = img.height;
varcontext = canvas.getContext(“2d”);
context.drawImage(img, 0, 0);
varcanvasData = context.getImageData(0, 0, canvas.width, canvas.height);


2.設置過濾矩陣
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varm_VideoType=0;
varpattern=newArray();
switch(m_VideoType)
{
case0://VIDEO_TYPE.VIDEO_STAGGERED:
{
pattern = [
0, 1,
0, 2,
1, 2,
1, 0,
2, 0,
2, 1,
];
break;
}
case1://VIDEO_TYPE.VIDEO_TRIPED:
{
pattern = [
0,
1,
2,
];
break;
}
case2://VIDEO_TYPE.VIDEO_3X3:
{
pattern =
[
0, 1, 2,
2, 0, 1,
1, 2, 0,
];
break;
}
default:
{
pattern =
[
0, 1, 2, 0, 0,
1, 1, 1, 2, 0,
0, 1, 2, 2, 2,
0, 0, 1, 2, 0,
0, 1, 1, 1, 2,
2, 0, 1, 2, 2,
0, 0, 0, 1, 2,
2, 0, 1, 1, 1,
2, 2, 0, 1, 2,
2, 0, 0, 0, 1,
1, 2, 0, 1, 1,
2, 2, 2, 0, 1,
1, 2, 0, 0, 0,
1, 1, 2, 0, 1,
1, 2, 2, 2, 0,
];
break;
}
}
varpattern_width = [ 2, 1, 3, 5 ];
varpattern_height = [6, 3, 3, 15 ];


3.獲取過濾數據
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for( varx = 0; x < canvasData.width; x++) {
for( vary = 0; y < canvasData.height; y++) {
// Index of the pixel in the array
varidx = (x + y * canvasData.width) * 4;
varr = canvasData.data[idx + 0];
varg = canvasData.data[idx + 1];
varb = canvasData.data[idx + 2];
varnWidth = pattern_width[m_VideoType];
varnHeight = pattern_height[m_VideoType];
varindex = nWidth * (y % nHeight) + (x % nWidth);
index = pattern[index];
if(index == 0)
varr = fclamp0255(2 * r);
if(index == 1)
varg = fclamp0255(2 * g);
if(index == 2)
varb = fclamp0255(2 * b);
// assign gray scale value
canvasData.data[idx + 0] = r; // Red channel
canvasData.data[idx + 1] = g; // Green channel
canvasData.data[idx + 2] = b; // Blue channel
canvasData.data[idx + 3] = 255; // Alpha channel
// 加上黑色的邊框
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;
}
}
}


4.寫入過濾后的數據
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context.putImageData(canvasData, 0, 0);


5.效果預覽

點擊這里預覽

5.參考資料

代震軍ImageFilter開源項目


向AI問一下細節

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