[英]HTML5 Canvas Resize (Downscale) Image High Quality?
我使用 html5 canvas 元素在浏览器中调整图像大小。 事实证明,质量非常低。 我发现了这一点: 缩放 <canvas> 时禁用插值,但这无助于提高质量。
下面是我的 css 和 js 代码以及用 Photoshop 调用并在画布 API 中缩放的图像。
在浏览器中缩放图像时,我该怎么做才能获得最佳质量?
注意:我想将大图像缩小为小图像,修改画布中的颜色并将结果从画布发送到服务器。
CSS:
canvas, img {
image-rendering: optimizeQuality;
image-rendering: -moz-crisp-edges;
image-rendering: -webkit-optimize-contrast;
image-rendering: optimize-contrast;
-ms-interpolation-mode: nearest-neighbor;
}
JS:
var $img = $('<img>');
var $originalCanvas = $('<canvas>');
$img.load(function() {
var originalContext = $originalCanvas[0].getContext('2d');
originalContext.imageSmoothingEnabled = false;
originalContext.webkitImageSmoothingEnabled = false;
originalContext.mozImageSmoothingEnabled = false;
originalContext.drawImage(this, 0, 0, 379, 500);
});
使用photoshop调整图像大小:
图像在画布上调整大小:
编辑:
我尝试按照以下建议的多个步骤进行缩减:
在 HTML5 画布和Html5 画布 drawImage 中调整图像大小:如何应用抗锯齿
这是我使用过的功能:
function resizeCanvasImage(img, canvas, maxWidth, maxHeight) {
var imgWidth = img.width,
imgHeight = img.height;
var ratio = 1, ratio1 = 1, ratio2 = 1;
ratio1 = maxWidth / imgWidth;
ratio2 = maxHeight / imgHeight;
// Use the smallest ratio that the image best fit into the maxWidth x maxHeight box.
if (ratio1 < ratio2) {
ratio = ratio1;
}
else {
ratio = ratio2;
}
var canvasContext = canvas.getContext("2d");
var canvasCopy = document.createElement("canvas");
var copyContext = canvasCopy.getContext("2d");
var canvasCopy2 = document.createElement("canvas");
var copyContext2 = canvasCopy2.getContext("2d");
canvasCopy.width = imgWidth;
canvasCopy.height = imgHeight;
copyContext.drawImage(img, 0, 0);
// init
canvasCopy2.width = imgWidth;
canvasCopy2.height = imgHeight;
copyContext2.drawImage(canvasCopy, 0, 0, canvasCopy.width, canvasCopy.height, 0, 0, canvasCopy2.width, canvasCopy2.height);
var rounds = 2;
var roundRatio = ratio * rounds;
for (var i = 1; i <= rounds; i++) {
console.log("Step: "+i);
// tmp
canvasCopy.width = imgWidth * roundRatio / i;
canvasCopy.height = imgHeight * roundRatio / i;
copyContext.drawImage(canvasCopy2, 0, 0, canvasCopy2.width, canvasCopy2.height, 0, 0, canvasCopy.width, canvasCopy.height);
// copy back
canvasCopy2.width = imgWidth * roundRatio / i;
canvasCopy2.height = imgHeight * roundRatio / i;
copyContext2.drawImage(canvasCopy, 0, 0, canvasCopy.width, canvasCopy.height, 0, 0, canvasCopy2.width, canvasCopy2.height);
} // end for
// copy back to canvas
canvas.width = imgWidth * roundRatio / rounds;
canvas.height = imgHeight * roundRatio / rounds;
canvasContext.drawImage(canvasCopy2, 0, 0, canvasCopy2.width, canvasCopy2.height, 0, 0, canvas.width, canvas.height);
}
如果我使用 2 步缩小尺寸,结果如下:
如果我使用 3 步缩小尺寸,结果如下:
如果我使用 4 步缩小尺寸,结果如下:
如果我使用 20 步缩小尺寸,结果如下:
注意:事实证明,从 1 步到 2 步,图像质量有很大提高,但添加到过程中的步骤越多,图像变得越模糊。
有没有办法解决添加的步骤越多图像越模糊的问题?
编辑 2013-10-04:我尝试了 GameAlchemist 的算法。 这是与 Photoshop 相比的结果。
图片:
游戏炼金术士的算法:
由于您的问题是缩小图像的尺寸,因此谈论插值(即创建像素)毫无意义。 这里的问题是下采样。
要对图像进行下采样,我们需要将原始图像中每个 p * p 像素的正方形转换为目标图像中的单个像素。
出于性能原因,浏览器做了一个非常简单的下采样:为了构建更小的图像,他们将只在源中选取一个像素并将其值用于目标。 它“忘记”了一些细节并增加了噪音。
然而,有一个例外:由于 2X 图像下采样非常容易计算(平均 4 个像素来制作一个)并且用于视网膜/HiDPI 像素,这种情况得到了正确处理 - 浏览器确实使用了 4 个像素来制作一-。
但是...如果您多次使用 2X 下采样,您将面临连续舍入误差会增加太多噪音的问题。
更糟糕的是,您不会总是以 2 的幂调整大小,并且调整到最接近的幂 + 最后一次调整大小非常嘈杂。
您寻求的是像素完美的下采样,即:对图像进行重新采样,将所有输入像素都考虑在内 - 无论比例如何 -。
为此,我们必须为每个输入像素计算其对一个、两个或四个目标像素的贡献,具体取决于输入像素的缩放投影是否正好位于目标像素内部、与 X 边界、Y 边界重叠,或两者兼而有之.
(这里有一个计划会很好,但我没有。)
这是画布比例与我的像素完美比例在 zombat 的 1/3 比例上的示例。
请注意,图片可能会在您的浏览器中缩放,并由 SO 进行 .jpegized。
然而,我们看到噪音要小得多,尤其是在袋熊身后的草地和它右边的树枝上。 皮毛中的噪点使其对比更加鲜明,但看起来他有白发——与源图片不同——。
正确的图像不那么吸引人,但绝对更好。
这是进行像素完美缩小的代码:
小提琴结果: http : //jsfiddle.net/gamealchemist/r6aVp/embedded/result/
小提琴本身: http : //jsfiddle.net/gamealchemist/r6aVp/
// scales the image by (float) scale < 1
// returns a canvas containing the scaled image.
function downScaleImage(img, scale) {
var imgCV = document.createElement('canvas');
imgCV.width = img.width;
imgCV.height = img.height;
var imgCtx = imgCV.getContext('2d');
imgCtx.drawImage(img, 0, 0);
return downScaleCanvas(imgCV, scale);
}
// scales the canvas by (float) scale < 1
// returns a new canvas containing the scaled image.
function downScaleCanvas(cv, scale) {
if (!(scale < 1) || !(scale > 0)) throw ('scale must be a positive number <1 ');
var sqScale = scale * scale; // square scale = area of source pixel within target
var sw = cv.width; // source image width
var sh = cv.height; // source image height
var tw = Math.floor(sw * scale); // target image width
var th = Math.floor(sh * scale); // target image height
var sx = 0, sy = 0, sIndex = 0; // source x,y, index within source array
var tx = 0, ty = 0, yIndex = 0, tIndex = 0; // target x,y, x,y index within target array
var tX = 0, tY = 0; // rounded tx, ty
var w = 0, nw = 0, wx = 0, nwx = 0, wy = 0, nwy = 0; // weight / next weight x / y
// weight is weight of current source point within target.
// next weight is weight of current source point within next target's point.
var crossX = false; // does scaled px cross its current px right border ?
var crossY = false; // does scaled px cross its current px bottom border ?
var sBuffer = cv.getContext('2d').
getImageData(0, 0, sw, sh).data; // source buffer 8 bit rgba
var tBuffer = new Float32Array(3 * tw * th); // target buffer Float32 rgb
var sR = 0, sG = 0, sB = 0; // source's current point r,g,b
/* untested !
var sA = 0; //source alpha */
for (sy = 0; sy < sh; sy++) {
ty = sy * scale; // y src position within target
tY = 0 | ty; // rounded : target pixel's y
yIndex = 3 * tY * tw; // line index within target array
crossY = (tY != (0 | ty + scale));
if (crossY) { // if pixel is crossing botton target pixel
wy = (tY + 1 - ty); // weight of point within target pixel
nwy = (ty + scale - tY - 1); // ... within y+1 target pixel
}
for (sx = 0; sx < sw; sx++, sIndex += 4) {
tx = sx * scale; // x src position within target
tX = 0 | tx; // rounded : target pixel's x
tIndex = yIndex + tX * 3; // target pixel index within target array
crossX = (tX != (0 | tx + scale));
if (crossX) { // if pixel is crossing target pixel's right
wx = (tX + 1 - tx); // weight of point within target pixel
nwx = (tx + scale - tX - 1); // ... within x+1 target pixel
}
sR = sBuffer[sIndex ]; // retrieving r,g,b for curr src px.
sG = sBuffer[sIndex + 1];
sB = sBuffer[sIndex + 2];
/* !! untested : handling alpha !!
sA = sBuffer[sIndex + 3];
if (!sA) continue;
if (sA != 0xFF) {
sR = (sR * sA) >> 8; // or use /256 instead ??
sG = (sG * sA) >> 8;
sB = (sB * sA) >> 8;
}
*/
if (!crossX && !crossY) { // pixel does not cross
// just add components weighted by squared scale.
tBuffer[tIndex ] += sR * sqScale;
tBuffer[tIndex + 1] += sG * sqScale;
tBuffer[tIndex + 2] += sB * sqScale;
} else if (crossX && !crossY) { // cross on X only
w = wx * scale;
// add weighted component for current px
tBuffer[tIndex ] += sR * w;
tBuffer[tIndex + 1] += sG * w;
tBuffer[tIndex + 2] += sB * w;
// add weighted component for next (tX+1) px
nw = nwx * scale
tBuffer[tIndex + 3] += sR * nw;
tBuffer[tIndex + 4] += sG * nw;
tBuffer[tIndex + 5] += sB * nw;
} else if (crossY && !crossX) { // cross on Y only
w = wy * scale;
// add weighted component for current px
tBuffer[tIndex ] += sR * w;
tBuffer[tIndex + 1] += sG * w;
tBuffer[tIndex + 2] += sB * w;
// add weighted component for next (tY+1) px
nw = nwy * scale
tBuffer[tIndex + 3 * tw ] += sR * nw;
tBuffer[tIndex + 3 * tw + 1] += sG * nw;
tBuffer[tIndex + 3 * tw + 2] += sB * nw;
} else { // crosses both x and y : four target points involved
// add weighted component for current px
w = wx * wy;
tBuffer[tIndex ] += sR * w;
tBuffer[tIndex + 1] += sG * w;
tBuffer[tIndex + 2] += sB * w;
// for tX + 1; tY px
nw = nwx * wy;
tBuffer[tIndex + 3] += sR * nw;
tBuffer[tIndex + 4] += sG * nw;
tBuffer[tIndex + 5] += sB * nw;
// for tX ; tY + 1 px
nw = wx * nwy;
tBuffer[tIndex + 3 * tw ] += sR * nw;
tBuffer[tIndex + 3 * tw + 1] += sG * nw;
tBuffer[tIndex + 3 * tw + 2] += sB * nw;
// for tX + 1 ; tY +1 px
nw = nwx * nwy;
tBuffer[tIndex + 3 * tw + 3] += sR * nw;
tBuffer[tIndex + 3 * tw + 4] += sG * nw;
tBuffer[tIndex + 3 * tw + 5] += sB * nw;
}
} // end for sx
} // end for sy
// create result canvas
var resCV = document.createElement('canvas');
resCV.width = tw;
resCV.height = th;
var resCtx = resCV.getContext('2d');
var imgRes = resCtx.getImageData(0, 0, tw, th);
var tByteBuffer = imgRes.data;
// convert float32 array into a UInt8Clamped Array
var pxIndex = 0; //
for (sIndex = 0, tIndex = 0; pxIndex < tw * th; sIndex += 3, tIndex += 4, pxIndex++) {
tByteBuffer[tIndex] = Math.ceil(tBuffer[sIndex]);
tByteBuffer[tIndex + 1] = Math.ceil(tBuffer[sIndex + 1]);
tByteBuffer[tIndex + 2] = Math.ceil(tBuffer[sIndex + 2]);
tByteBuffer[tIndex + 3] = 255;
}
// writing result to canvas.
resCtx.putImageData(imgRes, 0, 0);
return resCV;
}
这是相当内存贪婪的,因为需要一个浮点缓冲区来存储目标图像的中间值(-> 如果我们计算结果画布,我们在此算法中使用源图像内存的 6 倍)。
它也非常昂贵,因为无论目标大小如何,都会使用每个源像素,而且我们必须为 getImageData / putImageDate 付费,而且速度也很慢。
但是在这种情况下,没有比处理每个源值更快的方法,而且情况也不错:对于我的 740 * 556 袋熊图像,处理需要 30 到 40 毫秒。
质量好的快速画布重采样: http : //jsfiddle.net/9g9Nv/442/
更新: 2.0 版(更快,网络工作者 + 可转移对象) - https://github.com/viliusle/Hermite-resize
/**
* Hermite resize - fast image resize/resample using Hermite filter. 1 cpu version!
*
* @param {HtmlElement} canvas
* @param {int} width
* @param {int} height
* @param {boolean} resize_canvas if true, canvas will be resized. Optional.
*/
function resample_single(canvas, width, height, resize_canvas) {
var width_source = canvas.width;
var height_source = canvas.height;
width = Math.round(width);
height = Math.round(height);
var ratio_w = width_source / width;
var ratio_h = height_source / height;
var ratio_w_half = Math.ceil(ratio_w / 2);
var ratio_h_half = Math.ceil(ratio_h / 2);
var ctx = canvas.getContext("2d");
var img = ctx.getImageData(0, 0, width_source, height_source);
var img2 = ctx.createImageData(width, height);
var data = img.data;
var data2 = img2.data;
for (var j = 0; j < height; j++) {
for (var i = 0; i < width; i++) {
var x2 = (i + j * width) * 4;
var weight = 0;
var weights = 0;
var weights_alpha = 0;
var gx_r = 0;
var gx_g = 0;
var gx_b = 0;
var gx_a = 0;
var center_y = (j + 0.5) * ratio_h;
var yy_start = Math.floor(j * ratio_h);
var yy_stop = Math.ceil((j + 1) * ratio_h);
for (var yy = yy_start; yy < yy_stop; yy++) {
var dy = Math.abs(center_y - (yy + 0.5)) / ratio_h_half;
var center_x = (i + 0.5) * ratio_w;
var w0 = dy * dy; //pre-calc part of w
var xx_start = Math.floor(i * ratio_w);
var xx_stop = Math.ceil((i + 1) * ratio_w);
for (var xx = xx_start; xx < xx_stop; xx++) {
var dx = Math.abs(center_x - (xx + 0.5)) / ratio_w_half;
var w = Math.sqrt(w0 + dx * dx);
if (w >= 1) {
//pixel too far
continue;
}
//hermite filter
weight = 2 * w * w * w - 3 * w * w + 1;
var pos_x = 4 * (xx + yy * width_source);
//alpha
gx_a += weight * data[pos_x + 3];
weights_alpha += weight;
//colors
if (data[pos_x + 3] < 255)
weight = weight * data[pos_x + 3] / 250;
gx_r += weight * data[pos_x];
gx_g += weight * data[pos_x + 1];
gx_b += weight * data[pos_x + 2];
weights += weight;
}
}
data2[x2] = gx_r / weights;
data2[x2 + 1] = gx_g / weights;
data2[x2 + 2] = gx_b / weights;
data2[x2 + 3] = gx_a / weights_alpha;
}
}
//clear and resize canvas
if (resize_canvas === true) {
canvas.width = width;
canvas.height = height;
} else {
ctx.clearRect(0, 0, width_source, height_source);
}
//draw
ctx.putImageData(img2, 0, 0);
}
您可以使用我在您引用的链接中描述的降压,但您似乎以错误的方式使用它们。
不需要降级将图像缩放到 1:2 以上的比率(通常但不限于)。 这是您需要进行大幅缩小的地方,您需要根据图像的内容将其分成两个(很少,更多)步骤(特别是在出现细线等高频的情况下)。
每次对图像进行下采样时,都会丢失细节和信息。 您不能期望生成的图像与原始图像一样清晰。
如果您随后在多个步骤中按比例缩小图像,您总共会丢失大量信息,并且结果会很差,正如您已经注意到的那样。
尝试只做一个额外的步骤,或者最多两步。
如果是 Photoshop,请注意它在图像重新采样后应用卷积,例如锐化。 这不仅仅是发生双三次插值,因此为了完全模拟 Photoshop,我们还需要添加 Photoshop 正在执行的步骤(使用默认设置)。
对于此示例,我将使用您在帖子中引用的原始答案,但我已为其添加了锐化卷积以提高后期处理质量(请参阅底部的演示)。
这是添加锐化过滤器的代码(它基于通用卷积过滤器 - 我将锐化的权重矩阵放在其中,以及用于调整效果发音的混合因子):
用法:
sharpen(context, width, height, mixFactor);
mixFactor
是 [0.0, 1.0] 之间的值,允许您淡化锐化效果 - 经验法则:尺寸越小,需要的效果越少。
功能(基于此代码段):
function sharpen(ctx, w, h, mix) {
var weights = [0, -1, 0, -1, 5, -1, 0, -1, 0],
katet = Math.round(Math.sqrt(weights.length)),
half = (katet * 0.5) |0,
dstData = ctx.createImageData(w, h),
dstBuff = dstData.data,
srcBuff = ctx.getImageData(0, 0, w, h).data,
y = h;
while(y--) {
x = w;
while(x--) {
var sy = y,
sx = x,
dstOff = (y * w + x) * 4,
r = 0, g = 0, b = 0, a = 0;
for (var cy = 0; cy < katet; cy++) {
for (var cx = 0; cx < katet; cx++) {
var scy = sy + cy - half;
var scx = sx + cx - half;
if (scy >= 0 && scy < h && scx >= 0 && scx < w) {
var srcOff = (scy * w + scx) * 4;
var wt = weights[cy * katet + cx];
r += srcBuff[srcOff] * wt;
g += srcBuff[srcOff + 1] * wt;
b += srcBuff[srcOff + 2] * wt;
a += srcBuff[srcOff + 3] * wt;
}
}
}
dstBuff[dstOff] = r * mix + srcBuff[dstOff] * (1 - mix);
dstBuff[dstOff + 1] = g * mix + srcBuff[dstOff + 1] * (1 - mix);
dstBuff[dstOff + 2] = b * mix + srcBuff[dstOff + 2] * (1 - mix)
dstBuff[dstOff + 3] = srcBuff[dstOff + 3];
}
}
ctx.putImageData(dstData, 0, 0);
}
使用这种组合的结果将是:
根据您想要添加到混合中的锐化程度,您可以获得从默认“模糊”到非常清晰的结果:
如果你想在质量方面获得最好的结果,你需要低级并考虑实现例如这个全新的算法来做到这一点。
请参阅 IEEE 的Interpolation-Dependent Image Downsampling (2011)。
这是该论文的全文链接 (PDF) 。
目前在 JavaScript AFAIK 中没有此算法的实现,因此如果您想全身心地投入到这项任务中,您将需要全力以赴。
实质是(论文节选):
抽象的
该文针对低码率图像编码提出了一种面向插值的自适应下采样算法。 给定图像,所提出的算法能够获得低分辨率图像,从中可以插入与输入图像具有相同分辨率的高质量图像。 与独立于插值过程的传统下采样算法不同,所提出的下采样算法将下采样与插值过程结合起来。 因此,所提出的下采样算法能够最大程度地保持输入图像的原始信息。 然后将下采样的图像输入 JPEG。 然后将基于总变化 (TV) 的后处理应用于解压缩的低分辨率图像。 最终,对处理过的图像进行插值以保持输入图像的原始分辨率。 实验结果证明,利用所提出的算法下采样的图像,可以获得更高质量的插值图像。 此外,所提出的算法在低比特率图像编码方面能够实现优于JPEG的性能。
(有关所有详细信息、公式等,请参阅提供的链接)
为什么要使用画布来调整图像大小? 现代浏览器都使用双三次插值——与 Photoshop 使用的过程相同(如果你做得对)——并且它们比画布过程更快。 只需指定您想要的图像大小(仅使用一个维度、高度或宽度,按比例调整大小)。
大多数浏览器都支持这一点,包括更高版本的 IE。 早期版本可能需要特定于浏览器的 CSS 。
调整图像大小的简单函数(使用 jQuery)如下所示:
function resizeImage(img, percentage) {
var coeff = percentage/100,
width = $(img).width(),
height = $(img).height();
return {"width": width*coeff, "height": height*coeff}
}
然后只需使用返回的值在一个或两个维度上调整图像大小。
显然,您可以进行不同的改进,但这可以完成工作。
将以下代码粘贴到此页面的控制台中,然后观察 gravatars 会发生什么:
function resizeImage(img, percentage) {
var coeff = percentage/100,
width = $(img).width(),
height = $(img).height();
return {"width": width*coeff, "height": height*coeff}
}
$('.user-gravatar32 img').each(function(){
var newDimensions = resizeImage( this, 150);
this.style.width = newDimensions.width + "px";
this.style.height = newDimensions.height + "px";
});
对于真正需要调整图像大小的人来说,这不是正确的答案,而只是缩小文件大小。
我遇到了“直接来自相机”的图片问题,我的客户经常以“未压缩”的 JPEG 格式上传这些图片。
不太为人所知的是,画布支持(在大多数浏览器 2017 中)更改 JPEG 的质量
data=canvas.toDataURL('image/jpeg', .85) # [1..0] default 0.92
使用这个技巧,我可以将大于 10Mb 的 4k x 3k 图片减少到 1 或 2Mb,当然这取决于您的需要。
我找到了一个不需要直接访问像素数据并循环遍历它来执行下采样的解决方案。 根据图像的大小,这可能会占用大量资源,最好使用浏览器的内部算法。
drawImage()函数使用线性插值、最近邻重采样方法。 当您调整大小不超过原始大小的一半时,这很有效。
如果循环一次最多只调整一半,结果会非常好,而且比访问像素数据快得多。
此函数一次下采样一半,直到达到所需的大小:
function resize_image( src, dst, type, quality ) {
var tmp = new Image(),
canvas, context, cW, cH;
type = type || 'image/jpeg';
quality = quality || 0.92;
cW = src.naturalWidth;
cH = src.naturalHeight;
tmp.src = src.src;
tmp.onload = function() {
canvas = document.createElement( 'canvas' );
cW /= 2;
cH /= 2;
if ( cW < src.width ) cW = src.width;
if ( cH < src.height ) cH = src.height;
canvas.width = cW;
canvas.height = cH;
context = canvas.getContext( '2d' );
context.drawImage( tmp, 0, 0, cW, cH );
dst.src = canvas.toDataURL( type, quality );
if ( cW <= src.width || cH <= src.height )
return;
tmp.src = dst.src;
}
}
// The images sent as parameters can be in the DOM or be image objects
resize_image( $( '#original' )[0], $( '#smaller' )[0] );
这是用于高质量图像/画布调整大小的可重用 Angular 服务: https : //gist.github.com/fisch0920/37bac5e741eaec60e983
该服务支持 lanczos 卷积和逐步缩减。 卷积方法以速度较慢为代价获得更高质量,而逐步缩小方法产生合理的抗锯齿结果并且速度明显更快。
用法示例:
angular.module('demo').controller('ExampleCtrl', function (imageService) {
// EXAMPLE USAGE
// NOTE: it's bad practice to access the DOM inside a controller,
// but this is just to show the example usage.
// resize by lanczos-sinc filter
imageService.resize($('#myimg')[0], 256, 256)
.then(function (resizedImage) {
// do something with resized image
})
// resize by stepping down image size in increments of 2x
imageService.resizeStep($('#myimg')[0], 256, 256)
.then(function (resizedImage) {
// do something with resized image
})
})
这是改进的 Hermite 调整大小过滤器,它使用 1 个工人,以便窗口不会冻结。
https://github.com/calvintwr/blitz-hermite-resize
const blitz = Blitz.create()
/* Promise */
blitz({
source: DOM Image/DOM Canvas/jQuery/DataURL/File,
width: 400,
height: 600
}).then(output => {
// handle output
})catch(error => {
// handle error
})
/* Await */
let resized = await blizt({...})
/* Old school callback */
const blitz = Blitz.create('callback')
blitz({...}, function(output) {
// run your callback.
})
也许你可以试试这个,这是我在我的项目中经常使用的。这样你不仅可以获得高质量的图像,还可以获得画布上的任何其他元素。
/*
* @parame canvas => canvas object
* @parame rate => the pixel quality
*/
function setCanvasSize(canvas, rate) {
const scaleRate = rate;
canvas.width = window.innerWidth * scaleRate;
canvas.height = window.innerHeight * scaleRate;
canvas.style.width = window.innerWidth + 'px';
canvas.style.height = window.innerHeight + 'px';
canvas.getContext('2d').scale(scaleRate, scaleRate);
}
而不是.85 ,如果我们添加1.0 。 你会得到准确的答案。
data=canvas.toDataURL('image/jpeg', 1.0);
您可以获得清晰明亮的图像。 请检查
我真的尽量避免遍历图像数据,尤其是在较大的图像上。 因此,我想出了一种相当简单的方法来使用一些额外的步骤适当地减小图像大小而没有任何限制或限制。 该例程下降到所需目标大小之前可能的最低半步。 然后将其放大到目标大小的两倍,然后再放大一半。 起初听起来很有趣,但结果非常好,而且很快就到了那里。
function resizeCanvas(canvas, newWidth, newHeight) {
let ctx = canvas.getContext('2d');
let buffer = document.createElement('canvas');
buffer.width = ctx.canvas.width;
buffer.height = ctx.canvas.height;
let ctxBuf = buffer.getContext('2d');
let scaleX = newWidth / ctx.canvas.width;
let scaleY = newHeight / ctx.canvas.height;
let scaler = Math.min(scaleX, scaleY);
//see if target scale is less than half...
if (scaler < 0.5) {
//while loop in case target scale is less than quarter...
while (scaler < 0.5) {
ctxBuf.canvas.width = ctxBuf.canvas.width * 0.5;
ctxBuf.canvas.height = ctxBuf.canvas.height * 0.5;
ctxBuf.scale(0.5, 0.5);
ctxBuf.drawImage(canvas, 0, 0);
ctxBuf.setTransform(1, 0, 0, 1, 0, 0);
ctx.canvas.width = ctxBuf.canvas.width;
ctx.canvas.height = ctxBuf.canvas.height;
ctx.drawImage(buffer, 0, 0);
scaleX = newWidth / ctxBuf.canvas.width;
scaleY = newHeight / ctxBuf.canvas.height;
scaler = Math.min(scaleX, scaleY);
}
//only if the scaler is now larger than half, double target scale trick...
if (scaler > 0.5) {
scaleX *= 2.0;
scaleY *= 2.0;
ctxBuf.canvas.width = ctxBuf.canvas.width * scaleX;
ctxBuf.canvas.height = ctxBuf.canvas.height * scaleY;
ctxBuf.scale(scaleX, scaleY);
ctxBuf.drawImage(canvas, 0, 0);
ctxBuf.setTransform(1, 0, 0, 1, 0, 0);
scaleX = 0.5;
scaleY = 0.5;
}
} else
ctxBuf.drawImage(canvas, 0, 0);
//wrapping things up...
ctx.canvas.width = newWidth;
ctx.canvas.height = newHeight;
ctx.scale(scaleX, scaleY);
ctx.drawImage(buffer, 0, 0);
ctx.setTransform(1, 0, 0, 1, 0, 0);
}
context.scale(xScale, yScale)
<canvas id="c"></canvas>
<hr/>
<img id="i" />
<script>
var i = document.getElementById('i');
i.onload = function(){
var width = this.naturalWidth,
height = this.naturalHeight,
canvas = document.getElementById('c'),
ctx = canvas.getContext('2d');
canvas.width = Math.floor(width / 2);
canvas.height = Math.floor(height / 2);
ctx.scale(0.5, 0.5);
ctx.drawImage(this, 0, 0);
ctx.rect(0,0,500,500);
ctx.stroke();
// restore original 1x1 scale
ctx.scale(2, 2);
ctx.rect(0,0,500,500);
ctx.stroke();
};
i.src = 'https://static.md/b70a511140758c63f07b618da5137b5d.png';
</script>
演示:使用 JS 和 HTML Canvas Demo fiddler 调整图像大小。
您可能会找到 3 种不同的方法来调整大小,这将帮助您了解代码的工作方式以及原因。
https://jsfiddle.net/1b68eLdr/93089/
可以在 GitHub 项目中找到演示的完整代码以及您可能希望在代码中使用的 TypeScript 方法。
https://github.com/eyalc4/ts-image-resizer
这是最终的代码:
export class ImageTools {
base64ResizedImage: string = null;
constructor() {
}
ResizeImage(base64image: string, width: number = 1080, height: number = 1080) {
let img = new Image();
img.src = base64image;
img.onload = () => {
// Check if the image require resize at all
if(img.height <= height && img.width <= width) {
this.base64ResizedImage = base64image;
// TODO: Call method to do something with the resize image
}
else {
// Make sure the width and height preserve the original aspect ratio and adjust if needed
if(img.height > img.width) {
width = Math.floor(height * (img.width / img.height));
}
else {
height = Math.floor(width * (img.height / img.width));
}
let resizingCanvas: HTMLCanvasElement = document.createElement('canvas');
let resizingCanvasContext = resizingCanvas.getContext("2d");
// Start with original image size
resizingCanvas.width = img.width;
resizingCanvas.height = img.height;
// Draw the original image on the (temp) resizing canvas
resizingCanvasContext.drawImage(img, 0, 0, resizingCanvas.width, resizingCanvas.height);
let curImageDimensions = {
width: Math.floor(img.width),
height: Math.floor(img.height)
};
let halfImageDimensions = {
width: null,
height: null
};
// Quickly reduce the size by 50% each time in few iterations until the size is less then
// 2x time the target size - the motivation for it, is to reduce the aliasing that would have been
// created with direct reduction of very big image to small image
while (curImageDimensions.width * 0.5 > width) {
// Reduce the resizing canvas by half and refresh the image
halfImageDimensions.width = Math.floor(curImageDimensions.width * 0.5);
halfImageDimensions.height = Math.floor(curImageDimensions.height * 0.5);
resizingCanvasContext.drawImage(resizingCanvas, 0, 0, curImageDimensions.width, curImageDimensions.height,
0, 0, halfImageDimensions.width, halfImageDimensions.height);
curImageDimensions.width = halfImageDimensions.width;
curImageDimensions.height = halfImageDimensions.height;
}
// Now do final resize for the resizingCanvas to meet the dimension requirments
// directly to the output canvas, that will output the final image
let outputCanvas: HTMLCanvasElement = document.createElement('canvas');
let outputCanvasContext = outputCanvas.getContext("2d");
outputCanvas.width = width;
outputCanvas.height = height;
outputCanvasContext.drawImage(resizingCanvas, 0, 0, curImageDimensions.width, curImageDimensions.height,
0, 0, width, height);
// output the canvas pixels as an image. params: format, quality
this.base64ResizedImage = outputCanvas.toDataURL('image/jpeg', 0.85);
// TODO: Call method to do something with the resize image
}
};
}}
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