canvas学习和滤镜实现代码用canvas实现图片滤镜效果附演示Canvas系列之滤镜效果

在这个数码产品泛滥的时代里，拍照已经成为生活不可或缺的一部分，不管是居家，踏青，还是远途旅行，总会拍一些美美的照片。但相机直接拍出来的照片往往和我们的心理预期有一定的差距，那么怎么减小这种差距呢？答案是美颜P图，于是各种美颜相机铺天盖地而来，P图已经成为一门随身技能。

其实所谓的美颜不过是很多滤镜的配合使用罢了，而滤镜就是通过一定的算法来操作图片像素进而得到一些特殊的图像效果。用过Photoshop的朋友都清楚ps中有一大堆的滤镜，下面我们将会用js的canvas技术去实现几种滤镜效果。

最近学习了 HTML5 中的重头戏-- canvas 。利用 canvas，前端人员可以很轻松地、进行图像处理。其 API 繁多，这次主要学习常用的 API，并且完成以下两个代码：

• 实现去色滤镜
• 实现负色(反色)滤镜

1 了解 canvas？

1.1 什么是 canvas？

这个 HTML 元素是为了客户端矢量图形而设计的。它自己没有行为，但却把一个绘图 API 展现给客户端 JavaScript 以使脚本能够把想绘制的东西都绘制到一块画布上。

1.2 canvas 和 svg、vml 的区别？

标记和 SVG 以及 VML 之间的一个重要的不同是， 有一个基于 JavaScript 的绘图 API，而 SVG 和 VML 使用一个 XML 文档来描述绘图。

2 canvas 绘图学习

大多数 Canvas 绘图 API 都没有定义在 元素本身上，而是定义在通过画布的 getContext() 方法获得的一个“绘图环境”对象上。而 元素本身默认的宽高分别是 300px、150px。

2.1 canvas 绘制矩形

 // 处理canvas元素 var c = document.querySelector("#my-canvas"); c.width = 150; c.height = 70; // 获取 指定canvas标签 上的context对象 var ctx = c.getContext("2d"); ctx.fillStyle = "#FF0000"; // 颜色 ctx.fillRect(0, 0, 150, 75); // 形状

2.2 canvas 绘制路径

 var c = document.querySelector("#my-canvas"); var ctx = c.getContext("2d"); ctx.moveTo(0, 0); // 开始坐标 ctx.lineTo(200, 100); // 结束坐标 ctx.stroke(); // 立即绘制

2.3 canvas 绘制圆形

对于 ctx.arc() 这个接口，5 个参数是: (x,y,r,start,stop) 。其中，x 和 y 是圆心坐标，r 是半径。

而 start 和 stop 的单位是 弧度制 。不是长度，也不是 °。

 var c = document.querySelector("#my-canvas"); var ctx = c.getContext("2d"); ctx.beginPath(); ctx.arc(95, 50, 40, 0, 2 * Math.PI); ctx.stroke();

2.4 canvas 绘制文字

 var c = document.getElementById("myCanvas"); var ctx = c.getContext("2d"); ctx.font = "30px Arial"; ctx.fillText("Hello World", 10, 50);

3 canvas 图像处理学习

3.1 常用 API 接口

关于图像处理的 API，主要有 4 个：

绘制图像： drawImage(img,x,y,width,height) 或 drawImage(img,sx,sy,swidth,sheight,x,y,width,height)

获取图像数据： getImageData(x,y,width,height)

重写图像数据： putImageData(imgData,x,y[,dirtyX,dirtyY,dirtyWidth,dirtyHeight])

导出图像： toDataURL([type, encoderOptions])

更详细的 API 和参数说明请看： canvas 图像处理 API 参数讲解

3.2 绘制图像

在此些 API 的基础上，我们就可以在 canvas 元素中绘制我们的图片。假设我们图片是 ./img/photo.jpg 。

如下图所示，图片被画入了 canvas：

4 实现滤镜

这里我们主要借用 getImageData 函数，他返回每个像素的 RGBA 值。借助图像处理公式，操作像素进行相应的、数学运算即可。

4.1 去色效果

去色效果相当于就是老旧相机拍出来的黑白照片。人们根据人眼的敏感程度，给出了如下公式：

gray = red * 0.3 + green * 0.59 + blue * 0.11

代码如下：

效果如下图所示：

4.2 负色效果

负色效果就是用最大值减去当前值。而 getImageData 获得的 RGB 中的数值理论最大值是：255。所以，公式如下：

new_val = 255 - val

代码如下：

效果图如下：

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持。

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