HTML5组件Canvas实现图像灰度化的步骤

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新建一个html页面，在body tag之间加入

代码如下:

添加一段最简单的JavaScript 脚本

代码如下:

window.onload = function() {
var canvas = document.getElementById("myCanvas");
 // TODO: do something here
}

从Canvas对象获取绘制对象上下文Context的代码如下：
代码如下:

var context = canvas.getContext("2d");

在html页面中加入一幅图像的html代码如下
代码如下:


从html img对象中获取image 对象的javascript代码如下：
代码如下:

var image = document.getElementById("imageSource");

将得到的图像绘制在Canvas对象中的代码如下：
代码如下:

context.drawImage(image, 0, 0);

从Canvas对象中获取图像像素数据的代码如下：
代码如下:

var canvasData = context.getImageData(0, 0, canvas.width, canvas.height);

读取像素值与实现灰度计算的代码如下：
代码如下:

for ( var x = 0; x < canvasData.width; x++) {
for ( var y = 0; y < canvasData.height; y++) {
// Index of the pixel in the array
var idx = (x + y * canvasData.width) * 4;
var r = canvasData.data[idx + 0];
var g = canvasData.data[idx + 1];
var b = canvasData.data[idx + 2];
// calculate gray scale value
var gray = .299 * r + .587 * g + .114 * b;
// assign gray scale value
canvasData.data[idx + 0] = gray; // Red channel
canvasData.data[idx + 1] = gray; // Green channel
canvasData.data[idx + 2] = gray; // Blue channel
canvasData.data[idx + 3] = 255; // Alpha channel
// add black border
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;
}
}
}

其中计算灰度公式为 gray color = 0.299 × red color + 0.578 × green color + 0.114 * blue color
读取出来的像素值顺序为RGBA 分别代表red color, green color, blue color, alpha channel

处理完成的数据要重新载入到Canvas中。代码如下：
context.putImageData(canvasData, 0, 0);
程序最终的效果如下：
 
完全源代码如下：
代码如下:






Hello World!






代码中的文件可以替换任意你想要看到的图片文件
HTML5, 原来如此神奇。程序在google浏览器中测试通过，
最后的忠告，千万不要在本地尝试运行上面的代码，google浏览器的安全检查会自动阻止从浏览器中读写非domain的文件
最好在tomcat或者任意个web container的server上发布以后从google浏览器查看效果即可。
到此，关于“HTML5组件Canvas实现图像灰度化的步骤”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注创新互联网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！            
            
                        

            新闻标题：HTML5组件Canvas实现图像灰度化的步骤            

            文章起源：http://6mz.cn/article/piopdd.html

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