驗證碼影像處理（JavaScript 版）

啊飒飒大苏打發表於2024-10-25
JavaScript

影像處理在現代網頁應用中扮演著重要角色，常用於影像分析和使用者互動。本文將使用 JavaScript 和 HTML5 Canvas 實現一些基本的影像處理操作，包括灰度轉換、去除邊框、提取有效區域和影像分割。

環境準備
首先，確保你有一個基本的 HTML 檔案，其中包含一個 Canvas 元素。以下是示例結構：

html

Image Processing with JavaScript 在 script.js 檔案中，我們將實現影像處理操作。

載入影像
首先，實現影像上傳並繪製到 Canvas 上：

javascript

const canvas = document.getElementById('imageCanvas');
const ctx = canvas.getContext('2d');
const upload = document.getElementById('upload');

upload.addEventListener('change', (event) => {
const file = event.target.files[0];
const reader = new FileReader();

reader.onload = function(e) {
    const img = new Image();
    img.onload = function() {
        canvas.width = img.width;
        canvas.height = img.height;
        ctx.drawImage(img, 0, 0);
    }
    img.src = e.target.result;
}
reader.readAsDataURL(file);

});
灰度轉換
灰度轉換是影像處理中最常用的操作，以下函式將影像轉換為灰度：

javascript

function convertToGray() {
const imageData = ctx.getImageData(0, 0, canvas.width, canvas.height);
const data = imageData.data;

for (let i = 0; i < data.length; i += 4) {
    const gray = 0.3 * data[i] + 0.59 * data[i + 1] + 0.11 * data[i + 2];
    data[i] = data[i + 1] = data[i + 2] = gray;
}

ctx.putImageData(imageData, 0, 0);

}
去除影像邊框
去除邊框可以將影像的邊界部分設定為白色：

javascript

function clearBorders(borderWidth) {
const imageData = ctx.getImageData(0, 0, canvas.width, canvas.height);
const data = imageData.data;

for (let y = 0; y < canvas.height; y++) {
    for (let x = 0; x < canvas.width; x++) {
        if (x < borderWidth || y < borderWidth || 
            x >= canvas.width - borderWidth || y >= canvas.height - borderWidth) {
            const index = (y * canvas.width + x) * 4;
            data[index] = data[index + 1] = data[index + 2] = 255; // 設定為白色
        }
    }
}

ctx.putImageData(imageData, 0, 0);

}
提取有效區域
提取有效區域的過程是遍歷影像，找到主要內容區域，以下是相應程式碼：

javascript

function getValidRegion(threshold) {
const imageData = ctx.getImageData(0, 0, canvas.width, canvas.height);
const data = imageData.data;

let minX = canvas.width, minY = canvas.height, maxX = 0, maxY = 0;

for (let y = 0; y < canvas.height; y++) {
    for (let x = 0; x < canvas.width; x++) {
        const index = (y * canvas.width + x) * 4;
        const gray = data[index];

        if (gray < threshold) {
            if (x < minX) minX = x;
            if (y < minY) minY = y;
            if (x > maxX) maxX = x;
            if (y > maxY) maxY = y;
        }
    }
}

const width = maxX - minX + 1;
const height = maxY - minY + 1;
return ctx.getImageData(minX, minY, width, height);

}
影像分割
影像分割將影像按行列切分為多個小塊，以下程式碼實現這一功能：

javascript

function splitImage(rows, cols) {
const width = canvas.width / cols;
const height = canvas.height / rows;
const images = [];

for (let row = 0; row < rows; row++) {
    for (let col = 0; col < cols; col++) {
        const imageData = ctx.getImageData(col * width, row * height, width, height);
        images.push(imageData);
    }
}

return images;

}
生成二進位制編碼
生成二進位制編碼串，可以將影像中的灰度值轉換為二進位制表示：

javascript

function generateBinaryCode(threshold) {
const imageData = ctx.getImageData(0, 0, canvas.width, canvas.height);
const data = imageData.data;
let binaryCode = '';

for (let i = 0; i < data.length; i += 4) {
    binaryCode += data[i] < threshold ? '1' : '0';
}

return binaryCode;

}

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