摘要：將所有關聯對合并即并查集的過程，得到每個連通域的唯一標記。此時每個連通域輪廓可以看做是一個多邊形，此時可以用經典算法將其剖分成若干個三角形。若值為則說明該像素處于當前連通域中。二維數組，表示每個像素是否是圖像邊緣。

筆者另一篇文章 https://segmentfault.com/a/11... 講了基于Canvas的文本編輯器“簡詩”的實現，其中文字由WebGL渲染藝術效果，這篇文章主要講述由Canvas獲取字體數據、筆畫分割解析、以及由WebGL進行效果渲染的過程。

用canvas原生api可以很容易地繪制文字，但是原生api提供的文字效果美化功能十分有限。如果想要繪制除描邊、漸變這些常用效果以外的藝術字，又不用耗時耗力專門制作字體庫的話，利用WebGL進行渲染是一種不錯的選擇。

這篇文章主要講述如何利用canvas原生api獲取文字像素數據，并對其進行筆畫分割、邊緣查找、法線計算等處理，最后將這些信息傳入著色器，實現基本的光照立體文字。

利用canvas原生api獲取文字像素信息的好處是，可以繪制任何瀏覽器支持的字體，而無需制作額外的字體文件；而缺陷是對一些高級需求（如筆畫分割）的數據處理，時間復雜度較高。但對于個人項目而言，這是做出自定義藝術字效果比較快捷的方法。

最后實現的效果：

本文的重點在于文字數據的處理，所以只用了比較簡單的渲染效果，但有了這些數據，很容易設計出更為酷炫的文字藝術效果。

“簡詩”編輯器源碼：https://github.com/moyuer1992...
預覽地址：https://moyuer1992.github.io/...

其中文字處理的核心代碼：https://github.com/moyuer1992...
WebGL渲染核心代碼：https://github.com/moyuer1992...

獲取文字像素信息是首要的步驟。

我們利用一個離屏canvas繪制基本文字。設字號為size，項目中設size=200，并設置canvas邊長和字號相同。這里size設置越大，獲得的像素信息就更為精確，當然代價就是耗時更長，如果追求速度的話，可以將size減小。

ctx.clearRect(0, 0, ctx.canvas.width, ctx.canvas.height);
ctx.font = size + "px " + (options.font || "隸書");
ctx.fillStyle = "black";
ctx.textAlign = "center";
ctx.textBaseline = "middle";
ctx.fillText(text, width / 2, height / 2);

獲取像素信息：

var imageData = ctx.getImageData(0, 0, ctx.canvas.width, ctx.canvas.height);
var data = imageData.data;

好了，data變量就是我們最終得到的像素數據。現在我們來看一下data的數據結構：

可以看到，結果是一個長度為200x200x4的數組。200x200的canvas總共40000像素，每個像素上的顏色由四個值來表示。由于使用黑色著色，前三位必然是0。第四位表示透明度，對于無顏色的像素，其值為0，對于有顏色的點，其值為大于零。所以，我們若要判斷該文字在第j行，i列上是否有值，只需判斷data[(j ctx.canvas.width + i) 4 + 3]是否大于零即可。

于是，我們可以寫出判斷某位置是否有顏色的函數：

var hasPixel = function (j, i) {
  //第j行，第i列
  if (i < 0 || j < 0) {
    return false;
  }
  return !!data[(j * ctx.canvas.width + i) * 4 + 3];
};

接下來，我們需要對文字筆畫進行分割。這實際上是一個尋找連通域的過程：把該文字看成一個圖像，找到該圖像上所有連通的部分，每一個部分就是一個筆畫。

尋找連通域的思路參考這篇文章：

http://www.cnblogs.com/ronny/...

算法大致分為幾個步驟：

逐行掃描圖像，記錄每一行的連通段。

對每個連通段進行標號。對第一行，從1開始依次為連通段進行標號。若非首行，則判斷是否與上一行某個連通段連通，若是，則賦予該連通段的標號。

若某連通段同時與上一行兩個連通段連通，則記錄該關聯對。

將所有關聯對合并（即并查集的過程），得到每個連通域的唯一標記。

下面是核心代碼，關鍵變量定義如下：

g: width * height二維數組，表示每個像素屬于哪個連通域。值為0代表該像素不在文字上，為透明值。

e: width * height二維數組，表示每個像素是否是圖像邊緣。

markMap: 記錄關聯對。

cnt: 關聯對合并前的總標記數量。

逐行掃描：

for (var j = 0; j < ctx.canvas.height; j += grid) {
  g.push([]);
  e.push([]);

  for (var i = 0; i < ctx.canvas.width; i += grid) {
    var value = 0;
    var isEdge = false;


    if (hasPixel(j, i)) {
      value = markPoint(j, i);
    }
    e[j][i] = isEdge;
    g[j][i] = value;
  }
}

進行標記：

var markPoint = function (j, i) {
  var value = 0;

  if (i > 0 && hasPixel(j, i - 1)) {
    //與左邊連通
    value = g[j][i - 1];
  } else {
    value = ++cnt;
  }

  if ( j > 0 && hasPixel(j - 1, i) && ( i === 0 || !hasPixel(j - 1, i - 1) ) ) {
    //與上連通 且 與左上不連通 （即首次和上一行連接）
    if (g[j - 1][i] !== value) {
      markMap.push([g[j - 1][i], value]);
    }
  }

  if ( !hasPixel(j, i - 1) ) {
    //行首
    if ( hasPixel(j - 1, i - 1) && g[j - 1][i - 1] !== value) {
      //與左上連通
      markMap.push([g[j - 1][i - 1], value]);
    }
  }

  if ( !hasPixel(j, i + 1) ) {
    //行尾
    if ( hasPixel(j - 1, i + 1) && g[j - 1][i + 1] !== value) {
      //與右上連通
      markMap.push([g[j - 1][i + 1], value]);
    }
  }

  return value;
};

至此，將整個圖像遍歷一遍，已經完成了算法中1-3的步驟。接下來需要根據markMap中的關聯信息，將標記歸類，最終形成的圖像，帶有相同標記的像素在同一連通域中（即同一筆畫）。

將標記關聯對分類，是一個并查集問題，核心代碼如下：

for (var i = 0; i < cnt; i++) {
  markArr[i] = i;
}

var findFather = function (n) {
  if (markArr[n] === n) {
    return n;
  } else {
    markArr[n] = findFather(markArr[n]);
    return markArr[n];
  }
}

for (i = 0; i < markMap.length; i++) {
  var a = markMap[i][0];
  var b = markMap[i][3];

  var f1 = findFather(a);
  var f2 = findFather(b);

  if (f1 !== f2) {
    markArr[f2] = f1;
  }
}

最終得到markArr數組，即記錄了每一個原標記號對應的最終類別標記。
打個比方：設上一步中標記完成的圖像數組為g；假如markArr[3] = 1，mark[5] = 1, 則表示g中所有值為3、以及值為5的像素，最終都屬于一個連通域，這個連通域標記為1。
根據markArr數組對g進行處理，我們可以得到最終的連通域分割數據。

得到分割后的圖像數據后，我們可以gl.POINTS的形式利用WebGL進行渲染，且可以對不同筆畫設定不同的顏色。但這并不滿足我們的需要。我們希望將文字渲染成一個三維立體的模型，這就意味著我們要將二維的點陣轉化成三維圖形。

假設該文字有n個筆畫，那么現在我們擁有的數據可以看成n塊連通的點陣。首先，我們要將這n塊文字點陣轉換成n個二維平面圖形。在WebGL中，所有的面都必須由三角形組成。這就意味著我們要將一塊點陣轉換成一組毗鄰的三角形。

可能大家想到的第一個思路就是將每三個相鄰像素連接構成三角形，這確實是一種辦法，但由于像素過多，這種方式耗時很長，并不推薦。

我們解決這個問題的思路是：

找到每個筆畫（即每塊連通域）的輪廓，并按順時針順序存儲在數組中。

此時每個連通域輪廓可以看做是一個多邊形，此時可以用經典triangulation算法將其剖分成若干個三角形。

輪廓查找的算法同樣可以參考這篇文章：

http://www.cnblogs.com/ronny/...

大致思路是首先找到第一個上方為空像素的點作為外輪廓起始點，記錄入口方向為6（正上方），沿著順時針方向尋找下一個連接像素，并記錄入口方向，以此類推，直到終點與起始點重合。

接下來需要判斷是否存在鏤空，所以需要尋找內輪廓點，尋找第一個下方為空像素且不在任何輪廓上的點，作為該內輪廓起始點，記錄入口為2（正下方），接下來步驟與尋找外輪廓相同。
注意圖像可能不只有一個內輪廓，所以這里需要循環判斷。若不存在這樣的像素，則無內輪廓。

通過前面的數據處理，我們可以很容易判斷某個像素是否處于輪廓之上：只要判斷是否四周都存在非空像素即可。但關鍵問題在于，三角化算法需要“多邊形”的頂點按順序排列。這樣一來，實際上核心邏輯在于如何按順時針為輪廓像素排序。

對單個連通域進行輪廓順序查找的方法如下：

變量定義：

v: 當前連通域標記號

g: width * height二維數組，表示每個像素屬于哪個連通域。值為0代表該像素不在文字上，為透明值。若值為v則說明該像素處于當前連通域中。

e: width * height二維數組，表示每個像素是否是圖像邊緣。

entryRecord: 入口方向標記數組

rs: 最終輪廓結果

holes: 若有內輪廓，則為內輪廓起始點（內輪廓點在數組最后面，若有多個內輪廓，則只需記錄內輪廓起始位置即可，這樣做是為了適應triangulation庫earcut的參數設置，稍后會講到）

代碼：

function orderEdge (g, e, v, gap) {
  v++;
  var rs = [];
  var entryRecord = [];
  var start = findOuterContourEntry(g, v);
  var next = start;
  var end = false;
  rs.push(start);
  entryRecord.push(6);
  var holes = [];
  var mark;
  var holeMark = 2;
  e[start[1]][start[0]] = holeMark;

  var process = function (i, j) {
    if (i < 0 || i >= g[0].length || j < 0 || j >= g.length) {
      return false;
    }

    if (g[j][i] !== v || tmp) {
      return false;
    }

    e[j][i] = holeMark;
    tmp = [i, j]
    rs.push(tmp);
    mark = true;

    return true;
  }

  var map = [
    (i,j) => {return {"i": i + 1, "j": j}},
    (i,j) => {return {"i": i + 1, "j": j + 1}},
    (i,j) => {return {"i": i, "j": j +1}},
    (i,j) => {return {"i": i - 1, "j": j + 1}},
    (i,j) => {return {"i": i - 1, "j": j}},
    (i,j) => {return {"i": i - 1, "j": j - 1}},
    (i,j) => {return {"i": i, "j": j - 1}},
    (i,j) => {return {"i": i + 1, "j": j - 1}},
  ];

  var convertEntry = function (index) {
    var arr = [4, 5, 6, 7, 0, 1, 2, 3];
    return arr[index];
  }

  while (!end) {
    var i = next[0];
    var j = next[1];
    var tmp = null;
    var entryIndex = entryRecord[entryRecord.length - 1];

    for (var c = 0; c < 8; c++) {
      var index = ((entryIndex + 1) + c) % 8;
      var hasNext = process(map[index](i, j).i, map[index](i, j).j);
      if (hasNext) {
        entryIndex = convertEntry(index);
        break;
      }
    }

    if (tmp) {
      next = tmp;

      if ((next[0] === start[0]) && (next[1] === start[1])) {
        var innerEntry = findInnerContourEntry(g, v, e);
        if (innerEntry) {
          next = start = innerEntry;
          e[start[1]][start[0]] = holeMark;
          rs.push(next);
          entryRecord.push(entryIndex);
          entryIndex = 2;
          holes.push(rs.length - 1);
          holeMark++;
        } else {
          end = true;
        }
      }
    } else {
      rs.splice(rs.length - 1, 1);
      entryIndex = convertEntry(entryRecord.splice(entryRecord.length - 1, 1)[0]);
      next = rs[rs.length - 1];
    }

    entryRecord.push(entryIndex);
  }
  return [rs, holes];
}

function findOuterContourEntry (g, v) {
  var start = [-1, -1];
  for (var j = 0; j < g.length; j++) {
    for (var i = 0; i < g[0].length; i++) {
      if (g[j][i] === v) {
        start = [i, j];
        return start;
      }
    }
  }
  return start;
}

function findInnerContourEntry (g, v, e) {
  var start = false;
  for (var j = 0; j < g.length; j++) {
    for (var i = 0; i < g[0].length; i++) {
      if (g[j][i] === v && (g[j + 1] && g[j + 1][i] === 0)) {
        var isInContours = false;
        if (typeof(e[j][i]) === "number") {
          isInContours = true;
        }
        if (!isInContours) {
          start = [i, j];
          return start;
        }
      }
    }
  }
  return start;
}

為了特別檢查內輪廓的查找，我們找一個擁有環狀連通域的文字測試一下：

看到一切ok，那么這一步就大功告成了。

對于triangulation的過程，我們用開源庫earcut進行處理。earcut項目地址：

https://github.com/mapbox/earcut

利用earcut計算出三角形數組：

var triangles = earcut(flatten(points), holes);

對于每一個三角形，進入著色器時需要設置三個頂點的坐標，同時計算該三角形平面的法向量。對于由a,b,c三個頂點構成的三角形，法向量計算如下：

var normal = cross(subtract(b, a), subtract(c, a));

我們現在只得到了文字的一個面。既然想制作立體文字，我們需要同時計算出文字的正面、背面、以及側面。

正面和背面很容易得到：

for (var n = 0; n < triangles.length; n += 3) {
  var a = points[triangles[n]];
  var b = points[triangles[n + 1]];
  var c = points[triangles[n + 2]];

  //=====字體正面數據=====
  triangle(vec3(a[0], a[1], z), vec3(b[0], b[1], z), vec3(c[0], c[1], z), index);

  //=====字體背面數據=====
  triangle(vec3(a[0], a[1], z2), vec3(b[0], b[1], z2), vec3(c[0], c[1], z2), index);
}

重點在于側面的構造，這里需要同時考慮內外輪廓。輪廓上每組相鄰點的正、背面可構成一個矩形，將矩形剖分成兩個三角形，即可得到側面的構造。代碼如下：

var holesMap = [];
var last = 0;

if (holes.length) {
  for (var holeIndex = 0; holeIndex < holes.length; holeIndex++) {
    holesMap.push([last, holes[holeIndex] - 1]);
    last = holes[holeIndex];
  }
}

holesMap.push([last, points.length - 1]);

for (var i = 0; i < holesMap.length; i++) {
  var startAt = holesMap[i][0];
  var endAt = holesMap[i][1];

  for (var j = startAt; j < endAt; j++) {
    triangle(vec3(points[j][0], points[j][1], z), vec3(points[j][0], points[j][1], z2), vec3(points[j+1][0], points[j+1][1], z), index);
    triangle(vec3(points[j][0], points[j][1], z2), vec3(points[j+1][0], points[j+1][1], z2), vec3(points[j+1][0], points[j+1][1], z), index);
  }
  triangle(vec3(points[startAt][0], points[startAt][1], z), vec3(points[startAt][0], points[startAt][1], z2), vec3(points[endAt][0], points[endAt][1], z), index);
  triangle(vec3(points[startAt][0], points[startAt][1], z2), vec3(points[endAt][0], points[endAt][1], z2), vec3(points[endAt][0], points[endAt][1], z), index);
}

至此為止，我們已經將所有需要的數據處理完畢，接下來，我們需要把有用的參數傳給頂點著色器。

傳入到頂點著色器中的參數定義如下：

attribute vec3 vPosition;
attribute vec4 vNormal;

uniform vec4 ambientProduct, diffuseProduct, specularProduct;
uniform mat4 modelViewMatrix;
uniform mat4 projectionMatrix;
uniform vec4 lightPosition;
uniform float shininess;
uniform mat3 normalMatrix;

從頂點著色器輸出到片元著色器的變量定義如下：

varying vec4 fColor;

頂點著色器關鍵代碼：

vec4 aPosition = vec4(vPosition, 1.0);

……

gl_Position = projectionMatrix * modelViewMatrix * aPosition;
fColor = ambient + diffuse +specular;

片元著色器關鍵代碼:

gl_FragColor = fColor;

一個立體漢字的渲染已經完成了。你一定覺得這種效果不夠酷炫，或許還想為它加一些動畫，不要著急，下一篇文章會拋磚引玉講一個文字效果及動畫的設計。