摘要：當然實現算法還不是很完善，主要是為了給大家展示的無限可能，當然我也在逐步優化算法中，使得圖片摳圖更加完美，更加智能，也歡迎大家的

最近在研究html5 canvas的過程中，發現，canvas為前端對圖像的處理開辟了一條新的道路，canvas可以做到很多事情，甚至可以做個類似于PhotoShop的東西，曾經本人在一家軟件工作就做類似的工作，可以看一下我之前開發的軟件：

這個就是canvas實現的類似于Adobe Photoshop，足以見得canvas的強大之處！

本文就是抽出其中一個小的功能點，來簡單聊聊canvas強大之處：我們來一步步實現一個簡單的智能摳圖功能：（具體的代碼見我的github：monkeyWangs/Matting）

1.環境準備

本人采用ES6語法作為開發環境，選用webpack作為構建工具，于是乎，我們有了webpack.config.js

/**
 * @author monkeyWang
 *
 */

/* 引入操作路徑模塊和webpack */
var path = require("path");
var webpack = require("webpack");

module.exports = {
  /* 輸入文件 */
  entry: "./src/index.js",
  output: {
    /* 輸出目錄，沒有則新建 */
    path: path.resolve(__dirname, "./dist"),
    /* 靜態目錄，可以直接從這里取文件 */
    publicPath: "/dist/",
    /* 文件名 */
    filename: "matting.js"
  },
  module: {
    rules: [
      /* 用babel來解析js文件并把es6的語法轉換成瀏覽器認識的語法 */
      {
        test: /.js$/,
        loader: "babel-loader",
        /* 排除模塊安裝目錄的文件 */
        exclude: /node_modules/
      }
    ]
  }
}

這樣變準備好了開發用的基本環境，接下來我們來實現具體的核心代碼，為了方便起見，我的代碼全寫在了inde.js

2.代碼實現

首選我們需要新建一個對象：

/**
 * @author monkeywang
 * Date: 17/3/30
 */
class Matting {

}

然后我們需要接受用戶上傳的圖片文件：

class Matting {
/**
   * 構造函數
   * @param file
   */
  constructor(file) {
    this.file = file
  }
}

再接著把圖片文件轉成base64格式，所以我們在類中建了一個createStream方法：

createStream() {
let reader = new FileReader()
let ext = this.file.name.substring(this.file.name.lastIndexOf(".") + 1).toLowerCase()
if (ext != "png" && ext != "jpg" && ext != "jpeg") {
alert("圖片的格式必須為png或者jpg或者jpeg格式！")
return
  }
reader.onload = (e) => {
let src = e.target.result
    let img = new Image()
img.src = src
    let w = img.width
    let h = img.height
    this.fitch(w, h, img)
  }
reader.readAsDataURL(this.file)
}

然后，開始我們的摳圖邏輯代碼之前，先描述一下我的思想：顏色屬性其實是由RGBA四個元素組成的，RGB，代表三基色，A代表透明度，當A的值為0，則表示這個顏色是純透明的，所以我們的主要邏輯就是把背景色設置為透明就好了。

創建一個canvas畫布，然后把圖片放到這個畫布中，接著取這個圖片上下左右四個點的像素，接下來要扣除這個圖片的背景，那么，就需要去對整個圖片的像素點顏色和背景色之前的區別，如果顏色相同，則把這個顏色的透明度設置成0

fitch(width, height, img) {
    let dataUrl
    let c = document.createElement("canvas")
    c.width = width
    c.height = height
    let ctx = c.getContext("2d")
    ctx.drawImage(img, 0, 0)
    /**
     * 取圖片四個腳邊的像素點rgba
     * @type {*}
     */
    let tl = Array.prototype.slice.call(ctx.getImageData(0, 0, 1, 1).data).join(",")
    let tr = Array.prototype.slice.call(ctx.getImageData(width - 1, 0, 1, 1).data).join(",")
    let br = Array.prototype.slice.call(ctx.getImageData(width - 1, height - 1, 1, 1).data).join(",")
    let bl = Array.prototype.slice.call(ctx.getImageData(0, height - 1, 1, 1).data).join(",")
    let imgdata = [tl, tr, bl, br] // 四個取色點
    let selfImageData = [] // 當前rgba
    imgdata.sort()
    // 目前只支持純色背景摳圖，簡單的判斷是否為純色
    let deferNum = this.unique(imgdata).length
    if (deferNum <= 1) {
      {
        selfImageData = imgdata[1].split(",") // 設置要扣除的主題色
        let isPNG = true // 判斷是否已經扣過
        let imgDataUrl = ctx.getImageData(0, 0, width, height) //獲取像素點
        let data = imgDataUrl.data
        for (let i = 0; i < data.length; i += 4) {
          // 得到 RGBA 通道的值
          let r = data[i]
          let g = data[i + 1]
          let b = data[i + 2]

          /**
           * function 判斷顏色是不是屬于背景色
           * @param numerical
           * @param index
           * @returns {boolean}
           */
          let isIn = (numerical, index) => {
            if (selfImageData[3] == 0) {
              isPNG = false
              return false
            }
            return numerical > parseInt(selfImageData[index]) && numerical < parseInt(selfImageData[index])// 去掉邊緣色
          }

          if ([r, g, b].every(isIn)) {
            data[i + 3] = 0 // 設置背景透明
          }
        }
        // 將修改后的代碼復制回畫布中
        ctx.putImageData(imgDataUrl, 0, 0)
        dataUrl = c.toDataURL("image/png")
        if (isPNG) {
          /**
           * 創建下載鏈接 進行圖片下載
           * @type {Element}
           */
          let a = document.createElement("a")
          a.href = dataUrl //下載圖片
          a.download = "未命名.png"
          a.click()
        }
        else {
          alert("背景已摳除！")
        }
      }
    }
    else {
      alert("只支持純色背景摳圖！")
    }

  }

然后我們測試一下效果：創建index.html

  
  


 
 開始摳圖

然后我們選擇一個純色背景圖

摳圖后，我們看看：

確實完成了摳圖。

當然實現算法還不是很完善，主要是為了給大家展示canvas的無限可能，當然我也在逐步優化算法中，使得圖片摳圖更加完美，更加智能，也歡迎大家的star, pullrequest