如何使用JavaScript二值化图像

黑白二值图像的像素只有黑色和白色两种颜色。将图像转换为黑白有多种用途:

  • 减少文件大小:与24位彩色图像相比,1位黑白图像所需的存储数据通常更少。
  • 图像处理:许多图像处理算法需要先将图像转换为二值图。
  • 用于显示和打印:一些输入/输出设备,如激光打印机、传真机和显示器,只能处理二值图。
  • 美学:二值图像的像素明显,可以算作一种像素艺术。

将图像转换为黑白的过程称为阈值处理(thresholding),通常执行以下操作:

  • 将图像转换为灰度
  • 如果像素的灰度值小于阈值,则将该像素替换为黑色;如果大于阈值,则将该像素替换为白色

转换为黑白的示例图像:

在本文中,我们将讨论使用JavaScript将图像转换为黑白二值图的两种方法。

在线demo

编写一个HTML5页面以转换图像为黑白

使用以下模板创建一个新的HTML5页面,然后让我们为其添加图像颜色转换功能。

html 复制代码
<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
  <meta charset="UTF-8">
  <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
  <title>Convert an Image to Black and White</title>
  <style>
  </style>
</head>
<body>
  <div class="home">
    <h2>Convert an Image to Black and White</h2>
    <button id="convertButton">Convert</button>
  </div>
  <script>
  </script>
</body>
</html>

加载图片

添加用于选择文件的input元素,并使用按钮触发它。图片将被加载到两个img元素中,一个用于显示转换的结果,另一个用于存储原始图像。

HTML:

html 复制代码
<button id="loadFileButton">Load a File</button>
<input style="display:none;" type="file" id="file" onchange="loadImageFromFile();" accept=".jpg,.jpeg,.png,.bmp" />
<div class="imageContainer">
  <img id="image"/>
  <img id="imageHidden"/>
</div>
<style>
  .imageContainer {
    max-width: 50%;
  }

  #image {
    max-width: 100%;
  }

  #imageHidden {
    display: none;
  }
</style>

JavaScript:

js 复制代码
function loadImageFromFile(){
  let fileInput = document.getElementById("file");
  let files = fileInput.files;
  if (files.length == 0) {
    return;
  }
  let file = files[0];
  fileReader = new FileReader();
  fileReader.onload = function(e){
    document.getElementById("image").src = e.target.result;
    document.getElementById("imageHidden").src = e.target.result;
  };
  fileReader.onerror = function () {
    console.warn('oops, something went wrong.');
  };
  fileReader.readAsDataURL(file);
}

使用Canvas将图像转换为黑白

HTML5提供了一个canvas标签,我们可以用它操作图像数据。我们可以使用它将图像转换为黑白。

  1. 向页面添加一个隐藏的canvas元素。

    html 复制代码
    <canvas id="canvasHidden"></canvas>
    <style>
      #canvasHidden {
        display: none;
      }
    </style>
  2. 添加用于指定旋转阈值的input元素。

    html 复制代码
    <div class="thresholdControls" style="display:inline">
      <label>
        Threshold (0-255):
        <input id="threshold" type="number" min="0" max="255" value="127">
      </label>
    </div>
  3. 将canvas的大小设置为图像的大小。

    js 复制代码
    const image = document.getElementById("image");
    const canvas = document.getElementById("canvasHidden");
    canvas.width = image.naturalWidth;
    canvas.height = image.naturalHeight;
  4. 获取canvas的context以执行操作。

    js 复制代码
    const context = canvas.getContext("2d");
  5. 将图像绘制到canvas上。

    js 复制代码
    context.drawImage(image, 0, 0);
  6. 获取图像的ImageData

    js 复制代码
    const imageData = context.getImageData(0, 0, canvas.width, canvas.height);

    ImageData以RGBA顺序将像素值存储在Uint8ClampedArray中,取值范围是0到255。像素从左上角到右下角逐行排列。

  7. 创建一个函数以根据RGB值计算灰度值。

    js 复制代码
    //https://github.com/image-js/image-js/blob/9ab86a86f6c13a9a7d14c62566c1396c3c6f54f4/src/image/transform/greyAlgorithms.js
    function RGBToGrayScale(red,green,blue){
      //return red * 0.2126 + green * 0.7152 + blue * 0.0722;
      return (red * 6966 + green * 23436 + blue * 2366) >> 15;
    }

    计算灰度值的方法有很多。这里,我们使用Rec. 709亮度系数进行转换。使用基于整数的乘法计算和移位优化了计算速度。

  8. 创建一个函数以根据阈值确定像素值应该为黑色还是白色。

    js 复制代码
    //return true if the value should be black. return false if the value should be white
    function threshold(grayscale){
      const thresholdValue = parseInt(document.getElementById("threshold").value);
      if (grayscale < thresholdValue) {
        return true;
      }else{
        return false;
      }
    }
  9. 遍历所有像素,将RGB值设置为我们计算出的黑白值,黑色是0,白色是255。

    js 复制代码
    const pixels = imageData.data; //[r,g,b,a,...]
    for (var i = 0; i < pixels.length; i += 4) {
      const red = pixels[i];
      const green = pixels[i + 1];
      const blue = pixels[i + 2];
      const grayscale = RGBToGrayScale(red, green, blue)
      if (threshold(grayscale)) {
        pixels[i] = 0;
        pixels[i + 1] = 0;
        pixels[i + 2] = 0;
      }else{
        pixels[i] = 255;
        pixels[i + 1] = 255;
        pixels[i + 2] = 255;
      }
    }
  10. 放回ImageData

    js 复制代码
    context.putImageData(imageData, 0, 0);
  11. 显示转换后的图像。

    js 复制代码
    image.src = canvas.toDataURL();

使用OTSU方法确定阈值

我们可以使用OTSU方法自动确定分离背景和前景的最佳阈值。

  1. 在页面中包含以下JS文件。

    js 复制代码
    //https://github.com/cawfree/otsu/
    const histo = (data, bins) =>
      data.reduce((arr, e) => {
        arr[bins.indexOf(e)] += 1;
        return arr;
      }, [...Array(bins.length)].fill(0));
    
    const width = (hist, s, e) => {
      let v = 0;
      for (let i = s; i < e; i += 1) {
        v += hist[i];
      }
      return v;
    };
    
    const bins = data => Array.from(new Set(data)).sort((e0, e1) => e0 - e1);
    
    const weight = (hist, s, e, total) => {
      let v = 0;
      for (let i = s; i < e; i += 1) {
        v += hist[i];
      }
      return v / total;
    };
    
    const mean = (hist, bins, s, e, width) => {
      let v = 0;
      for (let i = s; i < e; i += 1) {
        v += hist[i] * bins[i];
      }
      return v * width;
    };
    
    const variance = (hist, bins, s, e, mean, width) => {
      let v = 0;
      for (let i = s; i < e; i += 1) {
        const d = bins[i] - mean;
        v += d * d * hist[i];
      }
      return v * width;
    };
    
    const cross = (wb, vb, wf, vf) => wb * vb + wf * vf;
    
    const otsu = (data) => {
      const b = bins(data);
      const h = histo(data, b);
      const { length: total } = data;
      const vars = [...Array(b.length)].map((_, i) => {
        const s0 = 0;
        const e0 = i;
        const s1 = i;
        const e1 = h.length;
    
        const w0 = 1 / width(h, s0, e0);
        const w1 = 1 / width(h, s1, e1);
    
        const wb = weight(h, s0, e0, total);
        const vb = variance(h, b, s0, e0, mean(h, b, s0, e0, w0), w0);
    
        const wf = weight(h, s1, e1, total);
        const vf = variance(h, b, s1, e1, mean(h, b, s1, e1, w1), w1);
    
        const x = cross(wb, vb, wf, vf);
    
        return !isNaN(x) ? x : Number.POSITIVE_INFINITY;
      });
    
      return b[vars.indexOf(Math.min(...vars))];
    };
  2. 使用OTSU计算阈值。我们需要将灰度直方图传递给otsu函数。

    js 复制代码
    function calculateThresholdWithOTSU(){
      const image = document.getElementById("imageHidden");
      const canvas = document.getElementById("canvasHidden");
      const width = image.naturalWidth;
      const height = image.naturalHeight;
      const context = canvas.getContext('2d');
      canvas.width = width;
      canvas.height = height;
      context.drawImage(image, 0, 0);
      const imageData = context.getImageData(0, 0, canvas.width, canvas.height);
      const pixels = imageData.data; //[r,g,b,a,...]
      const grayscaleValues = [];
      for (var i = 0; i < pixels.length; i += 4) {
        const red = pixels[i];
        const green = pixels[i + 1];
        const blue = pixels[i + 2];
        const grayscale = RGBToGrayScale(red, green, blue)
        grayscaleValues.push(grayscale);
      }
      document.getElementById("threshold").value = otsu(grayscaleValues);
    }

使用Dynamic Web TWAIN将图像转换为黑白

Dynamic Web TWAIN是一个文档扫描SDK,可以在浏览器中扫描文档。它提供了各种图像处理方法。我们可以使用其ConvertToBW方法转换图像为黑白。

使用它的优点是,它可以用于批量处理大量图像,因为处理是使用本地进程完成的。由于使用了libpng等本地图像库根据颜色信息输出文件,输出文件的尺寸也会更优。

以下是使用它的步骤:

  1. 在页面中引入Dynamic Web TWAIN。

    html 复制代码
    <script src="https://unpkg.com/dwt@18.4.2/dist/dynamsoft.webtwain.min.js"></script>
  2. 初始化一个Web TWAIN的实例并使用它来转换图像。可以在此处申请其许可证。

    js 复制代码
    let DWObject;
    Dynamsoft.DWT.AutoLoad = false;
    Dynamsoft.DWT.ProductKey = "DLS2eyJoYW5kc2hha2VDb2RlIjoiMjAwMDAxLTE2NDk4Mjk3OTI2MzUiLCJvcmdhbml6YXRpb25JRCI6IjIwMDAwMSIsInNlc3Npb25QYXNzd29yZCI6IndTcGR6Vm05WDJrcEQ5YUoifQ=="; //one-day trial
    Dynamsoft.DWT.ResourcesPath = "https://unpkg.com/dwt@18.4.2/dist";
    
    async function convertWithDWT(){
      if (!DWObject) {
        await initDWT();
      }
      DWObject.RemoveAllImages();
      let response = await fetch(document.getElementById("imageHidden").src);
      let buffer = await response.arrayBuffer();
      DWObject.LoadImageFromBinary(buffer,
      function(){
        const convert = async () => {
          const thresholdValue = parseInt(document.getElementById("threshold").value);
          await DWObject.RunCommandAsync({command:"convertToBW",parameter:{index:0,threshold:thresholdValue}});
          document.getElementById("image").src = DWObject.GetImageURL(0);
        }
        convert();
      },
      function(errorCode, errorString){
        console.log(errorString);
      })
    }
    
    function initDWT(){
      return new Promise((resolve, reject) => {
        const title = document.querySelector("h2").innerText;
        document.querySelector("h2").innerText = "Loading Dynamic Web TWAIN...";
        Dynamsoft.DWT.CreateDWTObjectEx(
        {
          WebTwainId: 'dwtcontrol'
        },
        function(obj) {
          DWObject = obj;
          document.querySelector("h2").innerText = title;
          resolve();
        },
        function(err) {
          console.log(err);
          document.querySelector("h2").innerText = "Failed to load Dynamic Web TWAIN";
          reject(err);
        }
      );
      })
    }

源代码

可以在以下仓库中找到所有代码和在线演示:

github.com/tony-xlh/Co...

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