作者：iNahoo
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基于Canvas实现的高斯模糊（上）「JS篇」本篇
基于Canvas实现的高斯模糊（下）「JS篇」
没有什么视觉需求是Canvas办理不了的，如果有，再盖一层Canvas
办理痛点CSS模糊 和 大面积 transform 混用时，会导致的性能问题 ( 卡 )CSS(svg)模糊 在图片边界的表现不足精良，比如白边iOS下高像素的高斯模糊会涌现 奇怪的征象 ( 某些古董手机，溘然颜色大变 )一套办理方案，不再须要 svg+多种css兼容 判环境运用理论事理理论模糊的效果相信大家都不陌生，实际上便是一种加权均匀算法。而 高斯模糊( Gaussian Blur ) 便是以高斯分布作为权重的均匀算法。高斯分布长下面这个样子。
图片有x,y两个维度，以是在均匀的时候该当利用二维高斯分布
基本算法输入 图片Img , 模糊半径radius按 radius 打算出 高斯矩阵 gaussMatrix 避免重复打算遍历每一个像素提取当前像素[x,y]{r,g,b,a}求范围 [ x ± radius , y ± radius ] 内地 {r,g,b,a} 各清闲 gaussMatrix 内的加权均值输出边界处理
不雅观察系统的高斯模糊效果，边界总是半透明的。为了强调这一效果，我们在原图的背后增加一块等大小的赤色背景。
可以很清楚的看到边界的虚边，我推测浏览器在实现时，在边界处增加了 alpha=0 的点来补齐打算。对此，我的办理方案是：仅打算存在的点的权重
算法实现constgaussBlur=function(imgData,radius){radius=3;//不知为什么,我的模糊半径是 css中 filter:bulr 值的三倍时效果才同等。莫非是当时的测试机是@3x？//Copy图片内容constpixes=newUint8ClampedArray(imgData.data);constwidth=imgData.width;constheight=imgData.height;letgaussSum=0,x,y,r,g,b,a,i;//模糊半径取整radius=Math.floor(radius);//sigma越小中央点权重越高,sigma越大越靠近均匀模糊constsigma=radius/3;//两个分布无干系性,为了各方向上权重分布同等constRor=0;constL=radius2+1;//矩阵宽度constRor2=RorRor;consts2=sigmasigma;constc1=1/(2Math.PIs2Math.sqrt(1-RorRor));constc2=-1/(2(1-Ror2));//定义高斯矩阵,存储在一维数组中constgaussMatrix=[];//根据xy打算indexgaussMatrix.getIndex=(x,y)=>{return(x+radius)+(y+radius)L;}//根据xy获取权重gaussMatrix.getWeight=(x,y)=>{returngaussMatrix[gaussMatrix.getIndex(x,y)];}//根据index获取x偏移gaussMatrix.getX=(index)=>{returnindex%L-radius;}//根据index获取y偏移gaussMatrix.getY=(index)=>{returnMath.floor(index/L)-radius;}//覆写forEach,方便遍历gaussMatrix.forEach=(f)=>{gaussMatrix.map((w,i)=>{f(w,gaussMatrix.getX(i),gaussMatrix.getY(i))})}//天生高斯矩阵for(y=-radius;y<=radius;y++){for(x=-radius;x<=radius;x++){leti=gaussMatrix.getIndex(x,y);g=c1Math.exp(c2(xx+2Rorxy+yy)/s2);gaussMatrix[i]=g;}}//快捷获取像素点数据constgetPixel=(x,y)=>{if(x<0||x>=width||y<0||y>=height){returnnull;}letp=(x+ywidth)4;returnpixes.subarray(p,p+4);}//遍历图像上的每个点i=0;for(y=0;y<height;y++){for(x=0;x<width;x++){//重置rgbaSumr=g=b=a=0;gaussSum=0;//遍历模糊半径内的其他点gaussMatrix.forEach((w,dx,dy)=>{letp=getPixel(x+dx,y+dy);if(!p)return;//求加权和r+=p[0]w;g+=p[1]w;b+=p[2]w;a+=p[3]w;gaussSum+=w;});//写回imgDataimgData.data.set([r,g,b,a].map(v=>v/gaussSum),i);//遍历下一个点i+=4;}}returnimgData;};
写完了实现的我，迫不及待的试了试
[ 效果拔群! 无与伦比! 掌声呢?!!! ]
一样平常来说写到这里，就算功成名就了，不过我瞥了一眼掌握台…
足足算了21秒，这可是我心爱的 MacPro，我要报警了!
优化算法目前的算法，繁芜度大约是 wh (2r)^2
之后我去搜了搜 大神代码，创造他们是前辈行一轮X轴方向模糊，再进行一轮Y轴方向模糊，繁芜度只有 2wh 2r ， 一下少了好多运算量。
我们也来试试。
[ 效果吹糠见米 ]
以我的数学水平，并不能证明两者是等效的，但是从视觉上来看是同等的，为什么可以这样优化，期望大神见教。
利用优化纵然已经这样进行了优化，依然会有 500ms 的打算时长，对付移动端来说常日是不可接管的。
从算法上可以看出来，运算量由三个方面来决定：图片宽w、高h，模糊半径r。这样就能对我们的几个常见利用场景进行优化
1. 大尺寸图片例如一张900x600的图片，须要输出一张300x200@2x
可以将图片先缩放到300x200再打算模糊
2. 大半径模糊例如一张900x600的图片，须要模糊半径150，须要输出一张300x200@2x的图
这样的图可以说是细节全失落，常日视觉只Care成图的大概色彩范围，我们可以用一些粗暴的方法。
等比例打算，把图片变成 6x4 r=1 ，打算模糊，输出 6x4 的图片利用css拉伸到 300x200实现说白了优化手段便是一招缩小射线，我们抽象一个参数: 缩小倍率 shrink对付一张图片的模糊过程可能会有超过一帧的打算量，以是我们把它变成异步的，方便未来迁移到 WebAssembly 或者 Worker 中。
/@public暴露的异步模糊方法---------------------@paramURL图片地址,须要跨域支持@paramr模糊半径{Int}@paramshrink缩小比率{Number}@return{Promise}/exportconstblur=(URL,r,shrink=1)=>{returnnewPromise((resolve,reject)=>{constIMG=newImage();IMG.crossOrigin='';//须要图片跨域支持IMG.onload=function(){constCanvas=document.createElement('CANVAS');//大量利用可考虑只创建一次letw=IMG.width,h=IMG.height;//缩小比例不为1时,重新打算宽高比if(shrink!==1){w=Math.ceil(w/shrink);h=Math.ceil(h/shrink);r=Math.ceil(r/shrink);}//由于原尺寸模糊缩小到1/10进行模糊
首先要明确的是，在缩小情形下两种算法并不等价。小图放大的模糊效果取决于浏览器本身的算法实现。终极视觉上效果差别不显著，完备可以利用。
本篇未完结，请见下一篇
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作者：iNahoo
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