fabricjs 实现图像的二值化功能
一、效果图

二、图像二值化的作用
二值化是图像处理中常用的一种方法,其作用是将灰度图像转换为二值图像,即将图像中的像素点根据其灰度值分成两类:黑色和白色。这种处理方法可以帮助我们更清晰地识别图像中的目标,简化图像的复杂度,提高图像的处理速度和准确性。
三、实现思路
1、获取框选的图片,进行截图
<div><canvasref="grayCanvas":width="canvasProp.width":height="canvasProp.height"></canvas><canvasref="binaryCanvas":width="canvasProp.width":height="canvasProp.height"></canvas></div><!-- 隐藏的 canvas --><canvasref="hiddenCanvas":width="canvasProp.width":height="canvasProp.height"style="display: none;"></canvas>// 根据框选的数据,对原图进行截图getCanvasImageData() {const viewportTransform = this.fabricCanvas.viewportTransform;const zoom = this.fabricCanvas.getZoom();let selectedCoords = null;this.fabricCanvas.getObjects().forEach(rect => {const coords = [];const points = rect.get("aCoords");Object.keys(points).forEach(key => {let point = points[key];const actualX = (point.x - viewportTransform[4]) / zoom;const actualY = (point.y - viewportTransform[5]) / zoom;coords.push([Math.round(actualX), Math.round(actualY)]);});// 假设只有一个矩形对象,我们只需获取一个对象的坐标selectedCoords = coords;});if (selectedCoords) {// 获取矩形区域的最小和最大坐标const minX = Math.min(...selectedCoords.map(coord => coord[0]));const minY = Math.min(...selectedCoords.map(coord => coord[1]));const maxX = Math.max(...selectedCoords.map(coord => coord[0]));const maxY = Math.max(...selectedCoords.map(coord => coord[1]));const width = maxX - minX;const height = maxY - minY;// 从隐藏的 canvas 中获取选中区域的图像数据const ctx = this.$refs.hiddenCanvas.getContext("2d");return ctx.getImageData(minX, minY, width, height);}return null;},
页面中要有3个canvas,grayCanvas 画灰度图片,binaryCanvas画二值化图片,hiddenCanvas 画原始的图片便于截图
2、对图片进行灰度处理
转化为灰度图片,放在灰度画布中
convertToGrayScale(imageData) {const data = imageData.data;for (let i = 0; i < data.length; i += 4) {const avg = 0.3 * data[i] + 0.59 * data[i + 1] + 0.11 * data[i + 2];data[i] = avg;data[i + 1] = avg;data[i + 2] = avg;}return imageData;},applyGrayScale() {const imageData = this.getCanvasImageData();const grayImageData = this.convertToGrayScale(imageData);const grayCtx = this.$refs.grayCanvas.getContext("2d");grayCtx.putImageData(grayImageData, 0, 0);this.applyThreshold();},
3、拖动滑块,根据阈值对图片进行二值化处理
applyThreshold() {const grayCtx = this.$refs.grayCanvas.getContext("2d");const grayImageData = grayCtx.getImageData(0,0,this.canvasProp.width,this.canvasProp.height);const data = grayImageData.data;for (let i = 0; i < data.length; i += 4) {const avg = data[i];const value = avg > this.threshold ? 255 : 0;data[i] = value;data[i + 1] = value;data[i + 2] = value;}const binaryCtx = this.$refs.binaryCanvas.getContext("2d");binaryCtx.putImageData(grayImageData, 0, 0);},
4、添加滑块移动的监听
this.fabricCanvas.on("object:modified", this.applyGrayScale);this.fabricCanvas.on("object:added", this.applyGrayScale);this.fabricCanvas.on("object:removed", this.applyGrayScale);
相关文章:
fabricjs 实现图像的二值化功能
一、效果图 二、图像二值化的作用 二值化是图像处理中常用的一种方法,其作用是将灰度图像转换为二值图像,即将图像中的像素点根据其灰度值分成两类:黑色和白色。这种处理方法可以帮助我们更清晰地识别图像中的目标,简化图像的复杂…...
修改本地hosts文件及外部访问机器本地hosts文件后,rancher UI网站仍然不能访问
原因排查 kubectl get svc # 输出: NAME TYPE CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGE kubernetes ClusterIP 10.96.0.1 <none> 443/TCP 4d17hkubectl get svc -A # 输出: NAMESPACE …...
西北潮榆林范儿,新榆林首个360°沉浸式剧场发布会闪耀亮相
这是一场城市更迭的未来大赏,也是一场商业蝶变的复合对话 8月3日,朗阁集团商业品牌发布会在榆林银杏熙悦酒店隆重启幕。朗阁集团董事长杨志成携众多集团领导出席;多家主流媒体代表联袂参加;喜茶、中影时光国际影城、汉堡王、鲍师傅…...
如何创建响应式移动端网页设计?最佳实践详解
移动端网页设计是一个耗时而复杂的过程开发,包括UI设计、UX设计、检测、发布、改进、维护和持续的错误修复。通过学习这篇文章,你将掌握什么是移动端网页,如何制作移动端网页,以及设计网页的技巧。 什么是移动端网页?…...
Python 如何进行Web抓取(BeautifulSoup, Scrapy)
Web抓取(Web Scraping)是一种从网站提取数据的技术。Python有许多用于Web抓取的库,其中最常用的是BeautifulSoup和Scrapy。 BeautifulSoup BeautifulSoup是一个用于解析HTML和XML文档的Python库,适合处理简单的Web抓取任务。它将…...
白骑士的PyCharm教学进阶篇 2.5 数据库连接与管理
系列目录 上一篇:白骑士的PyCharm教学进阶篇 2.4 Django开发支持 在Web开发中,数据库是必不可少的部分。PyCharm不仅是一款功能强大的IDE,还提供了丰富的数据库连接和管理工具,使开发者可以更方便地浏览和操作数据库。本篇将详细…...
(五)activiti-modeler 编辑器初步优化
最终效果: 1..首先去掉顶部的logo,没什么用,还占用空间。 修改modeler.html文件,添加样式: <style type"text/css"> #main-header{display: none; } #main{padding: 0px; } </style> 2.左边组…...
(学习总结12)C++类和对象3
C类和对象3 一、初始化列表二、类型转换三、static成员四、友元五、内部类六、匿名对象 以下代码环境在 VS2022。 一、初始化列表 之前我们实现构造函数时,初始化成员变量主要使用函数体内赋值,构造函数初始化还有⼀种方式,就是初始化列表&a…...
docxtpl,一个强大的 Python 库!
更多资料获取 📚 个人网站:ipengtao.com 大家好,今天为大家分享一个强大的 Python 库 - docxtpl。 项目地址:https://docxtpl.readthedocs.io/en/latest/ 在日常工作中,自动生成和处理 Word 文档是一个常见需求。doc…...
捷途山海T2:超长续航,节能环保的驾驶新星
在当今的汽车市场中,消费者的购车选择日趋多样化,不再仅限于传统的燃油车。随着环保理念的深入人心以及人们对用车成本的日益关注,像捷途山海T2这样配备高效混动系统的车型逐渐受到大众的青睐。 捷途山海T2,以其杰出的节能性、强劲…...
[Day 45] 區塊鏈與人工智能的聯動應用:理論、技術與實踐
區塊鏈的可擴展性挑戰 概述 區塊鏈技術在過去幾年中取得了顯著的進展,其去中心化、透明和安全的特性使其在金融、供應鏈管理、醫療等領域得到了廣泛應用。然而,區塊鏈技術的一個重大挑戰是其可擴展性。可擴展性是指系統能夠有效處理日益增長的數據和用…...
白骑士的PyCharm教学实战项目篇 4.3 自动化测试与持续集成
系列目录 上一篇: 在现代软件开发过程中,自动化测试与持续集成(CI)是确保代码质量和快速交付的关键环节。PyCharm作为一款强大的集成开发环境(IDE),为自动化测试和持续集成提供了全面的支持。本…...
权限模块开发+权限与角色关联(完整CRUD)
文章目录 🌞 Sun Frame:SpringBoot 的轻量级开发框架(个人开源项目推荐)🌟 亮点功能📦 spring cloud模块概览常用工具 🔗 更多信息1.easycode生成代码1.配置2.AuthPermissionDao.java剪切到mapp…...
llama神经网络的结构,llama-3-8b.layers=32 llama-3-70b.layers=80; 2000汉字举例说明
目录 llama-3-8b.layers=32 llama-3-70b.layers=80 llama神经网络的结构 Llama神经网络结构示例 示例中的输入输出大小 实际举例说明2000个汉字文本数据集 初始化词嵌入矩阵 1. 输入层 2. 嵌入层 3. 卷积层 4. 全连接层 llama-3-8b.layers=32 llama-3-70b.laye…...
单细胞数据怎么表现genes mRNA表达的热图?
愿武艺晴小朋友一定得每天都开心 #热图 library("ComplexHeatmap") exp <- AverageExpression(subset(fasting_memory, Celltype %in% c("Pre-B")), layer = "data", #即CPM值 features …...
Java聚合快递对接云洋系统小程序源码
🚀【物流新纪元】聚合快递如何无缝对接云洋系统,效率飙升秘籍大公开!✨ 🔍 开篇揭秘:聚合快递的魅力所在 Hey小伙伴们,你是否还在为多家快递公司账号管理繁琐、订单处理效率低下而头疼?&#…...
MySQL——数据表的基本操作(三)修改数据表
有时候,希望对表中的某些信息进行修改,这时就需要修改数据表。所谓修改数据表指的是修改数据库中已经存在的数据表结构,比如,修改表名、修改字段名、修改字段的数据类型等。在 MySQL中,修改数据表的操作都是使用 ALTER…...
医学图像分割的基准:TransUnet(用于医学图像分割的Transformer编码器)器官分割
1、 TransUnet 介绍 TransUnet是一种用于医学图像分割的深度学习模型。它是基于Transformer模型的图像分割方法,由AI研究公司Hugging Face在2021年提出。 医学图像分割是一项重要的任务,旨在将医学图像中的不同结构和区域分离出来,以便医生可…...
java-swing编写学生成绩查询管理系统
本文是本人大二上实训项目-学生成绩查询管理系统,采用本项目使用Java、MySQL技术。界面框架由Java Swing搭建,用JDBC实现Java与MySQL的连接。 本项目适合初学java和mysql的同学,来做一些小项目来提升自己,因为兴趣所以想要做去尝…...
volatile浅解
volatile修饰的变量有两个特点 线程中修改了自己工作内存中的副本后,立即将其刷新到主内存工作内存中每次读取共享变量时,都会去主内存中重新读取,然后拷贝到工作内存 内存 -> CPU Cache -> CPU 如果没有volatile那么就会继续读取缓存…...
Ubuntu系统下交叉编译openssl
一、参考资料 OpenSSL&&libcurl库的交叉编译 - hesetone - 博客园 二、准备工作 1. 编译环境 宿主机:Ubuntu 20.04.6 LTSHost:ARM32位交叉编译器:arm-linux-gnueabihf-gcc-11.1.0 2. 设置交叉编译工具链 在交叉编译之前&#x…...
设计模式和设计原则回顾
设计模式和设计原则回顾 23种设计模式是设计原则的完美体现,设计原则设计原则是设计模式的理论基石, 设计模式 在经典的设计模式分类中(如《设计模式:可复用面向对象软件的基础》一书中),总共有23种设计模式,分为三大类: 一、创建型模式(5种) 1. 单例模式(Sing…...
TDengine 快速体验(Docker 镜像方式)
简介 TDengine 可以通过安装包、Docker 镜像 及云服务快速体验 TDengine 的功能,本节首先介绍如何通过 Docker 快速体验 TDengine,然后介绍如何在 Docker 环境下体验 TDengine 的写入和查询功能。如果你不熟悉 Docker,请使用 安装包的方式快…...
模型参数、模型存储精度、参数与显存
模型参数量衡量单位 M:百万(Million) B:十亿(Billion) 1 B 1000 M 1B 1000M 1B1000M 参数存储精度 模型参数是固定的,但是一个参数所表示多少字节不一定,需要看这个参数以什么…...
3.3.1_1 检错编码(奇偶校验码)
从这节课开始,我们会探讨数据链路层的差错控制功能,差错控制功能的主要目标是要发现并且解决一个帧内部的位错误,我们需要使用特殊的编码技术去发现帧内部的位错误,当我们发现位错误之后,通常来说有两种解决方案。第一…...
Debian系统简介
目录 Debian系统介绍 Debian版本介绍 Debian软件源介绍 软件包管理工具dpkg dpkg核心指令详解 安装软件包 卸载软件包 查询软件包状态 验证软件包完整性 手动处理依赖关系 dpkg vs apt Debian系统介绍 Debian 和 Ubuntu 都是基于 Debian内核 的 Linux 发行版ÿ…...
大型活动交通拥堵治理的视觉算法应用
大型活动下智慧交通的视觉分析应用 一、背景与挑战 大型活动(如演唱会、马拉松赛事、高考中考等)期间,城市交通面临瞬时人流车流激增、传统摄像头模糊、交通拥堵识别滞后等问题。以演唱会为例,暖城商圈曾因观众集中离场导致周边…...
SCAU期末笔记 - 数据分析与数据挖掘题库解析
这门怎么题库答案不全啊日 来简单学一下子来 一、选择题(可多选) 将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务?(C) A. 频繁模式挖掘 B.分类和预测 C.数据预处理 D.数据流挖掘 A. 频繁模式挖掘:专注于发现数据中…...
《Playwright:微软的自动化测试工具详解》
Playwright 简介:声明内容来自网络,将内容拼接整理出来的文档 Playwright 是微软开发的自动化测试工具,支持 Chrome、Firefox、Safari 等主流浏览器,提供多语言 API(Python、JavaScript、Java、.NET)。它的特点包括&a…...
条件运算符
C中的三目运算符(也称条件运算符,英文:ternary operator)是一种简洁的条件选择语句,语法如下: 条件表达式 ? 表达式1 : 表达式2• 如果“条件表达式”为true,则整个表达式的结果为“表达式1”…...
