【问题标题】:Soften edges in javascript canvas image柔化javascript画布图像中的边缘
【发布时间】:2021-07-21 13:53:29
【问题描述】:

我正在使用 body-pix 从网络摄像头图像中创建一个人的蒙版,并使用 HTM 画布上的直接 ImageData 字节操作实时替换背景,用背景图像中的像素替换非蒙版像素。

虽然这样可行,但人物蒙版的边缘非常锐利:

我能够在透明背景上单独操作蒙版,所以我的想法是通过使蒙版边缘附近的像素半透明来柔化蒙版的边缘,越靠近边缘越透明。

有没有一种简单的算法可以通过迭代字节来做到这一点?我可以找到许多模糊/锐化等示例,但在这种情况下,我真的很想考虑蒙版的边缘。

谢谢。

更新:根据 Blindman67 的建议,我尝试使用滤镜和合成,但结果只是背景图像模糊。

maskWithBackgroundImage: async function(outputCanvas, videoStream, backgroundImageName, frameWidth, frameHeight) {
  service.FRAME_WIDTH = frameWidth;
  service.FRAME_HEIGHT = frameHeight;

  service.net = await bodyPix.load({
    architecture: service.filterProps.architecture,
    outputStride: service.filterProps.outputStride,
    multiplier: service.filterProps.multiplier,
    quantBytes: service.filterProps.quantBytes
  });

  service.videoCanvas = service.createCanvas();
  service.maskCanvas = document.getElementById('maskCanvas');
  service.videoCanvasContext = service.videoCanvas.getContext('2d');

  service.setupBackgroundImage(backgroundImageName).then(() => {
    service.segmentInRealTime(outputCanvas, videoStream);
  });
},
segmentInRealTime: async function(outputCanvas, videoStream) {
  let outputCanvasCtx = outputCanvas.getContext('2d');

  //Draw he latest video frame
  service.videoCanvasContext.drawImage(videoStream, 0, 0, service.FRAME_WIDTH, service.FRAME_HEIGHT);

  //STEP 1 - Draw BG image out
  outputCanvasCtx.drawImage(service.backgroundImage, 0, 0);

  //STEP 2 - Get black and transparent mask
  const personSegmentationImageData = await service.net.segmentPerson(service.videoCanvas, {
    internalResolution: 'medium',
    segmentationThreshold: service.filterProps.segmentationThreshold,
    maxDetections: service.filterProps.maxDetections
  });

  let maskData = service.replaceNonHumanWithTransparency(personSegmentationImageData);  //service.replaceNonHumanWithTransparency(personSegmentationImageData);
  let maskCanvasCtx = service.maskCanvas.getContext('2d');

  maskCanvasCtx.putImageData(maskData, 0, 0);

  let maskImg = new Image();

  maskImg.onload = function() {
    //STEP 3 - Set blur and composite
    outputCanvasCtx.filter = 'blur(1px)';
    outputCanvasCtx.globalCompositeOperation = 'destination-out';
    outputCanvasCtx.drawImage(maskImg, 0, 0);
    outputCanvasCtx.globalCompositeOperation = 'destination-over';
    outputCanvasCtx.drawImage(videoStream, 0, 0);
    outputCanvasCtx.globalCompositeOperation = 'source-over';

    window.requestAnimationFrame(() => {
      service.segmentInRealTime(outputCanvas, videoStream);
    });
  };
  maskImg.src = service.maskCanvas.toDataURL();
},
replaceNonHumanWithTransparency: function(
  personOrPartSegmentation, foreground = {
    r: 0,
    g: 0,
    b: 0,
    a: 0
  }, background = {
    r: 0,
    g: 0,
    b: 0,
    a: 255
  }, foregroundIds = [1]) {

  if (Array.isArray(personOrPartSegmentation) &&
    personOrPartSegmentation.length === 0) {
    return null;
  }

  let multiPersonOrPartSegmentation;

  if (!Array.isArray(personOrPartSegmentation)) {
    multiPersonOrPartSegmentation = [personOrPartSegmentation];
  } else {
    multiPersonOrPartSegmentation = personOrPartSegmentation;
  }

  const {width, height} = multiPersonOrPartSegmentation[0];

  // eslint-disable-next-line no-undef
  const bytes = new Uint8ClampedArray(width * height * 4);

  for (let i = 0; i < height; i += 1) {
    for (let j = 0; j < width; j += 1) {
      const n = i * width + j;

      bytes[4 * n + 0] = background.r; // background.r;
      bytes[4 * n + 1] = background.g; //background.g;
      bytes[4 * n + 2] = background.b; //background.b;
      bytes[4 * n + 3] = background.a; //background.a;
      for (let k = 0; k < multiPersonOrPartSegmentation.length; k++) {
        if (foregroundIds.some(
          id => id === multiPersonOrPartSegmentation[k].data[n])) {
          bytes[4 * n] = foreground.r;
          bytes[4 * n + 1] = foreground.g;
          bytes[4 * n + 2] = foreground.b;
          bytes[4 * n + 3] = foreground.a;
        }
      }
    }
  }
  // eslint-disable-next-line no-undef
  return new ImageData(bytes, width, height);
}

有了这个结果

蒙版渲染得很好,背景图像也渲染得很好。将两者混合在一起会给我带来问题。任何想法都非常感谢。

【问题讨论】:

  • 我怀疑如果您想要实时工作的东西,是否有可能比您已经拥有的东西有很大的改进。模糊 Alpha 通道只会给你带来奇怪的光晕效果。电影制片厂使用chroma keying 是有充分理由的。
  • 谢谢,静态图片没有显示它看起来有多糟糕。当您实时运行时,边缘看起来非常锐利,并且边缘周围的闪烁效果也非常糟糕。这就是为什么我认为淡化边缘可能会减少很多。
  • 使用模糊滤镜并合成图像而不是使用图像数据绘制 BG 和 FG 创建一个蒙版,例如所有红色像素透明其余黑色。使用ctx,drawImage 绘制完整的BG 图像,然后将ctx.filter 设置为模糊1px,将globalCompositeOperation gCO 设置为"destination-out"。绘制蒙版(将剪掉边缘模糊),关闭模糊设置 gCO = "destination-over" 绘制完整的前景图像。将 gCO 重置为 "source-over" 可能比您拥有的更快,因为您只需要访问掩码 imgData(带有红色像素的图像)而不是所有 3 张图像
  • 感谢@Blindman67。真的很感激。我不确定我是否错过了一些东西,但我只是从中得到了一个模糊的背景图像。如果您有时间快速浏览一下,我已经更新了我的问题以包含代码。谢谢。
  • 绘制蒙版后关闭模糊。在ctx.drawImage(maskImg, 0, 0); 行之后添加ctx.filter = "none" 您的代码效率非常低,请使用Uint32Array 而不是Uint8ClampedArray(每像素写入速度快4 倍以上)。不要每次都重新创建数组,创建一次并重复使用它,为什么要通过 dataURL 将掩码转换为图像?您已经将图像设置为service.maskCanvas 将像素添加到它之后使用ctx.drawImage(service.maskCanvas, 0, 0) 绘制它。 foregroundIds 有多大,因为使用 some 是如此 SLOWWWWW

标签: javascript image-processing html5-canvas image-manipulation


【解决方案1】:

您可以创建一个类似于 drawBokehEffect 的函数,并将其中使用的背景替换为您自己的。 drawBokehEffect 使用模糊的视频作为背景,在它之上 - 你。你有函数 const personMask = createPersonMask(multiPersonSegmentation, edgeBlurAmount); 创建边缘模糊的蒙版(参见https://github.com/tensorflow/tfjs-models/blob/1db6ba191bec70d8953bd3c6e274213dbbbbd778/body-pix/src/output_rendering_util.ts#L505

所以这个函数的步骤很简单:

1.创建personMask

2.clearRect画布

3.drawImage (video, 0 0 width height) 在画布上

4.drawWithCompositing(canvas, personMask, 'destination-in');

5.drawWithCompositing(canvas, backgroundOfChoice, 'destination-over');

6.restore();画布

经过测试和工作

【讨论】:

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