OpenCV实战——OpenCV.js介绍-CSDN博客

阿里云国内75折回扣微信号：monov8

阿里云国际，腾讯云国际，低至75折。AWS 93折免费开户实名账号代冲值优惠多多微信号：monov8 飞机：@monov6

OpenCV实战——OpenCV.js介绍

0. 前言

本节介绍如何使用 JavaScript 通过 OpenCV 开发计算机视觉算法。在 OpenCV.js 之前如果想要在 Web 上执行一些计算机视觉任务必须在服务器使用 C++ 进行开发但在 OpenCV.js 中使用 Web 浏览器的客户端拥有了直接使用计算机视觉应用的可能性。在本节中我们将编写一个非常简单的应用将图像加载到 HTML img 标签中转换图像色彩空间并在 canvas 元素中绘制。

1. OpenCV.js 简介

OpenCV.js 是 OpenCV 函数的端口将 C++ 代码编译为 JavaScript。OpenCV 使用 Emscripten 将 C++ 函数编译为 Asm.js 或 WebAssembly 目标

Asm.js 是经过高度优化的其接近本机代码但速度比相同的本机可执行应用程序大约慢 2 倍(具体取决于浏览器和计算机性能)
WebAssembly 是一种新 Web 标准它定义了一种用于在网页中执行代码的二进制格式。旨在补充 JavaScript加速代码运行速度以接近本机代码执行速度。该技术是提高计算机视觉性能和将 OpenCV 移植到 JavaScript 的最佳选择

WebAssembly 针对速度进行了高度优化并实现了速度接近本机的代码。接下来我们构建一个简单的网页结构通过一个简单的按钮可以将图像加载到用作输入图像的 img 元素中。读取 img 元素内容可以将其加载到 cv::Mat 中并应用 OpenCV 可以提供的所有计算机视觉函数。在示例代码中我们将彩色图像转换为灰度图像。OpenCV.js 修改了 imshow 函数允许我们在 canvas 元素而不是新窗口中显示 cv::Mat使我们能够与网页进行交互。

2. 网页编写

在使用 OpenCV.js 之前我们需要编写一个网页作为用户界面。使用 img、canvas 和 button 元素创建一个 HTML 页面

<!doctype html>
<html lang="en">
<head>
    <!-- Required meta tags -->
    <meta charset="utf-8">
    <style>
    #container {min-height:300px;}
    #canvasOutput, #imageSrc{
        background:#ccc;
        min-width:300px;
        min-height:300px;
        display:block;
        float:left;	
        margin-left:20px;
    }
    </style>
    <title>OpenCV Computer vision on Web. Packt Publishing.</title>
</head>
<body>
    <div id="status" class="alert alert-primary" role="alert">Loading OpenCV...</div>
    <div id="container">        
        <img id="imageSrc" alt="No Image" class="small" src="img/gray.png">
            <canvas id="canvasOutput" class="small" height="300px"></canvas>
    </div>        
    <input type="file" id="fileInput" name="file" accept="image/*">

3. 调用 OpenCV.js 库

(1) 在网页中加载 OpenCV JavaScript 库

    <!-- OPENCV -->
    <script async="" src="data/opencv.js" type="text/javascript" onload="onOpenCvReady();" onerror="onOpenCvError();"></script>

(2) 在 script 包装器中创建应用程序我们需要获取输入按钮和图像元素的变量

    <script type="text/javascript">
        let imgElement = document.getElementById('imageSrc');
        let inputElement = document.getElementById('fileInput');

(3) 点击按钮时将选中的图片加载到 img 元素中

        inputElement.addEventListener('change', (e) => {
            imgElement.src = URL.createObjectURL(e.target.files[0]);
        }, false);

(4) 当图像加载到 img 元素中时使用 OpenCV 函数应用所需操作。在本节中我们将 RGB 图像转换为灰度图像使用 imshow 函数通过将结果传递给函数 canvas 的 ID 在 canvas 元素中显示结果

        imgElement.onload = function() {
            let mat = cv.imread(imgElement);
            cv.cvtColor(mat, mat, cv.COLOR_BGR2GRAY);
            cv.imshow('canvasOutput', mat);estimateF
            mat.delete();
        };

应用 OpenCV.js 结果

4. 完整代码

完整代码 opencvjs_example.html 如下所示

<!doctype html>
<html lang="en">
<head>
    <!-- Required meta tags -->
    <meta charset="utf-8">
    <style>
    #container {min-height:300px;}
    #canvasOutput, #imageSrc{
        background:#ccc;
        min-width:300px;
        min-height:300px;
        display:block;
        float:left;	
        margin-left:20px;
    }
    </style>
    <title>OpenCV Computer vision on Web. Packt Publishing.</title>
</head>
<body>
    <div id="status" class="alert alert-primary" role="alert">Loading OpenCV...</div>
    <div id="container">        
        <img id="imageSrc" alt="No Image" class="small" src="img/gray.png">
            <canvas id="canvasOutput" class="small" height="300px"></canvas>
    </div>        
    <input type="file" id="fileInput" name="file" accept="image/*">

    <!-- Optional JavaScript -->
    <script src="data/common.js"></script>
    <!-- OPENCV -->
    <script async="" src="data/opencv.js" type="text/javascript" onload="onOpenCvReady();" onerror="onOpenCvError();"></script>

    <script type="text/javascript">
        let imgElement = document.getElementById('imageSrc');
        let inputElement = document.getElementById('fileInput');
        
        inputElement.addEventListener('change', (e) => {
            imgElement.src = URL.createObjectURL(e.target.files[0]);
        }, false);
        
        imgElement.onload = function() {
            let mat = cv.imread(imgElement);
            cv.cvtColor(mat, mat, cv.COLOR_BGR2GRAY);
            cv.imshow('canvasOutput', mat);
            mat.delete();
        };
        
        function onOpenCvReady() { // eslint-disable-line no-unused-vars
            document.getElementById('status').innerHTML = '<b>OpenCV.js is ready</b>.' +
                'You can upload an image.<br>' +
                'The <b>imageSrc</b> is a &lt;img&gt; element used as cv.Mat input. ' +
                'The <b>canvasOutput</b> is a &lt;canvas&gt; element used as cv.Mat output.';
        }
        
        function onOpenCvError() { // eslint-disable-line no-unused-vars
            let element = document.getElementById('status');
            element.setAttribute('class', 'err');
            element.innerHTML = 'Failed to load opencv.js';
        }
        </script>
</body>
</html>