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OpenCV实战——OpenCV.js介绍

时间:2024-03-26 19:11:01 来源:网络cs 作者:亙句 栏目:卖家故事 阅读:

标签: 实战 
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OpenCV实战——OpenCV.js介绍

0. 前言1. OpenCV.js 简介2. 网页编写3. 调用 OpenCV.js 库4. 完整代码相关链接

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.jsOpenCV 函数的端口,将 C++ 代码编译为 JavaScriptOpenCV 使用 EmscriptenC++ 函数编译为 Asm.jsWebAssembly 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 imgcanvasbutton 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)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 canvasIDcanvas 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>

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