用canvas实现图片滤镜效果详解之视频效果

这是一个很有意思的特效，模拟摄像机拍摄电视屏幕画面时出现点状颗粒的效果。颗粒的大小通过变换矩阵实现，可以任意调节，有兴趣研究的朋友可以尝试更多的效果，代码没有经过优化，只是一个粗糙的Demo，大家可以自行改进。

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1.获取图像数据

img.src = ’http://bloglaotou.duapp.com/wp-content/themes/frontopen2/tools/filter/p_w_picpath3.jpg’; 
canvas.width = img.width; 
canvas.height = img.height; 
varcontext = canvas.getContext(“2d”); 
context.drawImage(img, 0, 0); 
varcanvasData = context.getImageData(0, 0, canvas.width, canvas.height); 

2.设置过滤矩阵

varm_VideoType=0; 
varpattern=newArray(); 
switch(m_VideoType) 
{ 
case0://VIDEO_TYPE.VIDEO_STAGGERED: 
{ 
pattern = [ 
0, 1, 
0, 2, 
1, 2, 
1, 0, 
2, 0, 
2, 1, 
]; 
break; 
} 
case1://VIDEO_TYPE.VIDEO_TRIPED: 
{ 
pattern = [  
0, 
1, 
2, 
]; 
break; 
} 
case2://VIDEO_TYPE.VIDEO_3X3: 
{ 
pattern = 
[ 
0, 1, 2, 
2, 0, 1, 
1, 2, 0, 
]; 
break; 
} 
default: 
{ 
pattern = 
[ 
0, 1, 2, 0, 0, 
1, 1, 1, 2, 0, 
0, 1, 2, 2, 2, 
0, 0, 1, 2, 0, 
0, 1, 1, 1, 2, 
2, 0, 1, 2, 2, 
0, 0, 0, 1, 2, 
2, 0, 1, 1, 1, 
2, 2, 0, 1, 2, 
2, 0, 0, 0, 1, 
1, 2, 0, 1, 1, 
2, 2, 2, 0, 1, 
1, 2, 0, 0, 0, 
1, 1, 2, 0, 1, 
1, 2, 2, 2, 0, 
]; 
break; 
} 
} 
varpattern_width = [ 2, 1, 3, 5 ]; 
varpattern_height = [6, 3, 3, 15 ];

3.获取过滤数据

for( varx = 0; x < canvasData.width; x++) {  
for( vary = 0; y < canvasData.height; y++) {  
// Index of the pixel in the array  
varidx = (x + y * canvasData.width) * 4;  
varr = canvasData.data[idx + 0];  
varg = canvasData.data[idx + 1];  
varb = canvasData.data[idx + 2];  
varnWidth = pattern_width[m_VideoType]; 
varnHeight = pattern_height[m_VideoType]; 
varindex = nWidth * (y % nHeight) + (x % nWidth); 
index = pattern[index]; 
if(index == 0) 
varr = fclamp0255(2 * r); 
if(index == 1) 
varg = fclamp0255(2 * g); 
if(index == 2) 
varb = fclamp0255(2 * b); 
// assign gray scale value  
canvasData.data[idx + 0] = r; // Red channel  
canvasData.data[idx + 1] = g; // Green channel  
canvasData.data[idx + 2] = b; // Blue channel  
canvasData.data[idx + 3] = 255; // Alpha channel  
// 加上黑色的边框  
if(x < 8 || y < 8 || x > (canvasData.width - 8) || y > (canvasData.height - 8))   
{  
canvasData.data[idx + 0] = 0;  
canvasData.data[idx + 1] = 0;  
canvasData.data[idx + 2] = 0;  
}  
}  
}

4.写入过滤后的数据

1	`context.putImageData(canvasData, 0, 0);`

5.效果预览

点击这里预览

5.参考资料

代震军ImageFilter开源项目

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