师范大学生
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Opencv.js的程序模板与基础操作（含ROI，轮廓填充）

  上一节只讲了opencv.js如何读取和输出图像的，这一次继续扒官方的tutorials，造福中国人。

opencv.js的程序模板

  首先应当认清楚的是，opencv只是一个库，不是一种程序框架；而且上一节可以看出，在一整个html文件中，JavaScript也只不过在一个程序块中，那么这个程序块中的opencv含量显然相对就更少了。根据官方给的小例程，可以总结出opencv.js程序的构成大致是这样的：
Opencv.js的程序模板与基础操作（含ROI，轮廓填充）_第1张图片
  看图还不直观，就直接上代码，步骤2以外的其他部分，除了有其他的需求，都可以看做是固定的模板！

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta charset="utf-8">
<title>Hello OpenCV.js</title>
<style>

.inputoutput{
  float: left;
}
</style>
</head>
<body>
<h2>Program of OpenCV.js</h2>
<p id="status">OpenCV.js is loading...</p>
<div>
  <div class="inputoutput">
    <img id="imageSrc" alt="No Image" />
    <div class="caption">imageSrc <input type="file" id="fileInput" name="file" /></div>
  </div>
  <div class="inputoutput">
    <canvas id="canvasOutput" ></canvas>
    <div class="caption">canvasOutput</div>
  </div>
</div>
<script type="text/javascript">
    var imgSrcElement=document.getElementById('imageSrc');
    var imageInput=document.getElementById('fileInput');
  
    imageInput.addEventListener('change',(e)=>{
      imgSrcElement.src=URL.createObjectURL(e.target.files[0]);
    })
  
    // 因为是异步操作，所以需要onload等图像加载完毕后执行，也是回调
    imgSrcElement.onload=function(){
      // 读取获取矩阵（步骤1）
      let src=cv.imread(imgSrcElement);
      let dst = new cv.Mat(); //这个是输出矩阵
      // 处理图像（步骤2）
      //这里就是opencv.js的工作区
      //其他地方和opencv.js的图像处理都莫得关系
      //需要的处理代码按逻辑放在这一块里就可以
      //如果创建了中间矩阵或矢量的话，也不要忘了在回调函数最后把堆的内存释放掉
      // 输出获取矩阵（步骤3）
      cv.imshow('canvasOutput',dst);
      // 调用delete释放堆的内存
      src.delete();
      dst.delete();
    }
  
  var opencvLoad=function(){
    document.getElementById('status').innerHTML='opencv is ready';//回调函数，用来显示opencv.js加载完成
  }
  </script>
  
  <!-- 异步加载，不对程序进行阻塞 -->
  <script async  src="opencv.js"  onload="opencvLoad()" type="text/javascript"></script>
</body>
</html>

opencv.js的一些基础操作

  opencv.js构造矩阵变量的方法：

// 1. 默认构造函数
let mat = new cv.Mat();
// 2. 2维数组型，参数为尺寸 类型
let mat = new cv.Mat(size, type);
// 3. 2维数组型，参数为行数 列数 类型
let mat = new cv.Mat(rows, cols, type);
// 4. 2维数组型，参数为行数 列数 类型 初始化颜色
let mat = new cv.Mat(rows, cols, type, new cv.Scalar());
// 1. 全为0的矩阵
let mat = cv.Mat.zeros(rows, cols, type);
// 2. 全为1的矩阵
let mat = cv.Mat.ones(rows, cols, type);
// 3. 创建单位矩阵
let mat = cv.Mat.eye(rows, cols, type);

  opencv.js复制矩阵变量的方法：

// 1. 直接复制
let dst = src.clone();
// 2. 只复制掩码中指示的条目
src.copyTo(dst, mask);

  opencv.js转换矩阵变量类型的方法：

src.convertTo(dst, rtype);//参数为目标矩阵 目标类型

opencv.js绘制ROI:

  绘制ROI是opencv的基本操作，这样能够有效减少图像处理的运算量。实现绘制ROI功能仅需要在程序模板中的步骤2内写入以下代码，就可以实现绘制矩形ROI：

 let rect = new cv.Rect(100,100,200,200);//矩阵左上角坐标为（100,100），右下角坐标为（200,200）
 dst = src.roi(rect);

  运行结果如下图所示：
Opencv.js的程序模板与基础操作（含ROI，轮廓填充）_第2张图片
  全部代码如下：

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta charset="utf-8">
<title>Hello OpenCV.js</title>
<style>

.inputoutput{
  float: left;
}
</style>
</head>
<body>
<h2>Program of OpenCV.js</h2>
<p id="status">OpenCV.js is loading...</p>
<div>
  <div class="inputoutput">
    <img id="imageSrc" alt="No Image" />
    <div class="caption">imageSrc <input type="file" id="fileInput" name="file" /></div>
  </div>
  <div class="inputoutput">
    <canvas id="canvasOutput" ></canvas>
    <div class="caption">canvasOutput</div>
  </div>
</div>
<script type="text/javascript">
    var imgSrcElement=document.getElementById('imageSrc');
    var imageInput=document.getElementById('fileInput');
  
    imageInput.addEventListener('change',(e)=>{
      imgSrcElement.src=URL.createObjectURL(e.target.files[0]);
    })
  
    // 因为是异步操作，所以需要onload等图像加载完毕后执行，也是回调
    imgSrcElement.onload=function(){
      // 读取获取矩阵（步骤1）
      let src=cv.imread(imgSrcElement);
      let dst = new cv.Mat(); 
      // 处理图像（步骤2）
      let rect = new cv.Rect(100,100,200,200);
      dst = src.roi(rect);
      // 输出获取矩阵（步骤3）
      cv.imshow('canvasOutput',dst);
      // 调用delete释放堆的内存
      src.delete();
      dst.delete();
    }
  
  var opencvLoad=function(){
    document.getElementById('status').innerHTML='opencv is ready';//回调函数，用来显示opencv.js加载完成
  }
  </script>
  
  <!-- 异步加载，不对程序进行阻塞 -->
  <script async  src="opencv.js"  onload="opencvLoad()" type="text/javascript"></script>
</body>
</html>

opencv.js轮廓填充:

  轮廓填充只需要在步骤2中加入以下代码：

 let s = new cv.Scalar(255,0,0,255);
 cv.copyMakeBorder(src,dst,10,10,10,10,cv.BORDER_CONSTANT,s);//上，下，左，右方向填充

  效果如下图所示：
Opencv.js的程序模板与基础操作（含ROI，轮廓填充）_第3张图片
  全部代码如下：

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta charset="utf-8">
<title>Hello OpenCV.js</title>
<style>

.inputoutput{
  float: left;
}
</style>
</head>
<body>
<h2>Program of OpenCV.js</h2>
<p id="status">OpenCV.js is loading...</p>
<div>
  <div class="inputoutput">
    <img id="imageSrc" alt="No Image" />
    <div class="caption">imageSrc <input type="file" id="fileInput" name="file" /></div>
  </div>
  <div class="inputoutput">
    <canvas id="canvasOutput" ></canvas>
    <div class="caption">canvasOutput</div>
  </div>
</div>
<script type="text/javascript">
    var imgSrcElement=document.getElementById('imageSrc');
    var imageInput=document.getElementById('fileInput');
  
    imageInput.addEventListener('change',(e)=>{
      imgSrcElement.src=URL.createObjectURL(e.target.files[0]);
    })
  
    // 因为是异步操作，所以需要onload等图像加载完毕后执行，也是回调
    imgSrcElement.onload=function(){
      // 读取获取矩阵（步骤1）
      let src=cv.imread(imgSrcElement);
      let dst = new cv.Mat();
      // 处理图像（步骤2）
      let s = new cv.Scalar(255,0,0,255);
      cv.copyMakeBorder(src,dst,10,10,10,10,cv.BORDER_CONSTANT,s);//上，下，左，右方向填充
      // 输出获取矩阵（步骤3）
      cv.imshow('canvasOutput',dst);
      // 调用delete释放堆的内存
      src.delete();
      dst.delete();
    }
  
  var opencvLoad=function(){
    document.getElementById('status').innerHTML='opencv is ready';//回调函数，用来显示opencv.js加载完成
  }
  </script>
  
  <!-- 异步加载，不对程序进行阻塞 -->
  <script async  src="opencv.js"  onload="opencvLoad()" type="text/javascript"></script>
</body>
</html>

opencv.js矩阵类型转换（灰度）:

  一般图像处理前通常会将图像矩阵由原先的RGB彩色转换为灰度模式。因为灰度模式计算的通道少，能够减少运算量。当然，需要涉及到颜色识别的程序另说。
  灰度图转换只需要在步骤2中加入以下代码：

cv.cvtColor(src,dst,cv.COLOR_RGBA2GRAY,0);//最后一个参数为0的话通道数量由src自动生成

  效果如下图：
Opencv.js的程序模板与基础操作（含ROI，轮廓填充）_第4张图片

opencv.js矩阵缩放变换:

  opencv.js支持三种形式的缩放变换，参数为：cv.INTER_AREA，cv.INTER_CUBIC， cv.INTER_LINEAR
  以cubic形式举例，若要将原图像缩小到长200，宽200的尺寸，则需要在步骤2中写如下代码：

 let dsize = new cv.Size(200,200);
 cv.resize(src,dst,dsize,0,0,cv.INTER_CUBIC);

  效果如下图：
Opencv.js的程序模板与基础操作（含ROI，轮廓填充）_第5张图片  参数改为cv.INTER_AREA，效果如下图：
Opencv.js的程序模板与基础操作（含ROI，轮廓填充）_第6张图片  参数改为cv.INTER_LINEAR，效果如下图：
Opencv.js的程序模板与基础操作（含ROI，轮廓填充）_第7张图片

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