前端使用 Canvas 进行图像处理，将手写签名照片转换成扫描件效果

为什么要在前端处理图片

最近开发业务系统时遇到了一个不常见的需求：处理图片使除了笔迹外的内容显示为白色/透明

业务场景：

用户将个人签名图片上传到系统中，管理员使用这个签名打印文件。原本打印功能需要的是白底黑字的签名，但由于没有特殊限制，大部分用户就直接用笔纸签名拍照后就上传到系统中了（实际上应该上传白纸黑字扫描件）。这导致管理员打印时把会把照片的背景色也打印到纸张上，影响打印效果。为了方便管理员操作（避免再去让用户重新上传签名），需要提供一个能够将手写签名照处理成符合打印要求的图片的功能

目标效果

实现原理

思路： 参考PS中的色阶工具，灰度转换 + 阈值处理（二值化）

Step 1: 使用 Canvas 读取和修改图片的色值

在学校时就有选修过数字图像处理的课程，所以我可以确定这个需求简单实现起来并不会太难（产品要求不高的情况下），但是以前学习时都是使用 MATLAB 处理图片的，对怎么使用浏览器处理图片并不清楚。

经过查询得知，Canvas 可以获取指定区域的像素值，张鑫旭的这篇文章就是不错的示例，相关API：

• canvas.drawImage: 在 Canvas 上绘制图片

• canvas.getImageData: 获取 Canvas 上指定区域的像素值

• canvas.putImageData: 修改 Canvas 上指定区域的像素值

Step 2: 将用户上传的彩色照片转换成灰度图

因为最终需要的签名是白底黑字的，不需要彩色，所以可以将图片转换成灰度图方便计算：

canvas.getImageData 返回的是 Uint8ClampedArray(960000) 数组，其中 960000 = 600（原图宽） * 400（原图高） * 4（每个像素对应数组中4个元素），每个像素对应数组中4个元素分别是 [R, G, B, Alpha] 即 [红, 绿, 蓝, 透明度]，取值范围均为 [0-255]

灰度计算的经验公式： Gray = 0.299 * R + 0.587 * G + 0.114 * B

const gray =
  0.299 * imageData.data[coordinate] +
  0.587 * imageData.data[coordinate + 1] +
  0.114 * imageData.data[coordinate + 2];

// 赋值给 RGB，将彩图转换成灰度图
imageData.data[coordinate] = gray;
imageData.data[coordinate + 1] = gray;
imageData.data[coordinate + 2] = gray;

Step 3: 根据阈值处理图片（色阶工具）

这里取一个上阈值 thresholdWhite 和下阈值 thresholdBlack ，均为 [0-255]，对所有像素做如下处理：灰度值大于上阈值修改成白色，灰度值低于下阈值修改成黑色

通过测试得到一个适用于大部分场景的阈值计算方式（其中 avg 为灰度图的均值）：

thresholdWhite = avg - 40; // 灰度大于该阈值会变成白色（255，255，255）
thresholdBlack = avg - 80; // 灰度低于该阈值会变成纯黑色（0，0，0）

灰度图处理分为两步：

1. 根据阈值计算色值转换函数，使用一个一维数组表示

   const transformMatrix = Array.from({ length: 256 }); // 色值转换函数
   for (let i = 0; i < 256; i++) {
     if (i > thresholdWhite) {
       transformMatrix[i] = 255; // 白色
     } else if (i < thresholdBlack) {
       transformMatrix[i] = 0; // 黑色
     } else {
       transformMatrix[i] = i; // 保持不变
     }
   }
   

2. 根据色值转换函数处理图片

   const gray = transformMatrix[imageData.data[coordinate]];
   imageData.data[coordinate] = gray;
   imageData.data[coordinate + 1] = gray;
   imageData.data[coordinate + 2] = gray;
   

优缺点

优点：

• 纯前端实现，无需修改服务器上存储的原图
• 实现简单，没有复杂的逻辑，用户使用时不需要有处理图片的知识，只需要调节阈值即可

缺点：

• 自动处理只是简单计算了平均值，未必是最好的效果，有时仍需要管理员手动调整
• 照片中的阴影过黑和笔记过淡都会影响处理效果

最终效果（生产环境）

实现代码

源码地址

注：由于 Canvas 对跨域的限制，需要启动一个服务访问 index.html，Canvas 才能正常加载图片，推荐使用 vscode 中的 live server 插件或 webstorm 自带的预览功能

待改进

• 在上述基础上，加入一些更好的算法处理图片中的阴影
• 考虑以图片增加滤波器的方式，对笔迹较细的签名进行加粗

参考链接

知乎：怎么去掉文件照片中的背景杂色，把底色变白？

张鑫旭：JS检测PNG图片是否有透明背景、抠图等相关处理

MDN: Canvas ImageData