Günümüzde en popüler uygulamalardan çoğu, resimlere veya videolara filtre ve efekt uygulamanıza olanak tanır. Bu makalede, bu özelliklerin açık web'de nasıl uygulanacağı gösterilmektedir.
Bu işlem, videolar ve resimler için temel olarak aynıdır ancak videolarla ilgili bazı önemli noktaları son kısımda ele alacağım. Makale boyunca "resim" ifadesinin "resim veya videonun tek bir karesi" anlamına geldiğini varsayabilirsiniz.
Bir resmin piksel verilerine erişme
Yaygın olarak kullanılan 3 temel resim düzenleme kategorisi vardır:
- Kontrast, parlaklık, sıcaklık, sepya tonu, doygunluk gibi Pixel efektleri.
- Keskinleştirme, kenar algılama ve bulanıklık gibi, örtüşme filtreleri olarak adlandırılan çok pikselli efektler.
- Kırpma, eğilme, germe, mercek efektleri, dalgalar gibi görüntünün tamamının bozulması
Bunların tümü, kaynak resmin gerçek piksel verilerine ulaşmayı ve ardından bu verilerden yeni bir resim oluşturmayı içerir. Bunu yapmanın tek yolu kanvastır.
Bu nedenle, işleme işleminin CPU'da 2D kanvasla mı yoksa GPU'da WebGL ile mi yapılacağını belirlemek çok önemlidir.
İki yaklaşım arasındaki farklara hızlıca göz atalım.
2D kanvas
Bu, iki seçenek arasından kesinlikle en basit olanıdır. Öncelikle resmi tuvale çizersiniz.
const source = document.getElementById('source-image');
// Create the canvas and get a context
const canvas = document.createElement('canvas');
const context = canvas.getContext('2d');
// Set the canvas to be the same size as the original image
canvas.width = source.naturalWidth;
canvas.height = source.naturalHeight;
// Draw the image onto the top-left corner of the canvas
context.drawImage(theOriginalImage, 0, 0);
Ardından, tuvalin tamamı için bir piksel değeri dizisi elde edersiniz.
const imageData = context.getImageData(0, 0, canvas.width, canvas.height);
const pixels = imageData.data;
Bu noktada pixels
değişkeni, width * height * 4
uzunluğunda bir Uint8ClampedArray
olur.
Her dizi öğesi bir bayttır ve dizideki her dört öğe bir pikselin rengini temsil eder. Dört öğenin her biri, sırasıyla kırmızı, yeşil, mavi ve alfa (şeffaflık) miktarını temsil eder. Piksel sırası, sol üst köşeden başlayıp soldan sağa ve yukarıdan aşağıya doğru gider.
pixels[0] = red value for pixel 0 pixels[1] = green value for pixel 0 pixels[2] = blue value for pixel 0 pixels[3] = alpha value for pixel 0 pixels[4] = red value for pixel 1 pixels[5] = green value for pixel 1 pixels[6] = blue value for pixel 1 pixels[7] = alpha value for pixel 1 pixels[8] = red value for pixel 2 pixels[9] = green value for pixel 2 pixels[10] = blue value for pixel 2 pixels[11] = alpha value for pixel 2 pixels[12] = red value for pixel 3 ...
Belirli bir pikselin koordinatlarından dizini bulmak için basit bir formül vardır.
const index = (x + y * imageWidth) * 4;
const red = pixels[index];
const green = pixels[index + 1];
const blue = pixels[index + 2];
const alpha = pixels[index + 3];
Artık bu verileri istediğiniz şekilde okuyabilir ve yazabilirsiniz. Böylece aklınıza gelen tüm efektleri uygulayabilirsiniz. Ancak bu dizi, tuvalin gerçek piksel verilerinin kopyasıdır. Düzenlenmiş sürümü geri yazmak için putImageData
yöntemini kullanarak kanvasın sol üst köşesine yazmanız gerekir.
context.putImageData(imageData, 0, 0);
WebGL
WebGL, tek bir makalede hakkını verilemeyecek kadar büyük bir konudur. WebGL hakkında daha fazla bilgi edinmek isterseniz bu makalenin sonundaki önerilen okumalara göz atın.
Bununla birlikte, tek bir görselde değişiklik yapılması durumunda yapılması gerekenlere dair kısa bir giriş sunuyoruz.
WebGL ile ilgili en önemli noktalardan biri, 3D grafik API'si olmadığıdır. Aslında WebGL (ve OpenGL) tam olarak bir konuda iyidir: üçgen çizme. Başvurunuzda, gerçekten çizmek istediğiniz üçgenleri açıklamanız gerekir. 2D bir resim söz konusu olduğunda bu işlem çok basittir. Çünkü dikdörtgen, hipotenüsleri aynı yerde olacak şekilde düzenlenmiş iki benzer dik açılı üçgendir.
Temel süreç şu şekildedir:
- GPU'ya, üçgenlerin köşelerini (noktalarını) açıklayan veriler gönderin.
- Kaynak resminizi GPU'ya doku (resim) olarak gönderin.
- "Köşe gölgelendirici" oluşturun.
- "Parça gölgelendirici" oluşturun.
- "Uniform" olarak adlandırılan bazı gölgelendirici değişkenlerini ayarlayın.
- Gölgelendiricileri çalıştırın.
Ayrıntılara göz atalım. Grafik kartında bir köşe ucu arabelleği adı verilen bir miktar bellek ayırarak başlayın. Her üçgenin her noktasını tanımlayan verileri bu koleksiyonda depolarsınız. Her iki gölgelendirici aracılığıyla da genel değerler olan ve uniform olarak adlandırılan bazı değişkenler de ayarlayabilirsiniz.
Köşe gölgelendirici, her üçgenin üç noktasının ekranın neresinde çizileceğini hesaplamak için köşe arabelleğindeki verileri kullanır.
Artık GPU, tuvaldeki hangi piksellerin çizilmesi gerektiğini bilir. Kırıntı gölgelendirici, piksel başına bir kez çağrılır ve ekrana çizilmesi gereken rengi döndürmelidir. Parça gölgelendirici, rengi belirlemek için bir veya daha fazla dokudaki bilgileri okuyabilir.
Bir parçacık gölgelendiricide doku okurken 0 (sol veya alt) ile 1 (sağ veya üst) arasında iki kayan nokta koordinatı kullanarak resmin hangi bölümünü okumak istediğinizi belirtirsiniz.
Dokuyu piksel koordinatlarına göre okumak istiyorsanız her piksel için dönüşümü yapabilmek üzere dokunun pikselli boyutunu tekdüze bir vektör olarak iletmeniz gerekir.
varying vec2 pixelCoords;
uniform vec2 textureSize;
uniform sampler2D textureSampler;
main() {
vec2 textureCoords = pixelCoords / textureSize;
vec4 textureColor = texture2D(textureSampler, textureCoords);
gl_FragColor = textureColor;
}
Pretty much every kind of 2D image manipulation that you might want to do can be done in the
fragment shader, and all of the other WebGL parts can be abstracted away. You can see [the
abstraction layer](https://github.com/GoogleChromeLabs/snapshot/blob/master/src/filters/image-shader.ts) (in
TypeScript) that is being in used in one of our sample applications if you'd like to see an example.
### Which should I use?
For pretty much any professional quality image manipulation, you should use WebGL. There is no
getting away from the fact that this kind of work is the whole reason GPUs were invented. You can
process images an order of magnitude faster on the GPU, which is essential for any real-time
effects.
The way that graphics cards work means that every pixel can be calculated in it's own thread. Even
if you parallelize your code CPU-based code with `Worker`s, your GPU may have 100s of times as many
specialized cores as your CPU has general cores.
2D canvas is much simpler, so is great for prototyping and may be fine for one-off transformations.
However, there are plenty of abstractions around for WebGL that mean you can get the performance
boost without needing to learn the details.
Examples in this article are mostly for 2D canvas to make explanations easier, but the principles
should translate pretty easily to fragment shader code.
## Effect types
### Pixel effects
This is the simplest category to both understand and implement. All of these transformations take
the color value of a single pixel and pass it into a function that returns another color value.
There are many variations on these operations that are more or less complicated. Some will take into
account how the human brain processes visual information based on decades of research, and some will
be dead simple ideas that give an effect that's mostly reasonable.
For example, a brightness control can be implemented by simply taking the red, green and blue values
of the pixel and multiplying them by a brightness value. A brightness of 0 will make the image
entirely black. A value of 1 will leave the image unchanged. A value greater than 1 will make it
brighter.
For 2D canvas:
```js
const brightness = 1.1; // Make the image 10% brighter
for (let i = 0; i < imageData.data.length; i += 4) {
imageData.data[i] = imageData.data[i] * brightness;
imageData.data[i + 1] = imageData.data[i + 1] * brightness;
imageData.data[i + 2] = imageData.data[i + 2] * brightness;
}
Döngünün bir seferde 4 bayt taşıdığını ancak yalnızca üç değeri değiştirdiğini unutmayın. Bunun nedeni, bu dönüşümün alfa değerini değiştirmemesidir. Ayrıca, Uint8ClampedArray'ın tüm değerleri tam sayılara yuvarladığını ve değerleri 0 ile 255 arasında tuttuğunu unutmayın.
WebGL kırıntı gölgelendirici:
float brightness = 1.1;
gl_FragColor = textureColor;
gl_FragColor.rgb *= brightness;
Benzer şekilde, bu dönüşüm için çıkış renginin yalnızca RGB kısmı çarpılır.
Bu filtrelerden bazıları, resmin tamamının ortalama parlaklığı gibi ek bilgiler alır ancak bunlar, resmin tamamı için bir kez hesaplanabilecek bilgilerdir.
Örneğin, kontrastı değiştirmenin bir yolu, her pikseli sırasıyla daha düşük veya daha yüksek kontrast için bir "gri" değere doğru veya bu değerden uzaklaştırmaktır. Gri değer genellikle, parlaklık değeri görüntüdeki tüm piksellerin ortalama parlaklığı olan bir gri renk olarak seçilir.
Bu değeri resim yüklendiğinde bir kez hesaplayabilir ve ardından resim efektini ayarlamanız gerektiğinde her seferinde kullanabilirsiniz.
Çok pikselli
Bazı efektler, mevcut pikselin rengine karar verirken komşu piksellerin rengini kullanır.
Bu, resmin orijinal renklerini okuyabilmek istediğiniz için 2D tuval örneğinde işlem yapma şeklinizi biraz değiştirir. Önceki örnekte ise pikseller yerinde güncelleniyordu.
Bu işlem oldukça kolaydır. Görüntü verisi nesnenizi ilk kez oluşturduğunuzda verilerin kopyasını oluşturabilirsiniz.
const originalPixels = new Uint8Array(imageData.data);
WebGL durumunda, gölgelendirici giriş dokusuna yazmadığından herhangi bir değişiklik yapmanız gerekmez.
En yaygın çok pikselli efekt kategorisi dönüşüm filtresi olarak adlandırılır. Difüzyon filtresi, giriş resmindeki her bir pikselin rengini hesaplamak için giriş resmindeki birkaç pikseli kullanır. Her giriş pikseli çıkış üzerindeki etki düzeyine ağırlık denir.
Ağırlıklar, merkezi değer mevcut piksele karşılık gelen bir çekirdek adı verilen bir matrisle temsil edilebilir. Örneğin, bu 3x3 Gauss bulanıklaştırma çekirdeğidir.
| 0 1 0 | | 1 4 1 | | 0 1 0 |
(23, 19) konumundaki pikselin çıkış rengini hesaplamak istediğinizi varsayalım. (23, 19) pikseli ve etrafındaki 8 pikseli alın ve bunların her birinin renk değerlerini ilgili ağırlıkla çarpın.
(22, 18) x 0 (23, 18) x 1 (24, 18) x 0 (22, 19) x 1 (23, 19) x 4 (24, 19) x 1 (22, 20) x 0 (23, 20) x 1 (24, 20) x 0
Bunların hepsini toplayın ve sonucu ağırlıkların toplamı olan 8'e bölün. Sonuçta, çoğunlukla orijinal olan ancak yakındaki piksellerin de sızdığı bir piksel elde edildiğini görebilirsiniz.
const kernel = [
[0, 1, 0],
[1, 4, 1],
[0, 1, 0],
];
for (let y = 0; y < imageHeight; y++) {
for (let x = 0; x < imageWidth; x++) {
let redTotal = 0;
let greenTotal = 0;
let blueTotal = 0;
let weightTotal = 0;
for (let i = -1; i <= 1; i++) {
for (let j = -1; j <= 1; j++) {
// Filter out pixels that are off the edge of the image
if (
x + i > 0 &&
x + i < imageWidth &&
y + j > 0 &&
y + j < imageHeight
) {
const index = (x + i + (y + j) * imageWidth) * 4;
const weight = kernel[i + 1][j + 1];
redTotal += weight * originalPixels[index];
greenTotal += weight * originalPixels[index + 1];
blueTotal += weight * originalPixels[index + 2];
weightTotal += weight;
}
}
}
const outputIndex = (x + y * imageWidth) * 4;
imageData.data[outputIndex] = redTotal / weightTotal;
imageData.data[outputIndex + 1] = greenTotal / weightTotal;
imageData.data[outputIndex + 2] = blueTotal / weightTotal;
}
}
Bu temel bir fikir verir ancak çok daha ayrıntılı bilgi veren ve birçok yararlı çekirdeği listeleyen rehberler de vardır.
Tüm resim
Bazı tüm resim dönüştürme işlemleri basittir. 2D bir tuvalde kırpma ve ölçeklendirme, kaynak resmin yalnızca bir kısmının tuvale çizilmesiyle ilgili basit bir işlemdir.
// Set the canvas to be a little smaller than the original image
canvas.width = source.naturalWidth - 100;
canvas.height = source.naturalHeight - 100;
// Draw only part of the image onto the canvas
const sx = 50; // The left-most part of the source image to copy
const sy = 50; // The top-most part of the source image to copy
const sw = source.naturalWidth - 100; // How wide the rectangle to copy is
const sh = source.naturalHeight - 100; // How tall the rectangle to copy is
const dx = 0; // The left-most part of the canvas to draw over
const dy = 0; // The top-most part of the canvas to draw over
const dw = canvas.width; // How wide the rectangle to draw over is
const dh = canvas.height; // How tall the rectangle to draw over is
context.drawImage(theOriginalImage, sx, sy, sw, sh, dx, dy, dw, dh);
Döndürme ve yansıma, doğrudan 2D bağlamda kullanılabilir. Resmi kanvas üzerine çizmeden önce çeşitli dönüştürme işlemlerini değiştirin.
// Move the canvas so that the center of the canvas is on the Y-axis
context.translate(-canvas.width / 2, 0);
// An X scale of -1 reflects the canvas in the Y-axis
context.scale(-1, 1);
// Rotate the canvas by 90°
context.rotate(Math.PI / 2);
Ancak daha da güçlü bir şekilde, birçok 2D dönüşüm 2x3 matris olarak yazılabilir ve setTransform()
ile kanvas üzerine uygulanabilir. Bu örnekte, bir dönme ve bir kaydırma işlemini birleştiren bir matris kullanılmaktadır.
const matrix = [
Math.cos(rot) * x1,
-Math.sin(rot) * x2,
tx,
Math.sin(rot) * y1,
Math.cos(rot) * y2,
ty,
];
context.setTransform(
matrix[0],
matrix[1],
matrix[2],
matrix[3],
matrix[4],
matrix[5],
);
Lens bozulması veya dalgalar gibi daha karmaşık efektler, kaynak piksel koordinatını hesaplamak için her hedef koordinata bir miktar ofset uygulamayı içerir. Örneğin, yatay dalga efekti elde etmek için kaynak piksel x koordinatını y koordinatına göre bir değere göre kaydırabilirsiniz.
for (let y = 0; y < canvas.height; y++) {
const xOffset = 20 * Math.sin((y * Math.PI) / 20);
for (let x = 0; x < canvas.width; x++) {
// Clamp the source x between 0 and width
const sx = Math.min(Math.max(0, x + xOffset), canvas.width);
const destIndex = (y * canvas.width + x) * 4;
const sourceIndex = (y * canvas.width + sx) * 4;
imageData.data[destIndex] = originalPixels.data[sourceIndex];
imageData.data[destIndex + 1] = originalPixels.data[sourceIndex + 1];
imageData.data[destIndex + 2] = originalPixels.data[sourceIndex + 2];
}
}
Video
Kaynak resim olarak bir video
öğesi kullanırsanız makaledeki diğer tüm öğeler video için de kullanılabilir.
Canvas 2D:
context.drawImage(<strong>video</strong>, 0, 0);
WebGL:
gl.texImage2D(
gl.TEXTURE_2D,
0,
gl.RGBA,
gl.RGBA,
gl.UNSIGNED_BYTE,
<strong>video</strong>,
);
Ancak bu durumda yalnızca mevcut video karesi kullanılır. Bu nedenle, oynatılan bir videoya efekt uygulamak istiyorsanız yeni bir video karesi yakalamak ve her tarayıcı animasyon karesi üzerinde işlemek için her karede drawImage
/texImage2D
kullanmanız gerekir.
const draw = () => {
requestAnimationFrame(draw);
context.drawImage(video, 0, 0);
// ...image processing goes here
};
Videolarla çalışırken özellikle işleme hızınızın yüksek olması önemlidir. Hareketsiz bir resimde kullanıcı, bir düğmenin tıklanmasıyla efektin uygulanması arasında 100 ms.lik bir gecikme olduğunu fark etmeyebilir. Ancak animasyonluyken yalnızca 16 ms'lik gecikmeler bile görünür sarsıntılara neden olabilir.
Okuma önerileri
- WebGL Fundamentals: WebGL'yi öğreten bir site
- Çekirdek (görüntü işleme): Wikipedia'da, örtüşme filtrelerini açıklayan sayfa
- Görsel Olarak Açıklanan Görüntü Çekirdekleri: Etkileşimli demolar içeren birkaç çekirdeğin açıklamaları.
- Dönüşümler: 2D kanvas dönüşümleri hakkında MDN makalesi