前端如何使用openCV（前端如何使用rpc）
haoteby 2025-05-02 18:28 49 浏览
前端如何使用openCV
简介
OpenCV(Open Source Computer Vision Library)，是一个在图像处理和识别上很强大的库，最开始只有C++版本，但现在构建了各种不同语言的版本，比如Python和Java，甚至是JavaScript，本文要介绍的就是JavaScript版本的OpenCV.js。
如何获取OpenCV.js
1、官方编译好的版本下载地址为：
https://docs.opencv.org/_VERSION_/opencv.js
其中 VERSION 换成你想要的版本。
目前最新的是 4.5.3 版本，那么下载地址就是
https://docs.opencv.org/4.5.3/opencv.js
2、参照官方文档自行构建OpenCV.js
实现一个简单的处理
图片灰度处理效果：
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<title>OpenCV.js</title>
<style type="text/css">
.wrap-image {
display: flex;
flex-direction: row;
margin-top: 10px;
}
.wrap-image img,
.wrap-image canvas {
width: 300px;
margin-right: 10px;
}
</style>
</head>
<body>
<h3 id="status">Loading the Opencv ...</h3>
<input type="file" id="fileInput"/>
<div class="wrap-image">
<img id="imageUpload" alt="No Image" />
<canvas id="canvasOutput"></canvas>
</div>
<script type="text/javascript">
let imgElement = document.getElementById('imageUpload');
let inputElement = document.getElementById('fileInput');
inputElement.onchange = function() {
imgElement.src = URL.createObjectURL(event.target.files[0]);
}
imgElement.onload =function() {
let src = cv.imread('imageUpload');
let dst = new cv.Mat();
cv.cvtColor(src, dst, cv.COLOR_RGBA2GRAY, 0);
cv.imshow('canvasOutput', dst);
src.delete(); dst.delete();
};
function onOpenCvReady() {
document.getElementById('status').remove();
}
</script>
<script async src="js/opencv.js" onload="onOpenCvReady();" type="text/javascript"></script>
</body>
</html>代码解析：
1、opencv.js很大，载入时需要加上async，并设定onload来检测是否载入完成。
<script async src="js/opencv.js" onload="onOpenCvReady();" type="text/javascript"></script>2、记得及时清理Mat对象，释放内存。
src.delete();
dst.delete();3、imread和imshow 必须转入 <img /> 或 <canvas /> 的 id 或是 DOM。
下载图片
图片处理好了，用户想要下载，那就在html中加上下载链接：
<a href="#" id="downloadButton">下载</a>然后把下面的JavaScript加到之前的script标签中：
document.getElementById('downloadButton').onclick = function() {
this.href = document.getElementById('canvasOutput').toDataURL();
this.download = 'image.png';
};总结
一旦你习惯了将图像作为Mat对象来操作，你就可以做更多的事情了,你可以在OpenCV的网站上找到更多的教程，包括人脸识别和模板匹配等等。
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