用canvas 實現個圖片三角化（LOW POLY）效果

mediatv 2020-03-10

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　　之前無意中看到Ovilia 用threejs做了個LOW POLY，也就是圖片平面三角化的效果，覺得很驚艷，然后就自己花了點時間嘗試了一下。

　　我是沒怎么用過threejs，所以就直接用canvas的2d繪圖API來做，因為感覺似乎這效果也用不上threejs。

　　直接上demo先：http://whxaxes./canvas-test/src/Funny-demo/lowpoly/index.html （也可以在移動端看，不過因為計算量比較大，移動設備計算起來會比PC要多花些時間。）

　　做這種效果主要需要把圖片三角化，以及對圖片進行邊緣化檢測。這兩個，第一個用到的delaunay三角化算法，第二個用到的sobel邊緣檢測算法。聽起來偷挺高大上的，索性兩個算法都有相應的開源組件可以直接拿來用：ironwallaby的delaunay組件以及 Miguel Mota的sobel組件。

　　這兩個算法sobel還好一點，delaunay就有點復雜了，待日后可以研究一下。不過目前只為做出個效果的話，還是可以用這些組件的。

　　兩個最重要的組件都有了，剩下的事就很簡單了：

　　先將圖片繪制到canvas上：

canvas.width = (img.width > 800) ? 800 : img.width;
canvas.height = img.height * canvas.width/img.width;

ctx.drawImage(img, 0, 0, canvas.width, canvas.height);

　　然后獲取到canvas的imgData，再通過sobel計算返回新的imgData

 var imgData = ctx.getImageData(0, 0, canvas.width, canvas.height);var newImgData = Sobel(imgData);

　如果我們把newImgData放到canvas上，就會發(fā)現，彩色圖片變成了這樣的灰度圖片：

　　由于上面說的那個Sobel組件不是很適合自己的用法，同時代碼也有不恰當的地方，所以自己做了適當修改和優(yōu)化，優(yōu)化了循環(huán)方法，加快了運算速度，同時加入了回調函數。詳見該項目github中的sobel.js文件

　　在Sobel方法中對imgData.data進行遍歷的時候，會調用回調函數，在回調中把顏色值大于40（也就是灰度為rgb(40,40,40)以上的）的坐標點記錄下來。然后隨機獲取一部分邊緣點，再加入一些隨機出來的坐標以及四個邊角的坐標值。這樣，我們就可以獲取到我們需要的坐標點了

　　　　　　  var imgData = ctx.getImageData(0, 0, canvas.width, canvas.height);//          收集色值大于40的邊緣像素點var collectors = [];
            Sobel(imgData , function(value , x , y){if(value > 40){collectors.push([x , y]);}
            });//          添加一些隨機點for(var i=0;i<300;i++){particles.push([Math.random()*canvas.width , Math.random()*canvas.height]);}//          添加隨機邊緣點，數量為邊緣點數量除于50var length = ~~(collectors.length/50), random;for(var l=0;l<length;l++){
                random = (Math.random()*collectors.length)<<0;
                particles.push(collectors[random]);
                collectors.splice(random , 1);
            }//          添加四頂點坐標particles.push([0,0] , [0,canvas.height] , [canvas.width,0] , [canvas.width,canvas.height]);

　　獲取到坐標點后，就可以通過delaunay組件計算，獲取到拍好次序的三角坐標數組，對這些數組里的點進行連線，就可以出現這樣的效果：

　當然，我們要的效果不是連線，而是對所有三角形進行顏色填充，也就是獲取三角形的三個坐標，然后計算出中心點的坐標，再根據中心點坐標在imgData里獲取到相應的rgb的顏色值，然后填充到三角區(qū)域就可以了：

//        使用delaunay三角化獲取三角坐標var triangles = Delaunay.triangulate(particles);var x1,x2,x3,y1,y2,y3,cx,cy;for(var i=0;i < triangles.length; i+=3) {
    x1 = particles[triangles[i]][0];
    x2 = particles[triangles[i+1]][0];
    x3 = particles[triangles[i+2]][0];
    y1 = particles[triangles[i]][1];
    y2 = particles[triangles[i+1]][1];
    y3 = particles[triangles[i+2]][1];//            獲取三角形中心點坐標cx = ~~((x1 + x2 + x3) / 3);
    cy = ~~((y1 + y2 + y3) / 3);//            獲取中心點坐標的顏色值index = (cy*imgData.width + cx)*4;var color_r = imgData.data[index];var color_g = imgData.data[index+1];var color_b = imgData.data[index+2];//            繪制三角形ctx.save();
    ctx.beginPath();
    ctx.moveTo(x1, y1);
    ctx.lineTo(x2, y2);
    ctx.lineTo(x3, y3);
    ctx.closePath();
    ctx.fillStyle = "rgba("+color_r+","+color_g+","+color_b+",1)";
    ctx.fill();
    ctx.restore();
}