原生Js Canvas去除视频绿幕背景-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了原生Js Canvas去除视频绿幕背景。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

Js去除视频背景

注：这里的去除视频背景并不是对视频文件进行操作去除背景

如果需要对视频扣除背景并导出可以使用ffmpeg等库，这里仅作播放用所以采用这种方法

由于uniapp中的canvas经过封装，且 uniapp 的 drawImage 无法绘制视频帧画面，因此uniapp中不适用

实现过程是将视频使用canvas逐帧截下来对截取的图片进行处理，然后在canvas中显示处理好的图片

最后通过定时器高速处理替换，形成视频播放的效果，效果如下图⬇

原生Js Canvas去除视频绿幕背景,Media,javascript,音视频

边缘仍然会有些绿幕的像素，可以通过其他的处理进行优化

原理

首先使用canvas的 drawImage 方法将video的当前帧画面绘制到canvas中

然后再通过 getImageData 方法获取当前canvas的所有像素的rgba值组成的数组

获取到的值为[r,g,b,a,r,g,b,a,...]，每一组rgba的值就是一个像素，所以获取到的数组长度是canvas的像素的数量 * 4

通过判断每一组rgb的值是否为绿幕像素，然后设置其透明通道的alpha的值为0实现效果

代码

因为canvas会受到跨域的影响导致画布被污染，因此首先需要将测试视频下载到本地

测试视频地址

<template>
    <div class="videoBgRemove">
        <video id="video" src="/images/example.mp4" loop autoplay muted ref="video" style="width: 240px;height: 135px;"></video>
        <canvas id="output-canvas" width="240" height="135" willReadFrequently="true" ref="canvas"></canvas>
    </div>
</template>

<script setup>
import {ref, onMounted} from 'vue';

const video = ref(null);
const canvas = ref(null);
const ctx = ref(null);
const canvas_tmp = ref(null);
const ctx_tmp = ref(null);

const init = () => {
    ctx.value = canvas.value.getContext('2d');

    // 创建的canvas宽高最好与显示图片的canvas、video宽高一致
    canvas_tmp.value = document.createElement('canvas');
    canvas_tmp.value.setAttribute('width', 240);
    canvas_tmp.value.setAttribute('height', 135);
    ctx_tmp.value = canvas_tmp.value.getContext('2d');

    video.value.addEventListener('play', computeFrame);
}

const computeFrame = () => {
    if (video.value) {
        if (video.value.paused || video.value.ended) return;
    }
    // 如果视频比例和canvas比例不正确可能会出现显示形变， 调整除的值进行比例调整
    ctx_tmp.value.drawImage(video.value, 0, 0, video.value.clientWidth / 1, video.value.clientHeight / 1);

    // 获取到绘制的canvas的所有像素rgba值组成的数组
    let frame = ctx_tmp.value.getImageData(0, 0, video.value.clientWidth, video.value.clientHeight);

    // 共有多少像素点
    const pointLens = frame.data.length / 4;

    for (let i = 0; i < pointLens; i++) {
        let r = frame.data[i * 4];
        let g = frame.data[i * 4 + 1];
        let b = frame.data[i * 4 + 2];

        // 判断如果rgb值在这个范围内则是绿幕背景，设置alpha值为0 
        // 同理不同颜色的背景调整rgb的判断范围即可
        if (r < 100 && g > 120 && b < 200) {
            frame.data[i * 4 + 3] = 0;
        }
    }

    // 重新绘制到canvas中显示
    ctx.value.putImageData(frame, 0, 0);
    // 递归调用
    setTimeout(computeFrame, 0);
}

onMounted(() => {
    init();
})
</script>

可以看到边缘仍有绿色像素闪烁，使用算法进行处理的话效果会更好，但相应的资源的消耗也会提升，造成帧率下降。

下面展示通过一些算法进行羽化和颜色过渡。

优化

羽化

通过上述 rgb 值的筛选后仍有一些绿幕像素由于 rgb 值与人物颜色相近而无法处理，

扩大 rgb 值的筛选范围又导致人物像素出现镂空，因此我们需要对边缘的像素进行处理。

获取处理像素的 3x3 范围内的像素

假设 x 为我们需要处理的像素值， 获取周围的所有像素 -> 1, 2, 3, 4, 6, 7, 8, 9
[
    [1, 2, 3],
    [4, x, 6],
    [7, 8, 9],
]

计算周围所有像素中透明通道为 0 的个数

假设透明通道为 0 的是 1, 2, 3
[
    [0  , 0  ,  0 ],
    [255, x  , 255],
    [255, 255, 255],
]

重新计算处理像素的 alpha 值

由于 x 周围的透明像素有3个，那么 x 的 alpha 值为 (255 / 8) * (8 - 3)，

相当于 x 周围有几个像素就把 255 分为几份，周围每有一个像素的 alpha 为 0，就减一份。

计算完之后把结果赋给 x 的 alpha 值。

注意：

由于遍历时前一个像素的修改会影响后一个像素获取周围的值。

对 x 的修改会影响 y 的计算
[
    [1, 2, 3 , 4 ],
    [5, x, y , 8 ],
    [9, 1, 11, 12],
]

因此需要将第一次 rgb 筛选后的数据做一次深拷贝，获取的值基于拷贝后的值。

颜色过渡

在计算 alpha 值的时候将周围像素的 rgb 各个通道的值求和计算出平均值，

修改处理像素的 alpha 值时连带 rgb 值一起修改。

最终处理结果如下
原生Js Canvas去除视频绿幕背景,Media,javascript,音视频文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-707125.html

代码（优化）

<template>
    <div class="videoBgRemove">
        <video id="video" src="/images/example.mp4" loop autoplay muted ref="video" style="width: 240px;height: 135px;"></video>
        <canvas id="output-canvas" width="240" height="135" willReadFrequently="true" ref="canvas"></canvas>
    </div>
</template>

<script setup>
import {ref, onMounted} from 'vue';

const video = ref(null);
const canvas = ref(null);
const ctx = ref(null);
const canvas_tmp = ref(null);
const ctx_tmp = ref(null);

const init = () => {
    ctx.value = canvas.value.getContext('2d');

    // 创建的canvas宽高最好与显示图片的canvas、video宽高一致
    canvas_tmp.value = document.createElement('canvas');
    canvas_tmp.value.setAttribute('width', 240);
    canvas_tmp.value.setAttribute('height', 135);
    ctx_tmp.value = canvas_tmp.value.getContext('2d');

    video.value.addEventListener('play', computeFrame);
}

const numToPoint = (num, width) => {
    let col = num % width;
    let row = Math.floor(num / width);
    row = col === 0 ? row : row + 1;
    col = col === 0 ? width : col;
    return [row, col];
}

const pointToNum = (point, width) => {
    let [row, col] = point;
    return (row - 1) * width + col
}

const getAroundPoint = (point, width, height, area) => {
    let [row, col] = point;
    let allAround = [];
    if (row > height || col > width || row < 0 || col < 0) return allAround;
    for (let i = 0; i < area; i++) {
        let pRow = row - 1 + i;
        for (let j = 0; j < area; j++) {
            let pCol = col - 1 + j;
            if (i === area % 2 && j === area % 2) continue;
            allAround.push([pRow, pCol]);
        }
    }
    return allAround.filter(([iRow, iCol]) => {
        return (iRow > 0 && iCol > 0) && (iRow <= height && iCol <= width);
    })
}


const computeFrame = () => {
    if (video.value) {
        if (video.value.paused || video.value.ended) return;
    }
    // 如果视频比例和canvas比例不正确可能会出现显示形变， 调整除的值进行比例调整
    ctx_tmp.value.drawImage(video.value, 0, 0, video.value.clientWidth / 1, video.value.clientHeight / 1);

    // 获取到绘制的canvas的所有像素rgba值组成的数组
    let frame = ctx_tmp.value.getImageData(0, 0, video.value.clientWidth, video.value.clientHeight);

    //----- emergence ----------
    const height = frame.height;
    const width = frame.width;
    const pointLens = frame.data.length / 4;


    for (let i = 0; i < pointLens; i++) {
        let r = frame.data[i * 4];
        let g = frame.data[i * 4 + 1];
        let b = frame.data[i * 4 + 2];
        if (r < 100 && g > 120 && b < 200) {
            frame.data[i * 4 + 3] = 0;
        }
    }

    const tempData = [...frame.data]
    for (let i = 0; i < pointLens; i++) {
        if (frame.data[i * 4 + 3] === 0) continue
        const currentPoint = numToPoint(i + 1, width);
        const arroundPoint = getAroundPoint(currentPoint, width, height, 3);
        let opNum = 0;
        let rSum = 0;
        let gSum = 0;
        let bSum = 0;
        arroundPoint.forEach((position) => {
            const index = pointToNum(position, width);
            rSum = rSum + tempData[(index - 1) * 4];
            gSum = gSum + tempData[(index - 1) * 4 + 1];
            bSum = bSum + tempData[(index - 1) * 4 + 2];
            if (tempData[(index - 1) * 4 + 3] !== 255) opNum++;
        })
        let alpha = (255 / arroundPoint.length) * (arroundPoint.length - opNum);
        if (alpha !== 255) {
            // debugger
            frame.data[i * 4] = parseInt(rSum / arroundPoint.length);
            frame.data[i * 4 + 1] = parseInt(gSum / arroundPoint.length);
            frame.data[i * 4 + 2] = parseInt(bSum / arroundPoint.length);
            frame.data[i * 4 + 3] = parseInt(alpha);
        }
    }

    //------------------------
    ctx.value.putImageData(frame, 0, 0);
    setTimeout(computeFrame, 0);
}

onMounted(() => {
    init();
})
</script>