1. Vue和Canvas介绍
Vue是一款流行的JavaScript框架，它能够构建交互式的用户界面和单页面应用（SPA）。同时，Vue也借助组件化的开发模式，提高了代码的可维护性。而Canvas则是HTML5规范中的二维绘图API，它能够以像素为单位，直接操作图像进行绘制。
Vue和Canvas的组合，可以让我们在开发智能化的图像识别应用时，借助Vue的数据驱动能力，快速地控制Canvas的绘制行为。
2. 基本架构
我们可以将应用分为以下几层：
2.1 数据层
数据层主要负责存储应用的状态，以便Vue对视图进行响应式的更新。我们可以将图像信息、识别结果、绘制参数等存储到数据层中。
export default {
data() {
return {
image: null, // 图像
recognizeInfo: null, // 识别结果
brushColor: "#000000", // 笔刷颜色
brushWidth: 10, // 笔刷宽度
previewRatio: 1 // 预览比例
};
}
};
2.2 视图层
视图层主要负责显示应用的界面，同时响应用户的输入事件。我们可以将Canvas元素、文件上传组件、笔刷颜色选择器、笔刷宽度输入框等放置到视图层中。
<template>
<div>
<input type="file" @change="handleFileChange" />
<canvas
ref="canvas"
:style="{ width: previewWidth + 'px', height: previewHeight + 'px' }"
@mousedown="startDraw"
@mousemove="draw"
@mouseup="endDraw"
@mouseleave="endDraw"
></canvas>
<div>
<input type="color" v-model="brushColor" />
<input type="number" v-model="brushWidth" min="1" :max="maxBrushWidt>" />
</div>
<div>
<span>预览比例：</span>
<input type="range" v-model.number="previewRatio" min="0.1" max>"1" step="0.1" />
<span>{{ previewPercentage }}%</span>
</div>
<button @click="handleRecognize">识别</button>
</div>
</template>
2.3 绘制层
绘制层主要负责响应用户的绘制行为，将用户在Canvas上的绘制行为载入数据层，并将数据层中的图像信息和绘制参数应用到Canvas上。我们可以将绘制层的逻辑封装成一个绘图工具。
class DrawingTool {
constructor(ctx, brushColor, brushWidth) {
this.ctx = ctx;
this.brushColor = brushColor;
this.brushWidth = brushWidth;
this.isDrawing = false;
this.lastX = 0;
this.lastY = 0;
}
startDraw({ offsetX, offsetY }) {
this.isDrawing = true;
this.lastX = offsetX;
this.lastY = offsetY;
}
drawTo({ offsetX, offsetY }) {
if (this.isDrawing) {
this.ctx.beginPath();
this.ctx.moveTo(this.lastX, this.lastY);
this.ctx.lineTo(offsetX, offsetY);
this.ctx.strokeStyle = this.brushColor;
this.ctx.lineWidth = this.brushWidth;
this.ctx.lineCap = "round";
this.ctx.stroke();
this.lastX = offsetX;
this.lastY = offsetY;
}
}
endDraw() {
this.isDrawing = false;
}
}
3. 图像上传
图像上传是整个应用中的第一步，用户可以通过文件上传组件将图像载入到应用中。我们可以通过监听文件上传事件，将用户选择的文件转换成一个Base64编码，再将其显示到Canvas上。
methods: {
handleFileChange(e) {
const fileReader = new FileReader();
fileReader.readAsDataURL(e.target.files[0]);
fileReader.onload = () => {
const img = new Image();
img.src = fileReader.result;
img.onload = () => {
this.image = img;
this.redrawCanvas();
};
};
}
},
computed: {
canvasWidth() {
return this.image ? this.image.width : 0;
},
canvasHeight() {
return this.image ? this.image.height : 0;
},
previewWidth() {
return this.previewRatio * this.canvasWidth;
},
previewHeight() {
return this.previewRatio * this.canvasHeight;
},
previewPercentage() {
return Math.round(this.previewRatio * 100);
},
maxBrushWidth() {
return Math.min(this.previewWidth, this.previewHeight);
}
},
watch: {
image() {
this.previewRatio = 1;
this.brushColor = "#000000";
this.brushWidth = 10;
}
},
mounted() {
this.ctx = this.$refs.canvas.getContext("2d");
this.drawingTool = new DrawingTool(this.ctx, this.brushColor, this.brushWidth);
this.redrawCanvas();
},
methods: {
redrawCanvas() {
if (this.image) {
const canvas = this.$refs.canvas;
canvas.width = this.previewWidth;
canvas.height = this.previewHeight;
this.ctx.drawImage(this.image, 0, 0, this.previewWidth, this.previewHeight);
}
}
}
4. 图像绘制
当用户在Canvas上进行绘制时，我们需要同时记录绘制行为，并将绘制结果实时反映到Canvas上（这是由Canvas的特性决定的，每次绘制操作都会重绘整个画布）。我们可以借助Vue的watcher机制来监听数据层中图像和绘制参数的变化，当这些数据变化时，我们就调用封装好的绘图工具实现在Canvas上画出用户的绘制结果。
watch: {
image() {
this.previewRatio = 1;
this.brushColor = "#000000";
this.brushWidth = 10;
this.drawings = [];
},
brushColor() {
this.drawingTool.brushColor = this.brushColor;
},
brushWidth() {
this.drawingTool.brushWidth = this.brushWidth;
}
},
methods: {
startDraw(e) {
this.drawingTool.startDraw(e);
const point = { x: e.offsetX, y: e.offsetY };
this.drawings.push([point]);
},
draw(e) {
this.drawingTool.drawTo(e);
const point = { x: e.offsetX, y: e.offsetY };
this.drawings[this.drawings.length - 1].push(point);
},
endDraw() {
this.drawingTool.endDraw();
},
redrawCanvas() {
if (this.image) {
const canvas = this.$refs.canvas;
canvas.width = this.previewWidth;
canvas.height = this.previewHeight;
this.ctx.drawImage(this.image, 0, 0, this.previewWidth, this.previewHeight);
this.drawings.forEach(drawing => {
this.ctx.beginPath();
drawing.forEach((point, i) => {
if (i === 0) {
this.ctx.moveTo(point.x, point.y);
} else {
this.ctx.lineTo(point.x, point.y);
}
});
this.ctx.strokeStyle = this.brushColor;
this.ctx.lineWidth = this.brushWidth;
this.ctx.lineCap = "round";
this.ctx.stroke();
});
}
}
}
5. 图像识别
图像识别是整个应用的核心，它需要依赖后台服务，并且涉及到许多复杂的算法。在这里，我们只简介常见的基于卷积神经网络（CNN）的图像分类算法。
5.1 算法基础
CNN是一种经典的深度学习算法，它可以在不需要人工干预的情况下，对图像进行分类和分割。CNN的核心思想是“卷积”和“池化”，它们可以提取图像的局部特征，并实现高效的信息压缩。
假设我们要对一张大小为$n\times n$的彩色图像进行二分类（猫和狗），并使用一个$4\times 4$的卷积核进行卷积。卷积操作可以看做在图像上滑动卷积核，每次计算一个局部区域的加权和，得到一个新的特征图。在这个例子中，我们可以得到一个$n-3\times n-3$的特征图。
const convFilter = [
[-1, 0, 1],
[-1, 0, 1],
[-1, 0, 1]
];
const convResult = conv2D(inputImage, convFilter);
function conv2D(image, filter) {
const h = image.height,
w = image.width,
fh = filter.length,
fw = filter.length;
const output = [];
for (let i = 0; i < h - fh + 1; i++) {
output.push([]);
for (let j = 0; j < w - fw + 1; j++) {
let sum = 0,
count = 0;
for (let ii = 0; ii < fh; ii++) {
for (let jj = 0; jj < fw; jj++) {
const pixel = getPixel(image, i + ii, j + jj);
const weight = filter[ii][jj];
sum += pixel.b * weight;
count += 1;
}
}
output[i].push(sum / count);
}
}
const result = new ImageData(w - fw + 1, h - fh + 1);
for (let i = 0; i < h - fh + 1; i++) {
for (let j = 0; j < w - fw + 1; j++) {
const value = output[i][j];
setPixel(result, i, j, { r: value, g: value, b: value, a: 255 });
}
}
return result;
}
接着我们再使用一个$2\times 2$的池化操作，将图像压缩成原来的一半大小。池化操作可以看做在特征图上取一个局部均值，选出一个浓缩版的特征图。
const poolResult = maxPool(convResult, 2);
function maxPool(image, step) {
const h = image.height,
w = image.width;
const result = new ImageData(h / step, w / step);
for (let i = 0; i < h; i += step) {
for (let j = 0; j < w; j += step) {
let maxValue = 0;
for (let ii = 0; ii < step; ii++) {
for (let jj = 0; jj < step; jj++) {
const pixel = getPixel(image, i + ii, j + jj);
const value = Math.max(pixel.r, pixel.g, pixel.b);
if (value > maxValue) {
maxValue = value;
}
}
}
setPixel(result, i / step, j / step, { r: maxValue, g: maxValue, b: maxValue, a: 255 });
}
}
return result;
}
再经过若干次卷积和池化操作，我们就可以得到一个最终的特征向量。然后我们可以使用全连接层将特征向量映射到类别空间上。最后我们通过容易求解的softmax函数，得到各类别的概率。
5.2 算法实现
在具体实现中，我们需要先对图像进行裁剪和缩放。然后我们使用TensorFlow.js来搭建卷积神经网络，并将已训练好的模型加载到前端页面中。
async function recognize(image) {
const cutImage = cut(image);
const resizedImage = resize(cutImage, 224, 224);
const inputTensor = tf.browser.fromPixels(resizedImage);
const model = await tf.loadGraphModel(MODEL_URL); // 模型文件的URL
const outputTensor = model.predict(inputTensor);
const classNames = ["Cat", "Dog"]; // 类别名称
const results = Array.from(outputTensor.dataSync());
return classNames.map((name, i) => ({ name, score: results[i] }));
}
最后，我们将识别结果存储到数据层中，在视图层中显示出来。
recognize() {
const canvas = this.$refs.canvas;
const image = new Image();
image.src = canvas.toDataURL();
image.onload = async () => {
this.recognizeInfo = await recognize(image);
};
}
6. 总结
在本文中，我们介绍了如何使用Vue和Canvas开发智能化的图像识别应用。我们将整个应用分为数据层、视图层和绘制层三部分，各自负责应用状态的存储、界面的显示和绘制行为的响应。我们还介绍了卷积神经网络的基础和实现方法，为图像识别提供了基本的思路。当然，图像识别是一个极其复杂的主题，仅靠本文所介绍的方法是远远不够的，我们希望读者能够深入研究该领域，不断完善自己的知识体系。