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javaｓｃｒｉｐｔ实现图像模糊算法的代码共享
HTML5模糊图像需要在项目中使用，该项目已在GDI、GDI+中实现，以及如何在HTML5中实现。 1.createimagedata（） 2.getimagedata（） 3.putimagedata（） 以上3个功能都可以实现，而且用法，它们的百度，我不会重复叙述，没有多大意义。 下面是实现模糊
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HTML5模糊图像需要在项目中使用，该项目已在GDI、GDI+中实现，以及如何在HTML5中实现。
1.createimagedata（）
2.getimagedata（）
3.putimagedata（）
以上3个功能都可以实现，而且用法，它们的百度，我不会重复叙述，没有多大意义。
下面是实现模糊算法的js。事实上，还有一个2B级算法，即分布矩阵，提高了效率，很多次，但效果很差，和羽化的作用不强。
实现代码：
复制代码代码如下所示：
无功mul_table = {
512512456512328456335512405328271456388335292512，
454405364328298271496456420388360335312292273512，
482454428405383364345328312298284271259496475456，
437420404388374360347335323312302292282273265512，
497482468454441428417405394383373364354345337328，
320312305298291284278271265259507496485475465456，
446437428420412404396388381374367360354347341335，
329323318312307302297292287282278273269265261512，
505497489482475468461454447441435428422417411405，
399394389383378373368364359354350345341337332328，
324320316312309305301298294291287284281278274271，
268265262259257507501496491485480475470465460456，
451446442437433428424420416412408404400396392388，
385381377374370367363360357354350347344341338335，
332329326323320318315312310307304302299297294292，
289287285282280278275273271269267265263261259 }；
无功shg_table = {
9, 11, 12，13, 13, 14，14, 15, 15，15, 15, 16，16, 16, 16。
17, 17, 17，17, 17, 17，18, 18, 18，18, 18, 18，18, 18, 18。
19, 19, 19，19, 19, 19，19, 19, 19，19, 19, 19，19, 19, 20。
20, 20, 20，20, 20, 20，20, 20, 20，20, 20, 20，20, 20, 20。
21, 21, 21，21, 21, 21，21, 21, 21，21, 21, 21，21, 21, 21。
21, 21, 21，21, 21, 21，21, 21, 21，21, 22, 22，22, 22, 22。
22, 22, 22，22, 22, 22，22, 22, 22，22, 22, 22，22, 22, 22。
22, 22, 22，22, 22, 22，22, 22, 22，22, 22, 22，22, 22, 22。
23, 23, 23，23, 23, 23，23, 23, 23，23, 23, 23，23, 23, 23。
23, 23, 23，23, 23, 23，23, 23, 23，23, 23, 23，23, 23, 23。
23, 23, 23，23, 23, 23，23, 23, 23，23, 23, 23，23, 23, 23。
23, 23, 23，23, 23, 24，24, 24, 24，24, 24, 24，24, 24, 24。
24, 24, 24，24, 24, 24，24, 24, 24，24, 24, 24，24, 24, 24。
24, 24, 24，24, 24, 24，24, 24, 24，24, 24, 24，24, 24, 24。
24, 24, 24，24, 24, 24，24, 24, 24，24, 24, 24，24, 24, 24。
24, 24, 24，24, 24, 24，24, 24, 24，24, 24, 24，24, 24，；
功能stackblurimage（imageid，canvasid，半径，bluralphachannel）
{
VaR img = document.getelementbyid（imageid）；
无功W = img.naturalwidth；
var H = img.naturalheight；
VaR的画布document.getelementbyid（canvasid）；
canvas.style.width = W +PX；
canvas.style.height = H +PX；
canvas.width = W；
canvas.height = H；
VaR上下文= canvas.getcontext（2D）；
context.clearrect（0, 0，W，H）；
context.drawimage（1mg，0, 0）；
如果（isnan（半径）| |半径＜1回）；
如果（bluralphachannel）
StackBlurCanvasRGBA（canvasid，0, 0，W，H，半径）；
其他的
StackBlurCanvasRGB（canvasid，0, 0，W，H，半径）；
}
功能stackblurcanvasrgba（ID，top_x，top_y、宽度、高度、半径）
{
如果（isnan（半径）| |半径＜1回）；
半径| = 0；
VaR的画布document.getelementbyid（ID）；
VaR上下文= canvas.getcontext（2D）；
VaR数据；
{试
{试
数据= context.getimagedata（top_x，top_y，宽度，高度）；
} catch（e）{
{试
netscape.security.privilegemanager.enableprivilege（universalbrowserread ）；
数据= context.getimagedata（top_x，top_y，宽度，高度）；
} catch（e）{
警报（无法访问本地图像）；
抛出新错误（）无法访问本地图像数据：；
返回；
}
}
} catch（e）{
警报（无法访问图像）；
抛出新错误（）无法访问图像数据：；
}
VaR像素= imagedata.data；
变量x，y，I，P，YP，毅伟，r_sum，g_sum，b_sum，a_sum，
r_out_sum，g_out_sum，b_out_sum，a_out_sum，
R_in_sum, g_in_sum, b_in_sum, a_in_sum,
公关，PG，PB，PA，苏格兰皇家银行；
半径=半径+ 1；
VaR W4 =宽度＜＜2；
无功widthminus1 =宽度1；
无功heightminus1 =高度1；
无功radiusplus1 =半径+ 1；
无功sumfactor = radiusplus1 *（radiusplus1 + 1）/ 2；
无功stackstart =新blurstack（）；
var = stackstart堆栈；
对于（i = 1；i <；；+（+））
{
栈= stack.next =新blurstack（）；
如果（我= = radiusplus1）var =栈stackend；
}
stack.next = stackstart；
var stackin = null；
无功stackout = null；
YW =一= 0；
无功mul_sum = mul_table {半径}；
无功shg_sum = shg_table {半径}；
对于（y = 0；y <高度；y + +）
{
r_in_sum = g_in_sum = b_in_sum = a_in_sum = r_sum = g_sum = b_sum = a_sum = 0；
r_out_sum = radiusplus1 *（PR =像素{一}）；
g_out_sum = radiusplus1 *（PG =像素{一+ 1 }）；
b_out_sum = radiusplus1 *（PB =像素{一+ 2 }）；
a_out_sum = radiusplus1 *（PA =像素{一+ 3 }）；
r_sum = sumfactor *公关；
g_sum = sumfactor * PG；
b_sum = sumfactor *铅；
a_sum = sumfactor * PA；
栈= stackstart；
为（i = 0；i < radiusplus1；i++）
{
堆栈；
堆栈；
堆栈；
栈；
栈= stack.next；
}
为（i = 1；i < radiusplus1；i++）
{
P =一+（（widthminus1 <我widthminus1：我）<< 2）；
（r_sum =栈。R =（PR =像素{ p }））*（RBS = radiusplus1 -我）；
（g_sum =栈。G =（PG =像素{ p + 1 }）* RBS）；
（b_sum =栈。B =（PB =像素{ p + 2 }）* RBS）；
（a_sum =栈。=（PA =像素{ p + 3 }）* RBS）；
r_in_sum = PR；
g_in_sum = PG；
b_in_sum = Pb；
a_in_sum = PA；
栈= stack.next；
}
stackstart堆放=；
stackout = stackend；
对于（x = 0；x宽度；x + +）
{
{一} = 3像素+ PA =（a_sum * mul_sum）> > shg_sum；
如果（PA）！= 0）
{
PA = 255 PA；
像素{一} =（（r_sum * mul_sum）> > shg_sum）* PA；
{一} = 1像素+（（g_sum * mul_sum）> > shg_sum）* PA；
{一} = 2像素+（（b_sum * mul_sum）> > shg_sum）* PA；
{人}
像素{ } } =像素{ + 1 } =像素{ + 2 } = 0；
}
r_sum = r_out_sum；
g_sum = g_out_sum；
b_sum = b_out_sum；
a_sum = a_out_sum；
r_out_sum = R堆放；
g_out_sum = G堆放；
b_out_sum = B堆放；
a_out_sum =一个堆放；
P =（YW +（（（P = X +半径±1）< widthminus1 P：widthminus1））<< 2；
r_in_sum =（堆放。R =像素{ p }）；
g_in_sum =（堆放。G =像素{ p + 1 }）；
b_in_sum =（堆放。B = P + 2像素{ }）；
a_in_sum =（堆放。=像素{ p + 3 }）；
r_sum = r_in_sum；
g_sum = g_in_sum；
b_sum = b_in_sum；
a_sum = a_in_sum；
stackin.next堆放=；
r_out_sum =（PR = stackout。R）；
g_out_sum =（PG = stackout。G）；
b_out_sum =（PB = stackout。B）；
a_out_sum =（PA = stackout的。）；
r_in_sum = PR；
g_in_sum = PG；
b_in_sum = Pb；
a_in_sum = PA；
stackout = stackout.next；
易= 4；
}
YW =宽度；
}
对于（x = 0；x宽度；x + +）
{
g_in_sum = b_in_sum = a_in_sum = r_in_sum = g_sum = b_sum = a_sum = r_sum = 0；
易x＜2；
r_out_sum = radiusplus1 *（PR =像素{一}）；
g_out_sum = radiusplus1 *（PG =像素{一+ 1 }）；
b_out_sum = radiusplus1 *（PB =像素{一+ 2 }）；
a_out_sum = radiusplus1 *（PA =像素{一+ 3 }）；
r_sum = sumfactor *公关；
g_sum = sumfactor * PG；
b_sum = sumfactor *铅；
a_sum = sumfactor * PA；
栈= stackstart；
为（i = 0；i < radiusplus1；i++）
{
堆栈；
堆栈；
堆栈；
栈；
栈= stack.next；
}
YP =宽度；
对于（i = 1；i <半径；i +）
{
益=（YP + x）<< 2；
（r_sum =栈。R =（PR =像素{一}））*（RBS = radiusplus1 -我）；
（g_sum =栈。G =（PG =像素{一+ 1 }）* RBS）；
（b_sum =栈。B =（PB =像素{一+ 2 }）* RBS）；
（a_sum =栈。=（PA =像素{一+ 3 }）* RBS）；
r_in_sum = PR；
g_in_sum = PG；
b_in_sum = Pb；
a_in_sum = PA；
栈= stack.next；
如果（我的<< heightminus1）
{
YP =宽度；
}
}
易= x；
stackstart堆放=；
stackout = stackend；
对于（y = 0；y <高度；y + +）
{
＜＜2；
像素{ p + 3 } = PA =（a_sum * mul_sum）> > shg_sum；
如果（0）
{
PA = 255 PA；
像素{ } =（P（r_sum * mul_sum）> > shg_sum）* PA；
像素{ p + 1 } =（（g_sum * mul_sum）> > shg_sum）* PA；
像素{ p + 2 } =（（b_sum * mul_sum）> > shg_sum）* PA；
{人}
像素{ } } =像素{ + 1 } =像素{ P + 2 } = 0；
}
r_sum = r_out_sum；
g_sum = g_out_sum；
b_sum = b_out_sum；
a_sum = a_out_sum；
r_out_sum = R堆放；
g_out_sum = G堆放；
b_out_sum = B堆放；
a_out_sum =一个堆放；
P =（X + Y + ((((((( P = radiusplus1）< heightminus1 P：heightminus1）*宽）<< 2；
r_sum =（r_in_sum + =（堆放。R =像素{ p }））；
g_sum =（g_in_sum + =（堆放。G =像素{ p + 1 }））；
b_sum =（b_in_sum + =（堆放。B = P + 2像素{ }））；
a_sum =（a_in_sum + =（堆放。=像素{ p + 3 }））；
stackin.next堆放=；
r_out_sum =（PR = stackout。R）；
g_out_sum =（PG = stackout。G）；
b_out_sum =（PB = stackout。B）；
a_out_sum =（PA = stackout的。）；
r_in_sum = PR；
g_in_sum = PG；
b_in_sum = Pb；
a_in_sum = PA；
stackout = stackout.next；
宽=；
}
}
context.putimagedata（影像数据，top_x，top_y）；
}
功能stackblurcanvasrgb（ID，top_x，top_y、宽度、高度、半径）
{
如果（isnan（半径）| |半径＜1回）；
半径| = 0；
VaR的画布document.getelementbyid（ID）；
VaR上下文= canvas.getcontext（2D）；
VaR数据；
{试
{试
数据= context.getimagedata（top_x，top_y，宽度，高度）；
} catch（e）{
{试
netscape.security.privilegemanager.enableprivilege（universalbrowserread ）；
数据= context.getimagedata（top_x，top_y，宽度，高度）；
} catch（e）{
警报（无法访问本地图像）；
抛出新错误（）无法访问本地图像数据：；
返回；
}
}
} catch（e）{
警报（无法访问图像）；
抛出新错误（）无法访问图像数据：；
}
VaR像素= imagedata.data；
变量x，y，I，P，YP，毅伟，r_sum，g_sum，b_sum，
r_out_sum，g_out_sum，b_out_sum，
r_in_sum，g_in_sum，b_in_sum，
PR，PG，PB，RBS；
半径=半径+ 1；
VaR W4 =宽度＜＜2；
无功widthminus1 =宽度1；
无功heightminus1 =高度1；
无功radiusplus1 =半径+ 1；
无功sumfactor = radiusplus1 *（radiusplus1 + 1）/ 2；
无功stackstart =新blurstack（）；
var = stackstart堆栈；
对于（i = 1；i <；；+（+））
{
栈= stack.next =新blurstack（）；
如果（我= = radiusplus1）var =栈stackend；
}
stack.next = stackstart；
var stackin = null；
无功stackout = null；
YW =一= 0；
无功mul_sum = mul_table {半径}；
无功shg_sum = shg_table {半径}；
对于（y = 0；y <高度；y + +）
{
r_in_sum = g_in_sum = b_in_sum = r_sum = g_sum = b_sum = 0；
r_out_sum = radiusplus1 *（PR =像素{一}）；
g_out_sum = radiusplus1 *（PG =像素{一+ 1 }）；
b_out_sum = radiusplus1 *（PB =像素{一+ 2 }）；
r_sum = sumfactor *公关；
g_sum = sumfactor * PG；
b_sum = sumfactor *铅；
栈= stackstart；
为（i = 0；i < radiusplus1；i++）
{
堆栈；
堆栈；
堆栈；
栈= stack.next；
}
为（i = 1；i < radiusplus1；i++）
{
P =一+（（widthminus1 <我widthminus1：我）<< 2）；
（r_sum =栈。R =（PR =像素{ p }））*（RBS = radiusplus1 -我）；
（g_sum =栈。G =（PG =像素{ p + 1 }）* RBS）；
（b_sum =栈。B =（PB =像素{ p + 2 }）* RBS）；
r_in_sum = PR；
g_in_sum = PG；
b_in_sum = Pb；
栈= stack.next；
}
stackstart堆放=；
stackout = stackend；
对于（x = 0；x宽度；x + +）
{
像素{一} =（r_sum * mul_sum）> > shg_sum；
{一} = 1像素+（g_sum * mul_sum）> > shg_sum；
{一} = 2像素+（b_sum * mul_sum）> > shg_sum；
r_sum = r_out_sum；
g_sum = g_out_sum；
b_sum = b_out_sum；
r_out_sum = R堆放；
g_out_sum = G堆放；
b_out_sum = B堆放；
P =（YW +（（（P = X +半径±1）< widthminus1 P：widthminus1））<< 2；
r_in_sum =（堆放。R =像素{ p }）；
g_in_sum =（堆放。G =像素{ p + 1 }）；
b_in_sum =（堆放。B = P + 2像素{ }）；
r_sum = r_in_sum；
g_sum = g_in_sum；
b_sum = b_in_sum；
stackin.next堆放=；
r_out_sum =（PR = stackout。R）；
g_out_sum =（PG = stackout。G）；
b_out_sum =（PB = stackout。B）；
r_in_sum = PR；
g_in_sum = PG；
b_in_sum = Pb；
stackout = stackout.next；
易= 4；
}
YW =宽度；
}
对于（x = 0；x宽度；x + +）
{
g_in_sum = b_in_sum = r_in_sum = g_sum = b_sum = r_sum = 0；
易x＜2；
r_out_sum = radiusplus1 *（PR =像素{一}）；
g_out_sum = radiusplus1 *（PG =像素{一+ 1 }）；
b_out_sum = radiusplus1 *（PB =像素{一+ 2 }）；
r_sum = sumfactor *公关；
g_sum = sumfactor * PG；
b_sum = sumfactor *铅；
栈= stackstart；
为（i = 0；i < radiusplus1；i++）
{
堆栈；
堆栈；
堆栈；
栈= stack.next；
}
YP =宽度；
对于（i = 1；i <半径；i +）
{
益=（YP + x）<< 2；
（r_sum =栈。R =（PR =像素{一}））*（RBS = radiusplus1 -我）；
（g_sum =栈。G =（PG =像素{一+ 1 }）* RBS）；
（b_sum =栈。B =（PB =像素{一+ 2 }）* RBS）；
r_in_sum = PR；
g_in_sum = PG；
b_in_sum = Pb；
栈= stack.next；
如果（我的<< heightminus1）
{
YP =宽度；
}
}
易= x；
stackstart堆放=；
stackout = stackend；
对于（y = 0；y <高度；y + +）
{
＜＜2；
像素{ } = P（r_sum * mul_sum）> > shg_sum；
像素{ p + 1 } =（g_sum * mul_sum）> > shg_sum；
像素{ p + 2 } =（b_sum * mul_sum）> > shg_sum；
r_sum = r_out_sum；
g_sum = g_out_sum；
b_sum = b_out_sum；
r_out_sum = R堆放；
g_out_sum = G堆放；
b_out_sum = B堆放；
P =（X + Y + ((((((( P = radiusplus1）< heightminus1 P：heightminus1）*宽）<< 2；
r_sum =（r_in_sum + =（堆放。R =像素{ p }））；
g_sum =（g_in_sum + =（堆放。G =像素{ p + 1 }））；
b_sum =（b_in_sum + =（堆放。B = P + 2像素{ }））；
stackin.next堆放=；
r_out_sum =（PR = stackout。R）；
g_out_sum =（PG = stackout。G）；
b_out_sum =（PB = stackout。B）；
r_in_sum = PR；
g_in_sum = PG；
b_in_sum = Pb；
stackout = stackout.next；
宽=；
}
}
context.putimagedata（影像数据，top_x，top_y）；
}
BlurStack（）函数
{
这个= r＝0；
这个G = 0；
b = 0；
这个= 0；
this.next = null；
}
使用方法uff1a
复制代码代码如下：stackblurimage（sourceimageid，targetcanvasid，半径，bluralphachannel）；
StackBlurCanvasRGBA（targetcanvasid，top_x，top_y，宽度、高度、半径）；
StackBlurCanvasRGB（targetcanvasid，top_x，top_y，宽度、高度、半径）；
1.createimagedata（）
2.getimagedata（）
3.putimagedata（）
以上3个功能都可以实现，而且用法，它们的百度，我不会重复叙述，没有多大意义。
下面是实现模糊算法的js。事实上，还有一个2B级算法，即分布矩阵，提高了效率，很多次，但效果很差，和羽化的作用不强。
实现代码：
复制代码代码如下所示：
无功mul_table = {
512512456512328456335512405328271456388335292512，
454405364328298271496456420388360335312292273512，
482454428405383364345328312298284271259496475456，
437420404388374360347335323312302292282273265512，
497482468454441428417405394383373364354345337328，
320312305298291284278271265259507496485475465456，
446437428420412404396388381374367360354347341335，
329323318312307302297292287282278273269265261512，
505497489482475468461454447441435428422417411405，
399394389383378373368364359354350345341337332328，
324320316312309305301298294291287284281278274271，
268265262259257507501496491485480475470465460456，
451446442437433428424420416412408404400396392388，
385381377374370367363360357354350347344341338335，
332329326323320318315312310307304302299297294292，
289287285282280278275273271269267265263261259 }；
无功shg_table = {
9, 11, 12，13, 13, 14，14, 15, 15，15, 15, 16，16, 16, 16。
17, 17, 17，17, 17, 17，18, 18, 18，18, 18, 18，18, 18, 18。
19, 19, 19，19, 19, 19，19, 19, 19，19, 19, 19，19, 19, 20。
20, 20, 20，20, 20, 20，20, 20, 20，20, 20, 20，20, 20, 20。
21, 21, 21，21, 21, 21，21, 21, 21，21, 21, 21，21, 21, 21。
21, 21, 21，21, 21, 21，21, 21, 21，21, 22, 22，22, 22, 22。
22, 22, 22，22, 22, 22，22, 22, 22，22, 22, 22，22, 22, 22。
22, 22, 22，22, 22, 22，22, 22, 22，22, 22, 22，22, 22, 22。
23, 23, 23，23, 23, 23，23, 23, 23，23, 23, 23，23, 23, 23。
23, 23, 23，23, 23, 23，23, 23, 23，23, 23, 23，23, 23, 23。
23, 23, 23，23, 23, 23，23, 23, 23，23, 23, 23，23, 23, 23。
23, 23, 23，23, 23, 24，24, 24, 24，24, 24, 24，24, 24, 24。
24, 24, 24，24, 24, 24，24, 24, 24，24, 24, 24，24, 24, 24。
24, 24, 24，24, 24, 24，24, 24, 24，24, 24, 24，24, 24, 24。
24, 24, 24，24, 24, 24，24, 24, 24，24, 24, 24，24, 24, 24。
24, 24, 24，24, 24, 24，24, 24, 24，24, 24, 24，24, 24，；
功能stackblurimage（imageid，canvasid，半径，bluralphachannel）
{
VaR img = document.getelementbyid（imageid）；
无功W = img.naturalwidth；
var H = img.naturalheight；
VaR的画布document.getelementbyid（canvasid）；
canvas.style.width = W +PX；
canvas.style.height = H +PX；
canvas.width = W；
canvas.height = H；
VaR上下文= canvas.getcontext（2D）；
context.clearrect（0, 0，W，H）；
context.drawimage（1mg，0, 0）；
如果（isnan（半径）| |半径＜1回）；
如果（bluralphachannel）
StackBlurCanvasRGBA（canvasid，0, 0，W，H，半径）；
其他的
StackBlurCanvasRGB（canvasid，0, 0，W，H，半径）；
}
功能stackblurcanvasrgba（ID，top_x，top_y、宽度、高度、半径）
{
如果（isnan（半径）| |半径＜1回）；
半径| = 0；
VaR的画布document.getelementbyid（ID）；
VaR上下文= canvas.getcontext（2D）；
VaR数据；
{试
{试
数据= context.getimagedata（top_x，top_y，宽度，高度）；
} catch（e）{
{试
netscape.security.privilegemanager.enableprivilege（universalbrowserread ）；
数据= context.getimagedata（top_x，top_y，宽度，高度）；
} catch（e）{
警报（无法访问本地图像）；
抛出新错误（）无法访问本地图像数据：；
返回；
}
}
} catch（e）{
警报（无法访问图像）；
抛出新错误（）无法访问图像数据：；
}
VaR像素= imagedata.data；
变量x，y，I，P，YP，毅伟，r_sum，g_sum，b_sum，a_sum，
r_out_sum，g_out_sum，b_out_sum，a_out_sum，
R_in_sum, g_in_sum, b_in_sum, a_in_sum,
公关，PG，PB，PA，苏格兰皇家银行；
半径=半径+ 1；
VaR W4 =宽度＜＜2；
无功widthminus1 =宽度1；
无功heightminus1 =高度1；
无功radiusplus1 =半径+ 1；
无功sumfactor = radiusplus1 *（radiusplus1 + 1）/ 2；
无功stackstart =新blurstack（）；
var = stackstart堆栈；
对于（i = 1；i <；；+（+））
{
栈= stack.next =新blurstack（）；
如果（我= = radiusplus1）var =栈stackend；
}
stack.next = stackstart；
var stackin = null；
无功stackout = null；
YW =一= 0；
无功mul_sum = mul_table {半径}；
无功shg_sum = shg_table {半径}；
对于（y = 0；y <高度；y + +）
{
r_in_sum = g_in_sum = b_in_sum = a_in_sum = r_sum = g_sum = b_sum = a_sum = 0；
r_out_sum = radiusplus1 *（PR =像素{一}）；
g_out_sum = radiusplus1 *（PG =像素{一+ 1 }）；
b_out_sum = radiusplus1 *（PB =像素{一+ 2 }）；
a_out_sum = radiusplus1 *（PA =像素{一+ 3 }）；
r_sum = sumfactor *公关；
g_sum = sumfactor * PG；
b_sum = sumfactor *铅；
a_sum = sumfactor * PA；
栈= stackstart；
为（i = 0；i < radiusplus1；i++）
{
堆栈；
堆栈；
堆栈；
栈；
栈= stack.next；
}
为（i = 1；i < radiusplus1；i++）
{
P =一+（（widthminus1 <我widthminus1：我）<< 2）；
（r_sum =栈。R =（PR =像素{ p }））*（RBS = radiusplus1 -我）；
（g_sum =栈。G =（PG =像素{ p + 1 }）* RBS）；
（b_sum =栈。B =（PB =像素{ p + 2 }）* RBS）；
（a_sum =栈。=（PA =像素{ p + 3 }）* RBS）；
r_in_sum = PR；
g_in_sum = PG；
b_in_sum = Pb；
a_in_sum = PA；
栈= stack.next；
}
stackstart堆放=；
stackout = stackend；
对于（x = 0；x宽度；x + +）
{
{一} = 3像素+ PA =（a_sum * mul_sum）> > shg_sum；
如果（PA）！= 0）
{
PA = 255 PA；
像素{一} =（（r_sum * mul_sum）> > shg_sum）* PA；
{一} = 1像素+（（g_sum * mul_sum）> > shg_sum）* PA；
{一} = 2像素+（（b_sum * mul_sum）> > shg_sum）* PA；
{人}
像素{ } } =像素{ + 1 } =像素{ + 2 } = 0；
}
r_sum = r_out_sum；
g_sum = g_out_sum；
b_sum = b_out_sum；
a_sum = a_out_sum；
r_out_sum = R堆放；
g_out_sum = G堆放；
b_out_sum = B堆放；
a_out_sum =一个堆放；
P =（YW +（（（P = X +半径±1）< widthminus1 P：widthminus1））<< 2；
r_in_sum =（堆放。R =像素{ p }）；
g_in_sum =（堆放。G =像素{ p + 1 }）；
b_in_sum =（堆放。B = P + 2像素{ }）；
a_in_sum =（堆放。=像素{ p + 3 }）；
r_sum = r_in_sum；
g_sum = g_in_sum；
b_sum = b_in_sum；
a_sum = a_in_sum；
stackin.next堆放=；
r_out_sum =（PR = stackout。R）；
g_out_sum =（PG = stackout。G）；
b_out_sum =（PB = stackout。B）；
a_out_sum =（PA = stackout的。）；
r_in_sum = PR；
g_in_sum = PG；
b_in_sum = Pb；
a_in_sum = PA；
stackout = stackout.next；
易= 4；
}
YW =宽度；
}
对于（x = 0；x宽度；x + +）
{
g_in_sum = b_in_sum = a_in_sum = r_in_sum = g_sum = b_sum = a_sum = r_sum = 0；
易x＜2；
r_out_sum = radiusplus1 *（PR =像素{一}）；
g_out_sum = radiusplus1 *（PG =像素{一+ 1 }）；
b_out_sum = radiusplus1 *（PB =像素{一+ 2 }）；
a_out_sum = radiusplus1 *（PA =像素{一+ 3 }）；
r_sum = sumfactor *公关；
g_sum = sumfactor * PG；
b_sum = sumfactor *铅；
a_sum = sumfactor * PA；
栈= stackstart；
为（i = 0；i < radiusplus1；i++）
{
堆栈；
堆栈；
堆栈；
栈；
栈= stack.next；
}
YP =宽度；
对于（i = 1；i <半径；i +）
{
益=（YP + x）<< 2；
（r_sum =栈。R =（PR =像素{一}））*（RBS = radiusplus1 -我）；
（g_sum =栈。G =（PG =像素{一+ 1 }）* RBS）；
（b_sum =栈。B =（PB =像素{一+ 2 }）* RBS）；
（a_sum =栈。=（PA =像素{一+ 3 }）* RBS）；
r_in_sum = PR；
g_in_sum = PG；
b_in_sum = Pb；
a_in_sum = PA；
栈= stack.next；
如果（我的<< heightminus1）
{
YP =宽度；
}
}
易= x；
stackstart堆放=；
stackout = stackend；
对于（y = 0；y <高度；y + +）
{
＜＜2；
像素{ p + 3 } = PA =（a_sum * mul_sum）> > shg_sum；
如果（0）
{
PA = 255 PA；
像素{ } =（P（r_sum * mul_sum）> > shg_sum）* PA；
像素{ p + 1 } =（（g_sum * mul_sum）> > shg_sum）* PA；
像素{ p + 2 } =（（b_sum * mul_sum）> > shg_sum）* PA；
{人}
像素{ } } =像素{ + 1 } =像素{ P + 2 } = 0；
}
r_sum = r_out_sum；
g_sum = g_out_sum；
b_sum = b_out_sum；
a_sum = a_out_sum；
r_out_sum = R堆放；
g_out_sum = G堆放；
b_out_sum = B堆放；
a_out_sum =一个堆放；
P =（X + Y + ((((((( P = radiusplus1）< heightminus1 P：heightminus1）*宽）<< 2；
r_sum =（r_in_sum + =（堆放。R =像素{ p }））；
g_sum =（g_in_sum + =（堆放。G =像素{ p + 1 }））；
b_sum =（b_in_sum + =（堆放。B = P + 2像素{ }））；
a_sum =（a_in_sum + =（堆放。=像素{ p + 3 }））；
stackin.next堆放=；
r_out_sum =（PR = stackout。R）；
g_out_sum =（PG = stackout。G）；
b_out_sum =（PB = stackout。B）；
a_out_sum =（PA = stackout的。）；
r_in_sum = PR；
g_in_sum = PG；
b_in_sum = Pb；
a_in_sum = PA；
stackout = stackout.next；
宽=；
}
}
context.putimagedata（影像数据，top_x，top_y）；
}
功能stackblurcanvasrgb（ID，top_x，top_y、宽度、高度、半径）
{
如果（isnan（半径）| |半径＜1回）；
半径| = 0；
VaR的画布document.getelementbyid（ID）；
VaR上下文= canvas.getcontext（2D）；
VaR数据；
{试
{试
数据= context.getimagedata（top_x，top_y，宽度，高度）；
} catch（e）{
{试
netscape.security.privilegemanager.enableprivilege（universalbrowserread ）；
数据= context.getimagedata（top_x，top_y，宽度，高度）；
} catch（e）{
警报（无法访问本地图像）；
抛出新错误（）无法访问本地图像数据：；
返回；
}
}
} catch（e）{
警报（无法访问图像）；
抛出新错误（）无法访问图像数据：；
}
VaR像素= imagedata.data；
变量x，y，I，P，YP，毅伟，r_sum，g_sum，b_sum，
r_out_sum，g_out_sum，b_out_sum，
r_in_sum，g_in_sum，b_in_sum，
PR，PG，PB，RBS；
半径=半径+ 1；
VaR W4 =宽度＜＜2；
无功widthminus1 =宽度1；
无功heightminus1 =高度1；
无功radiusplus1 =半径+ 1；
无功sumfactor = radiusplus1 *（radiusplus1 + 1）/ 2；
无功stackstart =新blurstack（）；
var = stackstart堆栈；
对于（i = 1；i <；；+（+））
{
栈= stack.next =新blurstack（）；
如果（我= = radiusplus1）var =栈stackend；
}
stack.next = stackstart；
var stackin = null；
无功stackout = null；
YW =一= 0；
无功mul_sum = mul_table {半径}；
无功shg_sum = shg_table {半径}；
对于（y = 0；y <高度；y + +）
{
r_in_sum = g_in_sum = b_in_sum = r_sum = g_sum = b_sum = 0；
r_out_sum = radiusplus1 *（PR =像素{一}）；
g_out_sum = radiusplus1 *（PG =像素{一+ 1 }）；
b_out_sum = radiusplus1 *（PB =像素{一+ 2 }）；
r_sum = sumfactor *公关；
g_sum = sumfactor * PG；
b_sum = sumfactor *铅；
栈= stackstart；
为（i = 0；i < radiusplus1；i++）
{
堆栈；
堆栈；
堆栈；
栈= stack.next；
}
为（i = 1；i < radiusplus1；i++）
{
P =一+（（widthminus1 <我widthminus1：我）<< 2）；
（r_sum =栈。R =（PR =像素{ p }））*（RBS = radiusplus1 -我）；
（g_sum =栈。G =（PG =像素{ p + 1 }）* RBS）；
（b_sum =栈。B =（PB =像素{ p + 2 }）* RBS）；
r_in_sum = PR；
g_in_sum = PG；
b_in_sum = Pb；
栈= stack.next；
}
stackstart堆放=；
stackout = stackend；
对于（x = 0；x宽度；x + +）
{
像素{一} =（r_sum * mul_sum）> > shg_sum；
{一} = 1像素+（g_sum * mul_sum）> > shg_sum；
{一} = 2像素+（b_sum * mul_sum）> > shg_sum；
r_sum = r_out_sum；
g_sum = g_out_sum；
b_sum = b_out_sum；
r_out_sum = R堆放；
g_out_sum = G堆放；
b_out_sum = B堆放；
P =（YW +（（（P = X +半径±1）< widthminus1 P：widthminus1））<< 2；
r_in_sum =（堆放。R =像素{ p }）；
g_in_sum =（堆放。G =像素{ p + 1 }）；
b_in_sum =（堆放。B = P + 2像素{ }）；
r_sum = r_in_sum；
g_sum = g_in_sum；
b_sum = b_in_sum；
stackin.next堆放=；
r_out_sum =（PR = stackout。R）；
g_out_sum =（PG = stackout。G）；
b_out_sum =（PB = stackout。B）；
r_in_sum = PR；
g_in_sum = PG；
b_in_sum = Pb；
stackout = stackout.next；
易= 4；
}
YW =宽度；
}
对于（x = 0；x宽度；x + +）
{
g_in_sum = b_in_sum = r_in_sum = g_sum = b_sum = r_sum = 0；
易x＜2；
r_out_sum = radiusplus1 *（PR =像素{一}）；
g_out_sum = radiusplus1 *（PG =像素{一+ 1 }）；
b_out_sum = radiusplus1 *（PB =像素{一+ 2 }）；
r_sum = sumfactor *公关；
g_sum = sumfactor * PG；
b_sum = sumfactor *铅；
栈= stackstart；
为（i = 0；i < radiusplus1；i++）
{
堆栈；
堆栈；
堆栈；
栈= stack.next；
}
YP =宽度；
对于（i = 1；i <半径；i +）
{
益=（YP + x）<< 2；
（r_sum =栈。R =（PR =像素{一}））*（RBS = radiusplus1 -我）；
（g_sum =栈。G =（PG =像素{一+ 1 }）* RBS）；
（b_sum =栈。B =（PB =像素{一+ 2 }）* RBS）；
r_in_sum = PR；
g_in_sum = PG；
b_in_sum = Pb；
栈= stack.next；
如果（我的<< heightminus1）
{
YP =宽度；
}
}
易= x；
stackstart堆放=；
stackout = stackend；
对于（y = 0；y <高度；y + +）
{
＜＜2；
像素{ } = P（r_sum * mul_sum）> > shg_sum；
像素{ p + 1 } =（g_sum * mul_sum）> > shg_sum；
像素{ p + 2 } =（b_sum * mul_sum）> > shg_sum；
r_sum = r_out_sum；
g_sum = g_out_sum；
b_sum = b_out_sum；
r_out_sum = R堆放；
g_out_sum = G堆放；
b_out_sum = B堆放；
P =（X + Y + ((((((( P = radiusplus1）< heightminus1 P：heightminus1）*宽）<< 2；
r_sum =（r_in_sum + =（堆放。R =像素{ p }））；
g_sum =（g_in_sum + =（堆放。G =像素{ p + 1 }））；
b_sum =（b_in_sum + =（堆放。B = P + 2像素{ }））；
stackin.next堆放=；
r_out_sum =（PR = stackout。R）；
g_out_sum =（PG = stackout。G）；
b_out_sum =（PB = stackout。B）；
r_in_sum = PR；
g_in_sum = PG；
b_in_sum = Pb；
stackout = stackout.next；
宽=；
}
}
context.putimagedata（影像数据，top_x，top_y）；
}
BlurStack（）函数
{
这个= r＝0；
这个G = 0；
b = 0；
这个= 0；
this.next = null；
}
使用方法uff1a
复制代码代码如下：stackblurimage（sourceimageid，targetcanvasid，半径，bluralphachannel）；
StackBlurCanvasRGBA（targetcanvasid，top_x，top_y，宽度、高度、半径）；
StackBlurCanvasRGB（targetcanvasid，top_x，top_y，宽度、高度、半径）；
声明：本文内容用于数码产品信息整理与选购参考，具体价格、库存、售后政策以官方渠道和电商页面实时信息为准。