Dynamic Web TWAIN教程：如何使用WebGL加快Web条形码的解码速度-控件新闻-慧都网

Dynamic Web TWAIN教程：如何使用WebGL加快Web条形码的解码速度

翻译|使用教程|编辑：杨鹏连|2020-07-30 10:09:48.027|阅读 410 次

概述：在本文中，我将向您展示如何使用WebGL将彩色图像转换为灰度图像，以减少从Web应用程序中的摄像头视频流读取条形码时的总CPU时间成本。

Dynamic Web TWAIN是一个专为Web应用程序设计的TWAIN扫描识别控件。你只需在TWAIN接口写几行代码，就可以用兼容TWAIN的扫描仪扫描文档或从数码相机/采集卡中获取图像。然后用户可以编辑图像并将图像保存为多种格式，用户可保存图像到远程数据库或者SharePoint。该TWAIN控件还支持上传和处理本地图像。

本文汇集了一些Dynamic Web TWAIN编程方面的常见问题，并且针对这些问题进行了回答，感兴趣的朋友快来了解一下吧~

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通常，在进行条形码检测时，我们会将以RGB或YUV编码的彩色图像传递给一些条形码解码API，其中图像数据将从彩色转换为灰度，然后从灰度转换为二进制。操作像素会占用大量CPU时间。为了加速图像处理，我们可以利用GPU。Dynamsoft JavaScript条码SDK具有强大的功能，可用于开发Web条码扫描应用程序，但到目前为止，它仅适用于CPU。在本文中，我将向您展示如何使用WebGL将彩色图像转换为灰度图像，以减少从Web应用程序中的摄像头视频流读取条形码时的总CPU时间成本。

在5分钟内构建Web条形码扫描应用程序

Dynamsoft JavaScript条形码SDK可在npmjs.com上获得：

//www.npmjs.com/package/dynamsoft-javascript-barcode

“ hello world”示例非常简单：

<!DOCTYPE html>
<html>
<body>
<script src="//cdn.jsdelivr.net/npm/dynamsoft-javascript-barcode@7.4.0-v1/dist/dbr.js" data-productKeys="PRODUCT-KEYS"></script>
<script>
let scanner = null;
(async()=>{
scanner = await Dynamsoft.BarcodeScanner.createInstance();
scanner.onFrameRead = results => {console.log(results);};
scanner.onUnduplicatedRead = (txt, result) => {alert(txt);};
await scanner.show();
})();
</script>
</body>
</html>
运行代码时，您可以在开发人员控制台中查看相机视图并检查条形码读取结果。该BarcodeScanner类所做的一切都是为了你。

另外，您可以从视频元素中手动读取图像数据，并使用BarcodeReader类以编程方式调用encodeBuffer（）方法：

var barcodereader = null;
(async()=>{
    barcodereader = await Dynamsoft.BarcodeReader.createInstance();
    await barcodereader.updateRuntimeSettings('speed');
    let settings = await barcodereader.getRuntimeSettings();
    settings.deblurLevel = 0;
    barcodereader.updateRuntimeSettings(settings);
})();
 
let canvas2d = document.createElement('canvas');
canvas2d.width = width;
canvas2d.height = height;
var ctx2d = canvas2d.getContext('2d');
ctx2d.drawImage(videoElement, 0, 0, width, height);
buffer = ctx2d.getImageData(0, 0, width, height).data;
 
if (barcodereader){
barcodereader
        .decodeBuffer(
            buffer,
            width,
            height,
            width * 4,
            Dynamsoft.EnumImagePixelFormat.IPF_ARGB_8888
        )
        .then((results) => {
            showResults(results);
        });
}

使用WebGL将视频色框转换为灰度图像

从理论上讲，相同尺寸的灰度图像的处理速度要快于彩色图像，因为彩色图像有4个通道，而灰度图像只有1个通道。如果缓冲区是灰度图像，则可以如下更改上面的代码：

barcodereader
        .decodeBuffer(
            gray,
            width,
            height,
            width,
            Dynamsoft.EnumImagePixelFormat.IPF_GrayScaled
        )
        .then((results) => {
            showResults(results);
        });

下一个问题是如何使用WebGL获取灰度图像缓冲区？我发现一个名为WebGLFundamentals的网站对于学习WebGL很方便。

首先，我创建了一个着色器程序以将颜色转换为灰度：

<script id="drawImage-fragment-shader" type="x-shader/x-fragment">
precision mediump float;

varying vec2 v_texcoord;

uniform sampler2D u_texture;
uniform float u_colorFactor;

void main() {
vec4 sample = texture2D(u_texture, v_texcoord);
float grey = 0.21 * sample.r + 0.71 * sample.g + 0.07 * sample.b;
gl_FragColor = vec4(sample.r * u_colorFactor + grey * (1.0 - u_colorFactor), sample.g * u_colorFactor + grey * (1.0 - u_colorFactor), sample.b * u_colorFactor + grey * (1.0 - u_colorFactor), 1.0);
}
</script>

接下来，我使用在线教程提供的draw（）函数将视频元素绑定到WebGL纹理：

var drawInfo = {
            x: 0,
            y: 0,
            dx: 1,
            dy: 1,
            textureInfo: loadImageAndCreateTextureInfo(videoElement)
          };
         
        draw(drawInfo);

然后，我将图像数据读取到Uint8Array：

buffer = new Uint8Array(width * height * 4);
gl.readPixels(
            0,
            0,
            gl.drawingBufferWidth,
            gl.drawingBufferHeight,
            gl.RGBA,
            gl.UNSIGNED_BYTE,
            buffer
        );

有趣的是输出图像是颠倒的。要沿其垂直轴翻转图像数据，可以调用gl.pixelStorei（）：

function drawImage(tex, texWidth, texHeight, dstX, dstY) {
  gl.bindTexture(gl.TEXTURE_2D, tex);
  gl.pixelStorei(gl.UNPACK_FLIP_Y_WEBGL, true);

最后，从缓冲区中提取灰度数据：

gray = new Uint8Array(width * height);
let gray_index = 0;
for (i = 0; i < width * height * 4; i += 4) { gray[gray_index++] = buffer[i]; }

这是在我的网络浏览器中运行该应用程序的屏幕截图。

Dynamic Web TWAIN教程：如何使用WebGL加快Web条形码的解码速度

条形码解码性能比较：灰度图像与彩色图像

要衡量性能差异，我们可以使用以下公式：

total time = image data obtaining time + barcode decoding time

我对640×480视频流进行了简单测试。

Dynamic Web TWAIN教程：如何使用WebGL加快Web条形码的解码速度

如您所见，在我的PC上从WebGL（灰度图像）获取图像数据的时间成本比从画布（彩色图像）获取图像数据的时间成本大约慢5倍，因为GPU数据传输需要时间。但是，使用WebGL进行条形码解码的总CPU时间成本较低。

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