Este projeto é um compilado de alguns estudos que fiz ao longo dos ultimos anos. Não me preocupei com questões de desempenho, então para aplicações de produção recomendo utilizar recuros mais apropriados como o OpenCV.
Esse projeto contempla metodos como Clahe, Detecção de bordas, operações com Imagens binárias, entre outros. Para mais informações, veja a documentação em docs/pt-BR/pixel.md.
Important
Em atualizações
Você pode fazer o download ZIP ou clonar o repositório utilizando o git. E para excutar os exemplos de docs/examples, será preciso iniciar um servidor local, no exmplo a seguir utilizamos o python para iniciar um servidor simples.
Note
Observe que nos exemplos, definimos o style
dos canvas com image-rendering: pixelated
.
Isso altera a visualização da imagem de modo que ela fique mais "quadriculada".
git clone https://github.com/devConcordia/pixel.git
cd pixel
python -m http.server
Important
Alguns exemplos (clahe e contraste), utilizo um recurso próprio para construir o histograma. Mas infelizmente esse projeto ainda não está em condições de ser disponibilizado. Para esse casos você pode utilizar outro recurso, como D3 ou ChartJS para construir o histograma.
Você pode utilizar o npx rollup
para compilar o projeto.
# para instalar o rollup
npm install --global rollup
# para compilar web/node
npx rollup index.mjs --file "dist/pixel.js" --format umd --name "pixel"
# para compilar ESM
npx rollup -i index.mjs -o "dist/pixel.mjs"