解码 PNG 图片就是把一张图片从二进制数据转成包含像素数据的 ImageData 。
图片的二进制数据可以从 <canvas> , <img> ,Object URLs,Image URLs, Blob 对象上获取到。参见浏览器图像转换手册。
ImageData 是一个包括了像素数据、图片宽高数据的对象。
:point_up_2: 这是一张我们接下去要解码的图片,但它太小了,放大了展示给大家看下。:point_down:
我们先从浏览器的 <input> 标签上读取到 Blob 对象,然后拿到这张图片的二进制数据。
<input type="file" />
<script>
const input = document.querySelector('input');
input.addEventListener('change', async function(e) {
const [file] = e.target.files;
const arrayBuffer = await file.arrayBuffer();
console.log('arrayBuffer', arrayBuffer);
// TODO: Let's decode arrayBuffer
const imageData = decode(arrayBuffer);
console.log('imageData', imageData);
});
</script>
得到的 arrayBuffer 如下:
0 ~ 3 | 4 ~ 7 | 8 ~ 11 | 12 ~ 15 | |
---|---|---|---|---|
0 ~ 15 | 137, 80, 78, 71 | 13, 10, 26, 10 | 0, 0, 0, 13 | 73, 72, 68, 82 |
16 ~ 31 | 0, 0, 0, 2 | 0, 0, 0, 2 | 2, 3, 0, 0 | 0, 15, 216, 229 |
32 ~ 47 | 183, 0, 0, 0 | 1, 115, 82, 71 | 66, 1, 217, 201 | 44, 127, 0, 0 |
48 ~ 63 | 0, 9, 112, 72 | 89, 115, 0, 0 | 11, 19, 0, 0 | 11, 19, 1, 0 |
64 ~ 79 | 154, 156, 24, 0 | 0, 0, 12, 80 | 76, 84, 69, 255 | 0, 0, 0, 255 |
80 ~ 95 | 0, 0, 0, 255 | 255, 255, 255, 251 | 0, 96, 246, 0 | 0, 0, 4, 116 |
96 ~ 111 | 82, 78, 83, 255 | 255, 255, 127, 128 | 144, 197, 89, 0 | 0, 0, 12, 73 |
112 ~ 127 | 68, 65, 84, 120 | 156, 99, 16, 96 | 216, 0, 0, 0 | 228, 0, 193, 39 |
128 ~ 143 | 168, 232, 87, 0 | 0, 0, 0, 73 | 69, 78, 68, 174 | 66, 96, 130 |
每个表格的单元格内有 4 字节数据,每个字节由 8 位组成,1 位代表的是 0 或者 1 的一个数字。
一张 PNG 图片二进制数据的开头必须是这 8 字节: 0x89, 0x50, 0x4e, 0x47, 0x0d, 0x0a, 0x1a, 0x0a 。
0x 代表这个数字是 16 进制表示的, 0x89, 0x50, 0x4e, 0x47, 0x0d, 0x0a, 0x1a, 0x0a 转换为 10 进制是 137, 80, 78, 71, 13, 10, 26, 10 。
0 ~ 3 | 4 ~ 7 |
---|---|
137, 80, 78, 71 | 13, 10, 26, 10 |
0x89, 0x50, 0x4e, 0x47 | 0x0d, 0x0a, 0x1a, 0x0a |
这张图片的前 8 个字节满足签名的要求。
数据块包含了图片所有的数据,一个数据块可以分为数据块的开始信息、数据块的数据信息和数据块的结束信息。
一个数据块的开始信息包含 2 个 32 位的数字,换算成字节的话,就是 8 个字节。前 4 个字节会被合并成一个 32 位的数字,表示数据信息的长度,后面 4 个字节可以被转换成文本,表示数据块的类型。
我们从第 8 个字节开始解析数据块的开始信息。
8 ~ 11 | 12 ~ 15 |
---|---|
0, 0, 0, 13 | 73, 72, 68, 82 |
长度 | 类型 |
13 | IHDR |
这个数据块是 IHDR 类型,有 13 字节的数据信息。
IHDR 里面的数据信息如下:
16 ~ 19 | 20 ~ 23 | 24 ~ 27 | 28 |
---|---|---|---|
0, 0, 0, 2 | 0, 0, 0, 2 | 2, 3, 0, 0 | 0 |
width | height | depth , colorType , compression , filter | interlace |
2 | 2 | 2, 3, 0, 0 | 0 |
从上面的信息看出,这是一张 2 * 2 像素的图片,使用色板作为颜色类型,每个像素由 1 个色彩通道组成,每个色彩通道由 2 位组成。像素数据没有交错,经过 0 的过滤函数类型后,经过 deflate 压缩
29 ~ 32 |
---|
15, 216, 229, 183 |
结束信息包括了 4 字节的 CRC32 校验和。解码器应该根据数据块类型和数据块的数据信息计算 CRC32 校验和,并与结束信息中的校验和比对。如果相等,则认为图片数据被正确传输。
33 ~ 36 | 37 ~ 40 |
---|---|
0, 0, 0, 1 | 115, 82, 71, 66 |
长度 | 类型 |
1 | sRGB |
这个数据块是 sRGB 信息,长度是 1 字节。
这个数据块类型是小写字母开头的,这表示这个数据块是辅助数据块,大写字母开头的数据块类型表示关键数据块。
41 |
---|
1 |
sRGB 表示图片使用的色彩空间。
42 ~ 45 |
---|
217, 201, 44, 127 |
需要比对 CRC32。
46 ~ 49 | 50 ~ 53 |
---|---|
0, 0, 0, 9 | 112, 72, 89, 115 |
长度 | 类型 |
9 | pHYs |
9 个字节的 pHYs 辅助数据信息。
54 ~ 57 | 58 ~ 61 | 62 |
---|---|---|
0, 0, 11, 19 | 0, 0, 11, 19 | 1 |
X 轴每个单位像素数 | Y 轴每个单位像素数 | 单位 |
2835 | 2835 | 米 |
pHYs 数据块代表图片的物理世界大小,从上面的数据可以看出,这张图在现实世界中应该被渲染成每米 2835 像素,宽高一样。
63 ~ 66 |
---|
0, 154, 156, 24 |
比对 CRC32。
67 ~ 70 | 71 ~ 74 |
---|---|
0, 0, 0, 12 | 80, 76, 84, 69 |
长度 | 类型 |
12 | PLTE |
12 字节 PLTE 色板数据,是关键数据块。
75 ~ 78 | 79 ~ 82 | 83 ~ 86 |
---|---|---|
255, 0, 0, 0 | 255, 0, 0, 0 | 255, 255, 255, 255 |
色板中包含的数据是 RGB 数据,以 R, G, B 的形式保存,这里一共 12 字节,表示了 4 个色块。得到的色板信息如下:
[[255, 0, 0], [0, 255, 0], [0, 0, 255], [255, 255, 255]]
87 ~ 90 |
---|
251, 0, 96, 246 |
比对 CRC32。
91 ~ 94 | 95 ~ 98 |
---|---|
0, 0, 0, 4 | 116, 82, 78, 83 |
长度 | 类型 |
4 | tRNS |
4 字节 tRNS 透明度数据,是辅助数据块。
99 ~ 102 |
---|
255, 255, 255, 127 |
这个数据块为色板提供透明信息,每个字节表示一个色块的透明信息。与色板组合后的色板如下:
[[255, 0, 0, 255], [0, 255, 0, 255], [0, 0, 255, 255], [255, 255, 255, 127]]
103 ~ 106 |
---|
128, 144, 197, 89 |
比对 CRC32。
107 ~ 110 | 111 ~ 114 |
---|---|
0, 0, 0, 12 | 73, 68, 65, 84 |
长度 | 类型 |
12 | IDAT |
12 字节 IDAT 像素数据,是关键数据块。
115 ~ 118 | 119 ~ 122 | 123 ~ 126 |
---|---|---|
120, 156, 99, 16 | 96, 216, 0, 0 | 0, 228, 0, 193 |
在解析像素数据前,我们先要了解下像素数据是如何编码的。每行像素都会先经过过滤函数处理,每行像素的过滤函数可以不同。然后所有行的像素数据会经过 deflate 压缩算法压缩。所以,我们需要对这里的像素数据先解压,这里我们直接使用了 zlib.inflate() 函数。在浏览器上,可以使用 pako 工具包。
解压出来的像素数据是 Uint8Array: 0, 16, 0, 176 。
接下去我们需要仔细了解每行像素是如何编码,才能把上面的数据还原成像素点。
一根扫描线包含图片一行像素的数据。我们知道这张图片的高度是 2,也就是像素数据中有 2 行扫描线。
一根扫描线由 1 字节的过滤函数标记和像素信息组成。像素信息一个接一个地排列,中间没有多余的空位。如果扫描线长度不足以填满字节的位数,最后几位会被补齐。一根扫描线的结构如下:
过滤函数 | 像素…[补齐…] |
---|---|
8 位 | 每像素位数 * 每行像素数 + 补齐 |
所以我们先要知道每个像素的位数才能解码扫描线。
色彩类型 | 色彩 | 每像素通道数 | 通道深度 | 每像素位数 |
---|---|---|---|---|
0 | 灰度 | 1 | 1, 2, 4, 8, 16 | 1, 2, 4, 8, 16 |
2 | 真彩色(RGB) | 3 | 8, 16 | 24, 48 |
3 | 色板 | 1 | 1, 2, 4, 8 | 1, 2, 4, 8 |
4 | 灰度和透明度 | 2 | 8, 16 | 16, 32 |
6 | 色彩色和透明度(RGBA) | 4 | 8, 16 | 32, 64 |
这张图片的色彩类型是 3 ,所以每个像素包含 1 个色彩通道。又因为图片的通道深度是 2 ,所以我们知道每个像素是用 2 位来表示的。
所以我们可以解码扫描线了。
行 | 过滤函数 | 像素…[补齐…] |
---|---|---|
8 位 | 每像素 2 位 * 2 像素 + 4 位补齐 = 8 位 | |
0 | 0 | 00010000 ( 16 ) |
1 | 0 | 10110000 ( 176 ) |
在扫描线被压缩前,每根扫描线都会被单独的过滤函数处理,以使后面的压缩效果更好。
在过滤函数类型 0 中,有 5 种过滤函数:
过滤函数 | 函数 | 过滤方式 |
---|---|---|
0 | 无 | 保留原始数据 |
1 | 减 | 减去 A |
2 | 上 | 减去 B |
3 | 平均 | 根据 A 和 B 取平均,并向下取证 |
4 | Paeth | 使用最接近于 p = A + B − C 的 A、B 或 C 的数值 |
过滤函数用 A、B、C 三点的数值来计算当前点 X。
这张图片里面的过滤函数 0 表示这张图数据未经过滤。所以我们只要保留原始数据就行了。
行 | 第 1 列 | 第 2 列 | 补齐… |
---|---|---|---|
0 | 00 | 01 | 0000 |
1 | 10 | 11 | 0000 |
这里每个像素中的数据表示了这个像素的颜色在色板中的索引。根据色板,我们可以还原出图片的像素信息: [[255, 0, 0, 255], [0, 255, 0, 255], [0, 0, 255, 255], [255, 255, 255, 127]] 。
行\列 | 0 | 1 |
---|---|---|
0 | (255, 0, 0, 255) | (0, 255, 0, 255) |
1 | (0, 0, 255, 255) | (255, 255, 255, 127) |
127 ~ 130 |
---|
39, 168, 232, 87 |
比对 CRC32。
131 ~ 134 | 135 ~ 138 |
---|---|
0, 0, 0, 0 | 73, 69, 78, 68 |
0 | IEND |
0 字节 IEND 图片结束数据块,是关键数据块。
无。
139 ~ 142 |
---|
174, 66, 96, 130 |
比对 CRC32。
整张图片解码完成,最终的 ImageData 对象是:
imageData = {
width: 2,
height: 2,
data: [255, 0, 0, 255, 0, 255, 0, 255, 0, 0, 255, 255, 255, 255, 255, 127],
};
我们成功解码了一张简单的 PNG 图片,但其中,我简化了很多细节:
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