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前端使用canvas生成盲水印的加密解密的实现
ID:16143 / 打印为了保障信息安全，防止重大信息泄露，并且能够锁定泄露用户，需要对页面展示的图片加入当前用户信息的盲水印，即最终图片外观看起来和原图一样，但是经过解码以后可以识别出水印信息，并且在截图后仍能进行较好的识别。
经过在网上的学习摸索，看了几位大神的博客以后，我也总结一下自己的代码，分享一下学习经验。
我们将使用以下图片作为原图进行示范：
下面是图片添加盲水印的代码：
<script> var canvas = document.getElementById("myCanvas") var ctx = canvas.getContext("2d") var img = new Image(); var textData,originalData; img.src = './codeImg.png' //图片加载完成 img.onload = function(){ //设置画布宽高为图片宽高 canvas.width = img.width; canvas.height = img.height; //设置水印字体 ctx.font = '30px Microsoft Yahei'; //由于图片宽度固定为800，我们需要在每一行添加三个水印,每隔100像素新增一行水印 for(var i=50;i<canvas.height;i+=100){ ctx.fillText('周杰伦', 100, i); ctx.fillText('周杰伦', 300, i); ctx.fillText('周杰伦', 600, i); } //此时画布上已经有了水印的信息，我们获取水印的各个像素的信息 textData = ctx.getImageData(0, 0, ctx.canvas.width, ctx.canvas.height); //将图片绘入画布 ctx.drawImage(img, 0, 0, canvas.width, canvas.height); //获取图片各个像素点的信息，将originalData打印出来，会发现是一个非常大的数组（由于文字和图片在同一块画布，因此textData的长度等于originalData长度） //这个数组的长度等于图片width*height*4，即图片像素宽乘以高乘以4，0-3位是第一个点的RGBA值，第4-7位是第二个点的RGBA值，以此类推 originalData = ctx.getImageData(0, 0, ctx.canvas.width, ctx.canvas.height); //调用盲水印算法 mergeData(ctx, textData, 'R', originalData) } function mergeData(ctx, textData, color, originalData) { var oData = originalData.data; var newData = textData.data var bit, offset; // offset的作用是找到结合bit找到对应的A值，即透明度 switch (color) { case 'R': bit = 0; offset = 3; break; case 'G': bit = 1; offset = 2; break; case 'B': bit = 2; offset = 1; break; } for (var i = 0; i < oData.length; i++) { //此处是为了筛选我们要修改的RGB中那一项，在此处，过滤出来的就是每个坐标点的R值 if (i % 4 == bit) { //我们获取到R值的位置，那对应这个点的A值就是i+offset if (newData[i + offset] === 0 && (oData[i] % 2 === 1)) { //此处先判断该坐标点的透明度，如果为0，说明这个点是没有水印的，将没有水印信息点的R值变为偶数，并且不能超过0-255的范围 if (oData[i] === 255) { oData[i]--; } else { oData[i]++; } } else if (newData[i + offset] !== 0 && (oData[i] % 2 === 0)) { //透明度非0，该点有信息，若该点的R值是偶数，将其改为奇数 oData[i]++; } } } //至此，整个图片中所有包含水印信息的点的R值都是奇数，没有水印信息的点的R值都是偶数，再将图片绘入画布，即完成整个水印添加过程 ctx.putImageData(originalData, 0, 0); } </script> 至此，我们在页面上绘制出了带有盲水印的图片，我们先看看解码前后对比效果：
以下是右键另存为的图片及解码后的图片，受色彩识别度的误差影响，会有部分图片内容也被识别成水印内容，不过还是可以比较清晰看到水印文字
以下是使用屏幕截图的图片及解码图片：截图后的图片仍然能够识别出水印信息
接下来是水印解码的js代码：
<script> var canvas = document.getElementById("myCanvas") var ctx = canvas.getContext("2d") var img = new Image() img.src = './decode.png' // 图片加载完成 img.onload = function(){ canvas.width = img.width; canvas.height = img.height; ctx.drawImage(img, 0, 0, img.width, img.height); // 将带有盲水印的图片绘入画布，获取到像素点的RGBA数组信息 originalData = ctx.getImageData(0, 0, ctx.canvas.width, ctx.canvas.height); processData(ctx,originalData); } function processData(ctx, originalData) { var data = originalData.data; for (var i = 0; i < data.length; i++) { //筛选每个像素点的R值 if (i % 4 == 0) { if (data[i] % 2 == 0) {//如果R值为偶数，说明这个点是没有水印信息的，将其R值设为0 data[i] = 0; } else {//如果R值为奇数，说明这个点是有水印信息的，将其R值设为255 data[i] = 255; } } else if (i % 4 == 3) {//透明度不作处理 continue; } else { // G、B值设置为0，不影响 data[i] = 0; } } // 至此，带有水印信息的点都将展示为255,0,0 而没有水印信息的点将展示为0,0,0 将结果绘制到画布 ctx.putImageData(originalData, 0, 0); } </script> 现在，我们基本已经完成了前期预计的盲水印效果，但是，前端的安全处理还是会有隐患，比如打开控制台，即可获取到原图的链接地址，并可以直接保存。
所以若要更好的保障信息安全，这个添加盲水印的方法在后端去处理可能更加有效。
本文算法内容参考自： https://juejin.cn/post/6900713052270755847
