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不快な可能性のあるコンテンツをブロックする Chrome 拡張機能を作成しています。私が実装している方法の 1 つは、すべての画像をスキャンして、肌がどれだけ表示されているかを確認することです。新しい画像オブジェクトを作成し、crossOrigin フラグを " " に設定します。次に、画像をキャンバスに描画する onload 関数を作成し、キャンバスからデータを読み取り、分析を実行して、呼び出し関数のブール フラグを設定します。 . onload 関数を定義した後、Web ページのソース リストからイメージ ノードに src を割り当てます。image_scanner 関数は、Web ページ上の各画像ノードをループし、ブロックするさまざまな操作を実行する for ループ内で呼び出されます。これが私が行う最後の手術です。image_scanner を呼び出すコードは次のとおりです。

                if (image_scanner(options.scanner_sensitivity, images[i]))
                {
               // Replace the image with a blank white image
               images[i].src = chrome.extension.getURL("replacement.png");


                }

ここに image_scanner 関数があります

    function image_scanner(sensitivity, image)
    {
       // Sensitivity is a number and image is an image node.

      // Declare a variable to count the number of skin pixels
      var skin_count = 0;

      if (image.width == 0 && image.height ==0)
      {
       // This means the image has no size and we cannot block it.
       return false;
      } // end if


      var return_value = null; // set bool flag
      // Create an HTML5 canvas object.
   var canvas = document.createElement('canvas');

      //window.alert("Created Canvas."); // used for testing.

      // Get the context for the canvas.
      var context = canvas.getContext("2d"); // This is what we actually use to draw images and pull the data from them.

      context.canvas.width = image.width; // Set the canvas width to the width of the image
      context.canvas.height = image.height; // Set the canvas height to the height of the image


      img = new Image(); // Create a new image node to circumvent cross-domain restrictions.
      img.crossOrigin = " "; // Set crossOrigin flag to ' ' so we can extract data from it.

      img.onload = function(){
          window.alert(img.src); // This always gives the same src until Chrome ends the function
          context.drawImage(this, 0,0); // Draw the image onto the canvas.

          var pixels = context.getImageData(0, 0, image.width, image.height).data;


          // Now pixels is an array where every four entries in the array is the RGBa for a single pixel.
          // So pixels[0] is the R value for the first pixel, pixels[1] is the G value for the first pixel,
          // pixels[2] is the B value for the first pixel, and pixels[3] is the a (alpha or transparency) value for the first pixel.

          // This means that pixels.length/4 is the number of pixels in the image.
          // Now we calculate the number of skin pixels we can have before blocking the image.
          var limit = ((pixels.length)/4) * (sensitivity/100);

          // Now we go through the array of pixel data, checking if each pixel is a skin colored pixel based on its RGB value (the first 3 entries for that pixel in the pixels array)
          // Each time we find a skin colored pixel, we increment skin_count and check if skin_count >= limit. If so, we return true.
          for (var i = 0; i < pixels.length; i += 4) // We go up by four since every four entries describes 1 pixel
          {

           // pixel is skin if 0 <= (R-G)/(R+G)  <= .5  and B/(R+G) <= .5 pixels[i] is the R value, pixels[i+1] is the G value, and pixels[i+2] is the B value.
           if ((0 <= ((pixels[i] - pixels[i+1])/(pixels[i] + pixels[i+1]))) && (((pixels[i] - pixels[i+1])/(pixels[i] + pixels[i+1])) <= 0.5) && ((pixels[i+2]/(pixels[i] + pixels[i+1])) <= 0.5))
           {
               skin_count++;
               //window.alert("Found skin pixel."); // used for testing.

               if (skin_count >= limit)
               {
                   //window.alert("Blocking image with src: " + image.src); // used for testing.
                   img.onload = null; // try to clear the onload function
                   return_value = true;
                   return false;
               } // end inner if
           } // end outer if
          } // end for loop

       //var temp;
       img.onload = null;
       return_value = false;
       return false;

      }; // end onload function


   img.src = image.src; // Set the new image to the same url as the old one.    



   return return_value;
} // end image_scanner

何が問題なのかわかりませんが、onload 関数が実行され、ピクセルを通過し、フラグが設定され、戻り、再度実行されます。Chrome のデバッガーでデバッグを試みましたが、これだけしか見つかりませんでした。onload 関数内で onload を null に設定しようとしましたが、うまくいきません。onload 関数から false を返そうとしました。return_value != null になるまで image_scanner 関数で待機しようとしましたが、無限ループに入ったようで、onload 関数からアラートを受け取ることさえありませんでした。onload 関数が繰り返し実行される理由を誰かが知っていれば、非常に感謝しています。

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空白の画像に設定し、それがロードされたときに再度呼び出され.srcたくない場合は、設定する前にクリアする必要があります。.onload.onload.src

if (image_scanner(options.scanner_sensitivity, images[i])) {
    // clear our onload handler
    images[i].onload = function() {};
    // Replace the image with a blank white image
    images[i].src = chrome.extension.getURL("replacement.png");
}

onloadまた、ハンドラーから値を返し、その値が image_scanner 関数から返されることを期待しているようにも見えます。そのようには機能しません。image_scanneronload ハンドラーは、がすでに戻ってからかなり時間が経ってから呼び出されます。の非同期処理を使用するには、コードを書き直す必要がありますonload

于 2013-02-23T15:22:51.453 に答える