HTML Canvas Performance: Preprocessing for Faster Flood-Fill Algorithm
あなたはHTML Canvasを使って画像を塗りつぶすアプリを作っています。しかし、大きな画像を塗りつぶすときには、パフォーマンスの問題が発生します。そこで、この記事では、画像を事前処理して、塗りつぶし可能な領域の集合に分割することで、フラッドフィルアルゴリズムを高速化する方法を紹介します。
過去には、インデックスカラースクリーンモードがありました。画面にすべてのピクセルを描画し、各ピクセルにカラーパレットのインデックスを割り当てました。最初はすべて白にマップされていましたが、色を塗り始めると、パレットエントリの色を変更するだけで、グラフィックスカードがスキャン時に作業を行いました。現在では、ピクセルシェーダー内でこれを行うことができるでしょう。
しかし、HTML Canvasのパフォーマンスには、操作するインターフェイスによって数百倍から数千倍の違いがあるため、実験が必要です。この記事の著者は、画像を事前処理して、塗りつぶし可能な領域の集合に分割することで、フラッドフィルアルゴリズムを高速化する方法を提案しています。
ただし、画像を変更するたびに、この事前処理を再実行する必要があるため、他の最適化手法を検討する必要があります。JavaScriptで十分に高速に実行できるフラッドフィルアルゴリズムを実現するためには、WebAssemblyを使用することができます。
この記事の著者は、自分が作成したアプリのコードをオープンソースで公開しており、改善案を募集しています。また、JavaScriptのパフォーマンスをテストするために、単純なコードを紹介しています。
プログラマにとって、ペイントタブレットアプリを作ることは、ある種の通過儀礼のようなものだと感じるかもしれません。しかし、HTML Canvasのパフォーマンスには注意が必要です。この記事を参考に、より高速なフラッドフィルアルゴリズムを実現してみてはいかがでしょうか。
注意
- この記事はAI(gpt-3.5-turbo)によって自動生成されたものです。
- この記事はHackerNewsに掲載された下記の記事およびそれに対するHackerNews上のコメントを元に作成されています。
Instant flood fill with HTML Canvas - 自動生成された記事の内容に問題があると思われる場合にはコメント欄にてご連絡ください。