容斥原理是一种重要的组合数学方法，可以让你求解任意大小的集合，或者计算复合事件的概率。

描述

容斥原理可以描述如下：

要计算几个集合并集的大小，我们要先将所有单个集合的大小计算出来，然后减去所有两个集合相交的部分，再加回所有三个集合相交的部分，再减去所有四个集合相交的部分，依此类推，一直计算到所有集合相交的部分。

关于集合的原理公式

它可以写得更简洁一些，我们将B作为所有Ai的集合，那么容斥原理就变成了：

这个公式是由 De Moivre (Abraham de Moivre)提出的。

关于维恩图的原理

用维恩图来表示集合A、B和C：

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灰度滤镜

将颜色的RGB设置为相同的值即可使得图片为灰色，一般处理方法有：

1、取三种颜色的平均值
2、取三种颜色的最大值（最小值） 
3、加权平均值：0.3R + 0.59G + 0.11*B

for(var i = 0; i < data.length; i+=4) {
    var grey = (data[i] + data[i+1] + data[i+2]) / 3;
    data[i] = data[i+1] = data[i+2] = grey;
}

黑白滤镜

顾名思义，就是图片的颜色只有黑色和白色，可以计算rgb的平均值arg，arg>=100，r=g=b=255，否则均为0。

for(var i = 0; i < data.length; i += 4) {
    var avg = (data[i] + data[i+1] + data[i+2]) / 3; 
    data[i] = data[i+1] = data[i+2] = avg >= 100 ? 255 : 0; 
}

反向滤镜

就是RGB三种颜色分别取255的差值。

for(var i = 0; i < data.length; i+= 4) {
      data[i] = 255 - data[i];
      data[i + 1] = 255 - data[i + 1];
      data[i + 2] = 255 - data[i + 2];
}

去色滤镜

rgb三种颜色取三种颜色的最值的平均值。

for(var i = 0; i < data.length; i++) {
   var avg = Math.floor((Math.min(data[i], data[i+1], data[i+2]) + Math.max(data[i], data[i+1], data[i+2])) / 2 );
   data[i] = data[i+1] = data[i+2] = avg;
}

单色滤镜

就是只保留一种颜色，其他颜色设为0。

for(var i = 0; i < canvas.height * canvas.width; i++) {
    data[i*4 + 2] = 0;
    data[i*4 + 1] = 0;
}

高斯模糊滤镜

高斯模糊的原理就是根据正态分布使得每个像素点周围的像素点的权重不一致，将各个权重（各个权重值和为1）与对应的色值相乘，所得结果求和为中心像素点新的色值。我们需要了解的高斯模糊的公式：

function gaussBlur(imgData, radius, sigma) {
    var pixes = imgData.data,
        height = imgData.height,
        width = imgData.width,
        radius = radius || 5;
        sigma = sigma || radius / 3;
    
    var gaussEdge = radius * 2 + 1;

    var gaussMatrix = [],
        gaussSum = 0,
        a = 1 / (2 * sigma * sigma * Math.PI),
        b = -a * Math.PI;
    
    for(var i = -radius; i <= radius; i++) {
        for(var j = -radius; j <= radius; j++) {
            var gxy = a * Math.exp((i * i + j * j) * b);
            gaussMatrix.push(gxy);
            gaussSum += gxy;
        }
    }
    var gaussNum = (radius + 1) * (radius + 1);
    for(var i = 0; i < gaussNum; i++) {
        gaussMatrix[i] /= gaussSum;
    }

    for(var x = 0; x < width; x++) {
        for(var y = 0; y < height; y++) {
            var r = g = b = 0;
            for(var i = -radius; i<=radius; i++) {
                var m = handleEdge(i, x, width);
                for(var j = -radius; j <= radius; j++) {
                    var mm = handleEdge(j, y, height);
                    var currentPixId = (mm * width + m) * 4;
                    var jj = j + radius;
                    var ii = i + radius;
                    r += pixes[currentPixId] * gaussMatrix[jj * gaussEdge + ii];
                    g += pixes[currentPixId + 1] * gaussMatrix[jj * gaussEdge + ii];
                    b += pixes[currentPixId + 2] * gaussMatrix[jj * gaussEdge + ii];
                }
            }
            var pixId = (y * width + x) * 4;

            pixes[pixId] = ~~r;
            pixes[pixId + 1] = ~~g;
            pixes[pixId + 2] = ~~b;
        }
    }
    imgData.data = pixes;
    return imgData;
}

function handleEdge(i, x, w) {
    var m = x + i;
    if(m < 0) {
        m = -m;
    } else if(m >= w) {
        m = w + i -x;
    }
    return m;
}

怀旧滤镜

怀旧滤镜公式

for(var i = 0; i < imgData.height * imgData.width; i++) {
    var r = imgData.data[i*4],
        g = imgData.data[i*4+1],
        b = imgData.data[i*4+2];

    var newR = (0.393 * r + 0.769 * g + 0.189 * b);
    var newG = (0.349 * r + 0.686 * g + 0.168 * b);
    var newB = (0.272 * r + 0.534 * g + 0.131 * b);
    var rgbArr = [newR, newG, newB].map((e) => {
        return e < 0 ? 0 : e > 255 ? 255 : e;
    });
    [imgData.data[i*4], imgData.data[i*4+1], imgData.data[i*4+2]] = rgbArr;
}

熔铸滤镜

公式：
R = r * 128 / ( g + b + 1 );
G = g * 128 / ( r + b + 1 );
B = b * 128 / ( g + r + 1 );

for(var i = 0; i < imgData.height * imgData.width; i++) {
    var r = imgData.data[i*4],
        g = imgData.data[i*4+1],
        b = imgData.data[i*4+2];

    var newR = r * 128 / (g + b + 1);
    var newG = g * 128 / (r + b + 1);
    var newB = b * 128 / (g + r + 1);
    var rgbArr = [newR, newG, newB].map((e) => {
        return e < 0 ? 0 : e > 255 ? 255 : e;
    });
    [imgData.data[i*4], imgData.data[i*4+1], imgData.data[i*4+2]] = rgbArr;
}

冰冻滤镜

公式：
R = ( r - g - b ) * 3 / 2;
G = ( g - r - b ) * 3 / 2;
B = ( b - g - r ) * 3 / 2;

for(var i = 0; i < imgData.height * imgData.width; i++) {
    var r = imgData.data[i*4],
        g = imgData.data[i*4+1],
        b = imgData.data[i*4+2];

    var newR = (r - g -b) * 3 /2;
    var newG = (g - r -b) * 3 /2;
    var newB = (b - g -r) * 3 /2;
    var rgbArr = [newR, newG, newB].map((e) => {
        return e < 0 ? 0 : e > 255 ? 255 : e;
    });
    [imgData.data[i*4], imgData.data[i*4+1], imgData.data[i*4+2]] = rgbArr;
}

连环画滤镜

公式：
R = |g – b + g + r| * r / 256;
G = |b – g + b + r| * r / 256;
B = |b – g + b + r| * g / 256;

for(var i = 0; i < imgData.height * imgData.width; i++) {
    var r = imgData.data[i*4],
        g = imgData.data[i*4+1],
        b = imgData.data[i*4+2];

    var newR = Math.abs(g - b + g + r) * r / 256;
    var newG = Math.abs(b -g + b + r) * r / 256;
    var newB =  Math.abs(b -g + b + r) * g / 256;
    var rgbArr = [newR, newG, newB];
    [imgData.data[i*4], imgData.data[i*4+1], imgData.data[i*4+2]] = rgbArr;
}

褐色滤镜

公式：
R = r * 0.393 + g * 0.769 + b * 0.189;
G = r * 0.349 + g * 0.686 + b * 0.168;
B = r * 0.272 + g * 0.534 + b * 0.131;

for (var i = 0; i < imgData.height * imgData.width; i++) {
    var r = imgData.data[i * 4],
        g = imgData.data[i * 4 + 1],
        b = imgData.data[i * 4 + 2];

    var newR = r * 0.393 + g * 0.769 + b * 0.189;
    var newG = r * 0.349 + g * 0.686 + b * 0.168;
    var newB =  r * 0.272 + g * 0.534 + b * 0.131;
    var rgbArr = [newR, newG, newB];
    [imgData.data[i * 4], imgData.data[i * 4 + 1], imgData.data[i * 4 + 2]] = rgbArr;
}

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		120km/h
	
	
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		122km/h
	
	
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		123km/h
	
	
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		2,4
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		110km/h
	
	
		5
		1,2,3
		car5
		140km/h
	
	
		6
		0,4
		car6
		130km/h
	

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Void Start(){
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