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