首先看下效果：

首先对于纯红色的印章提取，也就是通过提取红色 的像素然后得到印章的结果，然后通过在红色的图像中寻找圆圈检测来进行圈定印章的位置
源码位置：https://github.com/xxss0903/extractstamp

• 第一步是提取红色内容

function extractStampWithColorToOpencvMat(
    img,
    setColor = "#ff0000"
) {
  if (cvReady) {
    // 获取图片的宽高
    const imgWidth = img.width;
    const imgHeight = img.height;
    console.log("图片宽度:", imgWidth, "图片高度:", imgHeight);
    let src = cv.imread(img);
    let dst = new cv.Mat();
    let mask = new cv.Mat();

    // 转换为HSV颜色空间
    cv.cvtColor(src, dst, cv.COLOR_RGBA2RGB);
    cv.cvtColor(dst, dst, cv.COLOR_RGB2HSV);

    // 定义红色的HSV范围
    // 低值范围 (0-10)
    let lowRedA = new cv.Mat(dst.rows, dst.cols, dst.type(), [0, 50, 50, 0]);
    let highRedA = new cv.Mat(dst.rows, dst.cols, dst.type(), [10, 255, 255, 255]);

    // 高值范围 (170-180)
    let lowRedB = new cv.Mat(dst.rows, dst.cols, dst.type(), [170, 50, 50, 0]);
    let highRedB = new cv.Mat(dst.rows, dst.cols, dst.type(), [180, 255, 255, 255]);

    // 创建掩码
    let maskA = new cv.Mat();
    let maskB = new cv.Mat();
    cv.inRange(dst, lowRedA, highRedA, maskA);
    cv.inRange(dst, lowRedB, highRedB, maskB);

    // 合并掩码
    cv.add(maskA, maskB, mask);

    // 将十六进制颜色值转换为RGBA
    const dstColor = hexToRgba(setColor);
    console.log("dstColor:", dstColor);

    // 创建带有 alpha 通道的目标图像
    let result = new cv.Mat(src.rows, src.cols, cv.CV_8UC4, [0, 0, 0, 0]);

    // 创建指定颜色的图像（带有 alpha 通道）
    let colorMat = new cv.Mat(src.rows, src.cols, cv.CV_8UC4, [
      ...dstColor.slice(0, 3),
      255,
    ]);

    // 使用掩码将提取的区域设置为指定颜色，非提取区域保持透明
    colorMat.copyTo(result, mask);

    // 释放内存
    src.delete();
    dst.delete();
    mask.delete();
    maskA.delete();
    maskB.delete();
    lowRedA.delete();
    highRedA.delete();
    lowRedB.delete();
    highRedB.delete();
    colorMat.delete();
    return result;
  } else {
    console.error("OpenCV.js 未加载");
    return img;
  }
}

• 第二步，提取圆形印章，然后裁剪下来

function extractCirclesWithCvMat(cvMat) {
  let dst = new cv.Mat();
  // 转换为灰度图
  cv.cvtColor(cvMat, dst, cv.COLOR_RGBA2GRAY);
  // 应用高斯模糊以减少噪声
  cv.GaussianBlur(dst, dst, new cv.Size(5, 5), 2, 2);
  
  let croppedStamps = [];
  // 检测圆形
  let circles = detectCircles(dst);
  console.log("circles:", circles);
  circles.forEach((circle) => {
    console.log("draw circle:", circle);
    croppedStamps.push(cropAndDownloadCircle(cvMat, circle));
  });
  // 释放内存
  dst.delete();
  
  return croppedStamps;
}

• 第三步，裁剪圆形印章

function cropAndDownloadCircle(cvMat, circle) {
  // 定义缩放因子，使裁剪范围比圆形大一些
  const scaleFactor = 1.2;
  // 计算新的半径和尺寸
  let newRadius = circle.radius * scaleFactor;
  let size = Math.round(newRadius * 2);

  // 创建一个新的Mat来存储裁剪后的图像
  let croppedMat = new cv.Mat();
  let rect = new cv.Rect(
    Math.round(circle.x - newRadius),
    Math.round(circle.y - newRadius),
    size,
    size
  );

  // 确保裁剪区域在图像范围内
  rect.x = Math.max(0, Math.min(rect.x, cvMat.cols - rect.width));
  rect.y = Math.max(0, Math.min(rect.y, cvMat.rows - rect.height));
  rect.width = Math.min(rect.width, cvMat.cols - rect.x);
  rect.height = Math.min(rect.height, cvMat.rows - rect.y);

  // 裁剪图像
  croppedMat = cvMat.roi(rect);

  // 创建圆形掩码
  let mask = new cv.Mat.zeros(size, size, cv.CV_8UC1);
  let center = new cv.Point(size / 2, size / 2);
  cv.circle(mask, center, Math.round(newRadius), new cv.Scalar(255, 255, 255), -1);

  // 应用掩码
  let result = new cv.Mat();
  cv.bitwise_and(croppedMat, croppedMat, result, mask);

  // 将结果转换为PNG数据URL
  let imgData = new ImageData(new Uint8ClampedArray(result.data), result.cols, result.rows);
  let canvas = document.createElement('canvas');
  canvas.width = result.cols;
  canvas.height = result.rows;
  let ctx = canvas.getContext('2d');
  ctx.putImageData(imgData, 0, 0);
  let dataURL = canvas.toDataURL("image/png");

  // 释放内存
  croppedMat.delete();
  mask.delete();
  result.delete();

  return dataURL;
}

注意需要引入opencv.js，可以在index.html中引入
<script src="https://docs.opencv.org/4.x/opencv.js" type="text/javascript"></script>