Harbeth 是 Apple 的 Metal 框架上的一小部分实用程序和扩展,致力于使您的 Swift GPU 代码更加简洁,让您更快地构建管道原型。本文就来介绍与设计基于GPU的滤镜,图形处理和滤镜制作...👒👒👒
功能清单
🟣 目前,Metal Moudle 最重要的特点可以总结如下:
支持运算符函数式操作
支持快速设计滤镜
支持输出源的快速扩展
支持相机采集特效
支持矩阵卷积
滤镜部分大致分为以下几个模块:
Blend:图像融合技术
Blur:模糊效果
ColorProcess:图像的基本像素颜色处理
Effect:效果处理
Lookup:查找表过滤器
Matrix: 矩阵卷积滤波器
Shape:图像形状大小相关
VisualEffect: 视觉动态特效
总结下来目前共有100+
种滤镜供您使用。
代码零侵入注入滤镜功能,
原始代码: ImageView.image = originImage 注入滤镜代码: let filter = C7ColorMatrix4x4(matrix: Matrix4x4.sepia) ImageView.image = try? originImage.make(filter: filter)
相机采集生成图片
注入边缘检测滤镜 var filter = C7EdgeGlow() filter.lineColor = UIColor.blue 生成相机采集器 let collector = C7FilterCollector(callback: { self.ImageView.image = $0 }) collector.captureSession.sessionPreset = AVCaptureSession.Preset.hd1280x720 collector.filter = filter ImageView.layer.addSublayer(collector)
主要部分
核心,基础核心板块
C7FilterProtocol:滤镜设计必须遵循此协议。
modifier:编码器类型和对应的函数名称。
factors:设置修改参数因子,需要转换为Float
。
otherInputTextures:多个输入源,包含MTLTexture
的数组
outputSize:更改输出图像的大小。
输出,输出板块
C7FilterOutput:输出内容协议,所有输出都必须实现该协议。
make:根据滤镜处理生成数据。
makeGroup:多个滤镜组合,请注意滤镜添加的顺序可能会影响图像生成的结果。
C7FilterImage:基于C7FilterOutput的图像输入源,以下模式仅支持基于并行计算的编码器。
C7FilterTexture: 基于C7FilterOutput的纹理输入源,输入纹理转换成滤镜处理纹理。
C7CollectorCamera:相机数据采集器,直接生成图像,然后在主线程返回。
C7CollectorVideo:视频图像桢加入滤镜效果,直接生成图像。
设计滤镜
下面我们就第一款滤镜来分享一下如何设计处理
实现协议 C7FilterProtocal
public protocol C7FilterProtocol { /// 编码器类型和对应的函数名 /// /// 计算需要对应的`kernel`函数名 /// 渲染需要一个`vertex`着色器函数名和一个`fragment`着色器函数名 var modifier: Modifier { get } /// 制作缓冲区 /// 设置修改参数因子,需要转换为`Float`。 var factors: [Float] { get } /// 多输入源扩展 /// 包含 `MTLTexture` 的数组 var otherInputTextures: C7InputTextures { get } /// 改变输出图像的大小 func outputSize(input size:C7Size)-> C7Size }
编写基于并行计算的核函数着色器。
配置传递参数因子,仅支持Float
类
配置额外的所需纹理。
举个例子
设计一款灵魂出窍滤镜,
public struct C7SoulOut: C7FilterProtocol { /// The adjusted soul, from 0.0 to 1.0, with a default of 0.5 public var soul: Float = 0.5 public var maxScale: Float = 1.5 public var maxAlpha: Float = 0.5 public var modifier: Modifier { return .compute(kernel: "C7SoulOut") } public var factors: [Float] { return [soul, maxScale, maxAlpha] } public init() { } }
此过滤器需要三个参数:
soul
:调整后的灵魂,从 0.0 到 1.0,默认为 0.5
maxScale
:最大灵魂比例
maxAlpha
:最大灵魂的透明度
编写基于并行计算内核函数
kernel void C7SoulOut(texture2d<half, access::write> outputTexture [[texture(0)]], texture2d<half, access::sample> inputTexture [[texture(1)]], constant float *soulPointer [[buffer(0)]], constant float *maxScalePointer [[buffer(1)]], constant float *maxAlphaPointer [[buffer(2)]], uint2 grid [[thread_position_in_grid]]) { constexpr sampler quadSampler(mag_filter::linear, min_filter::linear); const half4 inColor = inputTexture.read(grid); const float x = float(grid.x) / outputTexture.get_width(); const float y = float(grid.y) / outputTexture.get_height(); const half soul = half(*soulPointer); const half maxScale = half(*maxScalePointer); const half maxAlpha = half(*maxAlphaPointer); const half alpha = maxAlpha * (1.0h - soul); const half scale = 1.0h + (maxScale - 1.0h) * soul; const half soulX = 0.5h + (x - 0.5h) / scale; const half soulY = 0.5h + (y - 0.5h) / scale; const half4 soulMask = inputTexture.sample(quadSampler, float2(soulX, soulY)); const half4 outColor = inColor * (1.0h - alpha) + soulMask * alpha; outputTexture.write(outColor, grid); }
简单使用,由于我这边设计的是基于并行计算管道,所以可以直接生成图片
var filter = C7SoulOut() filter.soul = 0.5 filter.maxScale = 2.0 /// 直接显示在ImageView ImageView.image = try? originImage.makeImage(filter: filter)
至于上面的动效也很简单,添加一个计时器,然后改变soul
值就完事,简单嘛。
高级用法
运算符链式处理
/// 1.转换成BGRA let filter1 = C7Color2(with: .color2BGRA) /// 2.调整颗粒度 var filter2 = C7Granularity() filter2.grain = 0.8 /// 3.调整白平衡 var filter3 = C7WhiteBalance() filter3.temperature = 5555 /// 4.调整高光阴影 var filter4 = C7HighlightShadow() filter4.shadows = 0.4 filter4.highlights = 0.5 /// 5.组合操作 let AT = C7FilterTexture.init(texture: originImage.mt.toTexture()!) let result = AT ->> filter1 ->> filter2 ->> filter3 ->> filter4 /// 6.获取结果 filterImageView.image = result.outputImage()
批量操作处理
/// 1.转换成RBGA let filter1 = C7Color2(with: .color2RBGA) /// 2.调整颗粒度 var filter2 = C7Granularity() filter2.grain = 0.8 /// 3.配置灵魂效果 var filter3 = C7SoulOut() filter3.soul = 0.7 /// 4.组合操作 let group: [C7FilterProtocol] = [filter1, filter2, filter3] /// 5.获取结果 filterImageView.image = try? originImage.makeGroup(filters: group)
两种方式都可以处理多滤镜方案,怎么选择就看你心情。✌️
CocoaPods
如果要导入 Metal 模块,则需要在 Podfile 中:
pod 'Harbeth'
如果要导入 OpenCV 图像模块,则需要在 Podfile 中:
pod 'OpencvQueen'
效果图
来一波部分展示效果图:
最后
关于滤镜框架介绍与设计到此为止吧。
慢慢再补充其他相关滤镜,喜欢就给我点个星🌟吧。
滤镜Demo地址,目前包含100+
种滤镜,当然也有大部分滤镜算法是参考GPUImage设计而来。
再附上一个开发加速库KJCategoriesDemo地址 🎷喜欢的老板们可以点个星🌟✌️.