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实操代码
// 对比度 let filter = C7Contrast.init(contrast: 2.0) // 方案1: ImageView.image = try? BoxxIO(element: originImage, filters: [filter, filter2, filter3]).output() // 方案2: ImageView.image = originImage.filtering(filter, filter2, filter3) // 方案3: ImageView.image = originImage ->> filter ->> filter2 ->> filter3
效果对比图
不同参数下对比度效果
0.5 | 1.5 | 2.0 |
实现原理
过滤器
这款滤镜采用并行计算编码器设计.compute(kernel: "C7Contrast")
,参数因子[contrast]
对外开放参数
contrast
: 调整后的对比度,从0到2.0,默认值为1.0是原始图片;
/// 对比度 public struct C7Contrast: C7FilterProtocol { public static let range: ParameterRange<Float, Self> = .init(min: 0, max: 2.0, value: 1.0) /// The adjusted contrast, from 0 to 2.0, with a default of 1.0 being the original picture. public var contrast: Float = range.value public var modifier: Modifier { return .compute(kernel: "C7Contrast") } public var factors: [Float] { return [contrast] } public init(contrast: Float = range.value) { self.contrast = contrast } }
着色器
对每个像素颜色使用对比度系数(contrast)和对比度0(对比度为0的颜色(rgb = 0.5)
)进行差值;
kernel void C7Contrast(texture2d<half, access::write> outputTexture [[texture(0)]], texture2d<half, access::read> inputTexture [[texture(1)]], constant float *contrast [[buffer(0)]], uint2 grid [[thread_position_in_grid]]) { const half4 inColor = inputTexture.read(grid); const half3 zero = half3(0.5h);// 平均亮度 const half4 outColor((zero + (inColor.rgb - zero) * half3(*contrast)), inColor.a); outputTexture.write(outColor, grid); }
Harbeth功能清单
支持ios系统和macOS系统
支持运算符函数式操作
支持多种模式数据源 UIImage, CIImage, CGImage, CMSampleBuffer, CVPixelBuffer.
支持快速设计滤镜
支持合并多种滤镜效果
支持输出源的快速扩展
支持相机采集特效
支持视频添加滤镜特效
支持矩阵卷积
支持使用系统 MetalPerformanceShaders.
支持兼容 CoreImage.
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
Pixel: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
Visual: 视觉动态特效
MPS: 系统 MetalPerformanceShaders.
最后
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,同时也支持CoreImage混合使用。
再附上一个开发加速库KJCategoriesDemo地址
再附上一个网络基础库RxNetworksDemo地址
喜欢的老板们可以点个星🌟,谢谢各位老板!!!✌️.