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实操代码
// 自然饱和度滤镜 let filter = C7Vibrance.init(vibrance: -1.2) // 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
不同参数下效果
vibrance: -1.2 | vibrance: -0.5 | vibrance: 1.0 |
实现原理
过滤器
这款滤镜采用并行计算编码器设计.compute(kernel: "C7Vibrance")
,参数因子[vibrance]
;
对外开放参数
vibrance
: 将图像的振动从-1.2更改为1.2,默认值为0.0;
/// 自然饱和度 public struct C7Vibrance: C7FilterProtocol { public static let range: ParameterRange<Float, Self> = .init(min: -1.2, max: 1.2, value: 0.0) /// Change the vibrance of an image, from -1.2 to 1.2, with a default of 0.0 public var vibrance: Float = range.value public var modifier: Modifier { return .compute(kernel: "C7Vibrance") } public var factors: [Float] { return [vibrance] } public init(vibrance: Float = range.value) { self.vibrance = vibrance } }
着色器
计算出rgb的平均值,获取单通道颜色的最大值,得到饱和度计算后值amt,混合rgb和最大值和饱和度值得到最终的像素rgb;
kernel void C7Vibrance(texture2d<half, access::write> outputTexture [[texture(0)]], texture2d<half, access::read> inputTexture [[texture(1)]], constant float *vibrance [[buffer(0)]], uint2 grid [[thread_position_in_grid]]) { const half4 inColor = inputTexture.read(grid); const half average = (inColor.r + inColor.g + inColor.b) / 3.0h; const half mx = max(inColor.r, max(inColor.g, inColor.b)); const half amt = (mx - average) * (-half(*vibrance) * 3.0h); const half4 outColor = half4(mix(inColor.rgb, half3(mx), amt), 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!!!✌️.