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实操代码:
// 分成两行两列 let filter = C7Storyboard.init(ranks: 2) // 方案1: let dest = BoxxIO.init(element: originImage, filter: filter) ImageView.image = try? dest.output() dest.filters.forEach { NSLog("%@", "\($0.parameterDescription)") } // 方案2: ImageView.image = try? originImage.make(filter: filter) // 方案3: ImageView.image = originImage ->> filter
实现原理:
过滤器
这款滤镜采用并行计算编码器设计.compute(kernel: "C7Storyboard")
,参数因子[Float(N)]
对外开放参数:
N
: 分为N x N
个屏幕,也就是N行N列;
/// 分镜滤镜 public struct C7Storyboard: C7FilterProtocol { /// 分为`N x N`个屏幕 public var N: Int = 2 public var modifier: Modifier { return .compute(kernel: "C7Storyboard") } public var factors: [Float] { return [Float(N)] } public init(ranks: Int = 2) { self.N = ranks } }
着色器
对坐标点归一化处理,然后采用fmod
函数,取模后的余数再x个数,最后取对应点像素。
kernel void C7Storyboard(texture2d<half, access::write> outputTexture [[texture(0)]], texture2d<half, access::sample> inputTexture [[texture(1)]], constant float *few [[buffer(0)]], uint2 grid [[thread_position_in_grid]]) { constexpr sampler quadSampler(mag_filter::linear, min_filter::linear); const float x = float(grid.x) / outputTexture.get_width(); const float y = float(grid.y) / outputTexture.get_height(); const float2 textureCoordinate = float2(x, y); const int N = int(*few); const float2 uv = fmod(textureCoordinate, 1.0 / N) * N; const half4 outColor = inputTexture.sample(quadSampler, uv); outputTexture.write(outColor, grid); }
多滤镜联动
运算符链式处理
/// 1.转换成BGRA let filter1 = C7ColorConvert(with: C7ColorConvert.ColorType.bgra) /// 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,获取结果 filterImageView.image = originImage ->> filter1 ->> filter2 ->> filter3 ->> filter4
组合操作
/// 1.转换成RBGA let filter1 = C7ColorConvert(with: C7ColorConvert.ColorType.rbga) /// 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)
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
关于分镜滤镜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,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!!!✌️.