Metal每日分享,调节亮度滤镜效果

简介: Metal每日分享,调节亮度滤镜效果

Demo


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实操代码


// 调节亮度滤镜
let filter = C7Brightness.init(brightness: 0.25)
// 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: "C7Brightness"),参数因子[brightness]

对外开放参数

brightness: 亮度调节,范围区域-1到1。

public struct C7Brightness: C7FilterProtocol {
    /// The adjusted brightness, from -1.0 to 1.0, with a default of 0.0 being the original picture.
    public static let range: ParameterRange<Float, Self> = .init(min: -1.0, max: 1.0, value: 0.0)
    public var brightness: Float = range.value
    public var modifier: Modifier {
        return .compute(kernel: "C7Brightness")
    }
    public var factors: [Float] {
        return [brightness]
    }
    public init(brightness: Float = range.value) {
        self.brightness = brightness
    }
}

着色器

取像素点rgb+亮度值,得到最终像素颜色;

kernel void C7Brightness(texture2d<half, access::write> outputTexture [[texture(0)]],
                         texture2d<half, access::read> inputTexture [[texture(1)]],
                         device float *brightness [[buffer(0)]],
                         uint2 grid [[thread_position_in_grid]]) {
    const half4 inColor = inputTexture.read(grid);
    const half4 outColor = half4(inColor.rgb + half3(*brightness), 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


关于调节亮度效果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!!!✌️.

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