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本事例的目的是理解如何用Metal完成调整对比度作用滤镜,调整对比度就是在保证均匀亮度不变的情况下,扩展或缩小亮的点和暗的点之间的差异;
Demo
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实操代码
// 对比度
let filter = C7Contrast.init(contrast: 2.0)
// 计划1:
ImageView.image = try? BoxxIO(element: originImage, filters: [filter, filter2, filter3]).output()
// 计划2:
ImageView.image = originImage.filtering(filter, filter2, filter3)
// 计划3:
ImageView.image = originImage ->> filter ->> filter2 ->> filter3
作用对比图
- 不同参数下对比度作用
0.5 | 1.5 | 2.0 |
---|---|---|
完成原理
- 过滤器
这款滤镜采用并行计算编码器规划.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
对每个像素颜色运用对比度系数(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);// 均匀亮度
const half4 outColor((zero + (inColor.rgb - zero) * half3(*contrast)), inColor.a);
outputTexture.write(outColor, grid);
}
Harbeth功用清单
- 支撑ios体系和macOS体系
- 支撑运算符函数式操作
- 支撑多种形式数据源 UIImage, CIImage, CGImage, CMSampleBuffer, CVPixelBuffer.
- 支撑快速规划滤镜
- 支撑合并多种滤镜作用
- 支撑输出源的快速扩展
- 支撑相机收集特效
- 支撑视频增加滤镜特效
- 支撑矩阵卷积
- 支撑运用体系 MetalPerformanceShaders.
- 支撑兼容 CoreImage.
- 滤镜部分大致分为以下几个模块:
- Blend:图画交融技术
- Blur:模糊作用
- Pixel:图画的根本像素颜色处理
- Effect:作用处理
- Lookup:查找表过滤器
- Matrix: 矩阵卷积滤波器
- Shape:图画形状巨细相关
- Visual: 视觉动态特效
- MPS: 体系 MetalPerformanceShaders.
最终
- 渐渐再弥补其他相关滤镜,喜爱就给我点个星吧。
-
滤镜Demo地址,现在包含
100+
种滤镜,一起也支撑CoreImage混合运用。 - 再附上一个开发加快库KJCategoriesDemo地址
- 再附上一个网络根底库RxNetworksDemo地址
- 喜爱的老板们能够点个星,谢谢各位老板!!!
✌️.