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本事例的目的是理解如何用Metal完成队伍分屏滤镜,将图片内容画布切分成队伍图;


Demo

  • HarbethDemo地址

实操代码:

// 分成两行两列
let filter = C7Storyboard.init(ranks: 2)
// 计划1:
let dest = BoxxIO.init(element: originImage, filter: filter)
ImageView.image = try? dest.output()
dest.filters.forEach {
  NSLog("%@", "\($0.parameterDescription)")
}
// 计划2:
ImageView.image = try? originImage.make(filter: filter)
// 计划3:
ImageView.image = originImage ->> filter

完成原理:

  • 过滤器

这款滤镜选用并行计算编码器规划.compute(kernel: "C7Storyboard"),参数因子[Float(N)]

对外开放参数:

  • N: 分为N x N个屏幕,也便是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,然后选用fmod函数,取模后的余数再x个数,最终取对应点像素

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

Metal每日分享,分镜滤镜效果

  • 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

Metal每日分享,分镜滤镜效果

  • 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.配置魂灵作用
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
  • 支撑兼并多种滤镜作用
  • 支撑输出源的快速扩展
  • 支撑相机采集特效
  • 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:图画交融技能
    • Blur:含糊作用
    • Pixel:图画的基本像素颜色处理
    • Effect:作用处理
    • Lookup:查找表过滤器
    • Matrix: 矩阵卷积滤波器
    • Shape:图画形状大小相关
    • Visual: 视觉动态特效
    • MPS: 体系 MetalPerformanceShaders.

最终

  • 关于分镜滤镜介绍与规划到此为止吧。
  • 渐渐再补充其他相关滤镜,喜爱就给我点个星吧。
  • 滤镜Demo地址,现在包括100+种滤镜,同时也支撑CoreImage混合运用。
  • 再附上一个开发加速库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!!!

✌️.