敞开成长之旅！这是我参加「日新计划 12 月更文挑战」的第26天，点击查看活动概况
本事例的意图是理解如何用Metal完成基于色温调整白平衡作用滤镜，首要便是消除或减轻日光下偏蓝和白炽灯下偏黄，简单讲把应该是白色的调成白色或接近白色，不使其严峻偏色；
Demo
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实操代码
// 白平衡滤镜
let filter = C7WhiteBalance.init(temperature: 4000, tint: -200)
// 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
作用比照图
- 不同参数下作用
| temperature: 4000, tint: -200 | temperature: 4000, tint: 0 | temperature: 4000, tint: 200 |
|---|---|---|
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| temperature: 7000, tint: -200 | temperature: 7000, tint: 0 | temperature: 7000, tint: 100 |
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完成原理
- 过滤器
这款滤镜选用并行计算编码器设计.compute(kernel: "C7WhiteBalance")，参数因子[temperature, tint]；
对外开放参数
-
temperature: 调整图画的温度，4000的值非常凉快，7000非常温暖； -
tint: 调整图画的色彩，-200的值是非常绿色的，200是非常粉红色的；
/// 白平衡
public struct C7WhiteBalance: C7FilterProtocol {
public static let range: ParameterRange<Float, Self> = .init(min: 4000, max: 7000, value: 5000)
/// The tint to adjust the image by. A value of -200 is very green and 200 is very pink.
public var tint: Float = 0
/// The temperature to adjust the image by, in K. A value of 4000 is very cool and 7000 very warm.
/// Note that the scale between 4000 and 5000 is nearly as visually significant as that between 5000 and 7000.
public var temperature: Float = range.value
public var modifier: Modifier {
return .compute(kernel: "C7WhiteBalance")
}
public var factors: [Float] {
return [temperature, tint]
}
public init(temperature: Float = range.value, tint: Float = 0) {
self.temperature = temperature
self.tint = tint
}
}
- 着色器
将图画从RGB空间转换到YIQ空间的rgb值，操控蓝色值处于(-0.5226…0.5226)区间之间，再将YIQ空间色彩转换为RGB空间色彩rgb，比照暖色常量warm获取到新的rgb，最终混色原色和新的rgb和图画色温得到最终的像素rgb；
kernel void C7WhiteBalance(texture2d<half, access::write> outputTexture [[texture(0)]],
texture2d<half, access::read> inputTexture [[texture(1)]],
constant float *temperature_ [[buffer(0)]],
constant float *tint [[buffer(1)]],
uint2 grid [[thread_position_in_grid]]) {
const half4 inColor = inputTexture.read(grid);
const half3x3 RGBtoYIQ = half3x3({0.299, 0.587, 0.114}, {0.596, -0.274, -0.322}, {0.212, -0.523, 0.311});
const half3x3 YIQtoRGB = half3x3({1.000, 0.956, 0.621}, {1.000, -0.272, -0.647}, {1.000, -1.105, 1.702});
half3 yiq = RGBtoYIQ * inColor.rgb;
yiq.b = clamp(yiq.b + half(*tint/100) * 0.5226 * 0.1, -0.5226, 0.5226);
const half3 rgb = YIQtoRGB * yiq;
const half3 warm = half3(0.93, 0.54, 0.0);
const half r = rgb.r < 0.5 ? (2.0 * rgb.r * warm.r) : (1.0 - 2.0 * (1.0 - rgb.r) * (1.0 - warm.r));
const half g = rgb.g < 0.5 ? (2.0 * rgb.g * warm.g) : (1.0 - 2.0 * (1.0 - rgb.g) * (1.0 - warm.g));
const half b = rgb.b < 0.5 ? (2.0 * rgb.b * warm.b) : (1.0 - 2.0 * (1.0 - rgb.b) * (1.0 - warm.b));
half temperature = half(*temperature_);
temperature = temperature < 5000 ? 0.0004 * (temperature - 5000) : 0.00006 * (temperature - 5000);
const half4 outColor = half4(mix(rgb, half3(r, g, b), temperature), inColor.a);
outputTexture.write(outColor, grid);
}
色温曲线
- 相同的物体在不同的色温光源下出现出相同的色彩，这就称为色彩恒常性；
- 白平衡的意图便是使得图画传感器在不同色温光源下拍照的物体进行一个图画纠正的进程，还原物体原本的色彩。
- 也可以说是在恣意色温条件下，图画传感器所拍照的规范白色经过白平衡的调整，使之成像后仍然为白色。
先看看在不同光源下出现出来的色彩如下图：
流程原理：
- 在各个色温下(2500~7500)拍几张白纸照片，假设拍6张(2500,3500…7500)，可以称作色温照；
- 把色温照进行矫正，具体是对R/G/B通道进行轿正，让偏色的白纸照变成白色，并记录各个通道的矫正参数；
- 判别图画的色温，是在白日,晚上,室内,室外，是烈日还是夕阳，还是在阳光下的沙滩上，或者是在卧室里”暖味”的床头灯下；
Harbeth功用清单
- 支撑ios系统和macOS系统
- 支撑运算符函数式操作
- 支撑多种形式数据源 UIImage, CIImage, CGImage, CMSampleBuffer, CVPixelBuffer.
- 支撑快速设计滤镜
- 支撑兼并多种滤镜作用
- 支撑输出源的快速扩展
- 支撑相机收集特效
- 支撑视频增加滤镜特效
- 支撑矩阵卷积
- 支撑运用系统 MetalPerformanceShaders.
- 支撑兼容 CoreImage.
- 滤镜部分大致分为以下几个模块：
- Blend：图画融合技能
- Blur：含糊作用
- Pixel：图画的根本像素色彩处理
- 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: 系统 MetalPerformanceShaders.
最终
- 渐渐再补充其他相关滤镜，喜爱就给我点个星吧。
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滤镜Demo地址，目前包含
100+种滤镜，一起也支撑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
- 喜爱的老板们可以点个星，谢谢各位老板！！！
✌️.
