Android OpenGL ES(四)-为平面图添加滤镜
Android OpenGL ES(四)-为平面图添加滤镜
上文Android OpenGL ES(三)-平面图形的最后，我们通过渲染纹理，终于将我们的2D图片渲染到了OpenGL中。这章，我们再接再厉，为我们的纹理添加单独的滤镜效果
上一章加载图片的过程，在这里就不做赘述。
黑白效果
基础分析
之前我们通过YUV数据格式的处理知道，只要保留Y的数据，就是灰度的图片。但是OpenGL中处理的是RGB格式的数据，我们要如何去取得灰度图呢？
我们可以通过公式，计算出新的RGB值，就是灰度的图片了。
浮点算法：Gray=R_0.3+G_0.59+B*0.11
代码实现
我们的目标已经确定。下面我们需要将片段着色器上的每个像素的RGB值，通过上面的公式计算，装换成我们的灰度值。
更新着色器代码
根据上面的思路，我们需要去改片元着色器。texture_fragment_shader.glsl
precision mediump float;
//在片元着色器这里添加这个 sampler2D 表示我们要添加2D贴图
uniform sampler2D u_TextureUnit;
//定义一个u_ChangeColor,因为颜色的变量是RGB,所以使用vec3
uniform vec3 u_ChangeColor;
varying vec2 v_TextureCoordinates;
void main(){
//得到2d color
vec4 nColor=texture2D(u_TextureUnit,v_TextureCoordinates);
//黑白图片
float c= nColor.r*u_ChangeColor.r+nColor.g*u_ChangeColor.g+nColor.b*u_ChangeColor.b;
gl_FragColor = vec4(c,c,c,nColor.a);
}对比之前的，需要是有如下的修改点：
- 在GLSL中，颜色是用包含四个浮点的向量vec4表示，四个浮点分别表示RGBA四个通道，取值范围为0.0-1.0。
- 我们添加了一个uniform的属性
u_ChangeColor,这样我们可以传递我们自己的系数给OpenGL - 着色器中取样的其实是小单元的RGB色值(图片每个像素的色彩值)，我们可以通过计算操作,色彩值进行调整，得到我们想要的想过，最后传递给
gl_FragColor就就可以完成对图片的色彩处理了。
更新代码
按照之前的想法，我们需要将我们的公式中的系数传递进入，就可以完成我们的操作了。基于之前的认识，我们知道传递我们的属性uniform给OpenGL的都是通过创建数组，绑定属性，这一套流程。
//0 创建数组
//黑白图片的公式：RGB 按照 0.2989 R，0.5870 G 和 0.1140 B 的比例构成像素灰度值。
float[] grayFilterColorData = {0.299f, 0.587f, 0.114f};
//1 .得到属性的location
uChangeColor = GLES20.glGetUniformLocation(mProgramObjectId, U_CHANGE_COLOR);
//2. 将数组传入
GLES20.glUniform3fv(uChangeColor, 1, grayFilterColorData, 0);结果
灰度图.png
冷暖色调的处理
与上面的黑白色的处理相似，冷色调的处理就是单一增加蓝色通道的值，暖色调的处理可以增加红绿通道的值。
着色器代码更新
precision mediump float;
//在片元着色器这里添加这个 sampler2D 表示我们要添加2D贴图
uniform sampler2D u_TextureUnit;
//定义一个u_ChangeColor,因为颜色的变量是RGB,所以使用vec3
uniform vec3 u_ChangeColor;
varying vec2 v_TextureCoordinates;
//modifyColor.将color限制在rgb
void modifyColor(vec4 color){
color.r=max(min(color.r,1.0),0.0);
color.g=max(min(color.g,1.0),0.0);
color.b=max(min(color.b,1.0),0.0);
color.a=max(min(color.a,1.0),0.0);
}
void main(){
//得到2d color
vec4 nColor=texture2D(u_TextureUnit,v_TextureCoordinates);
//简单色彩处理，冷暖色调、增加亮度、降低亮度等
vec4 deltaColor=nColor+vec4(u_ChangeColor,0.0);
modifyColor(deltaColor);
gl_FragColor=deltaColor;
}不管是冷色还是暖色。每个像素的颜色都和我们传入的色值相加，产生偏置之后的颜色。同时还要确保颜色的值合法。如果超过最大，或者小于最小，就用极限值表示。
更新代码
还是之前的套路。
//0.添加数组
//暖色的颜色。是加强R/G来完成。这里注意的是颜色值在[0,1]之间
float[] warmFilterColorData = {0.1f, 0.1f, 0.0f};
//冷色系的调整。简单的就是增加B的分量
float[] coolFilterColorData = {0.0f, 0.0f, 0.1f};
//1. 和上面一样，得到属性的位置
uChangeColor = GLES20.glGetUniformLocation(mProgramObjectId, U_CHANGE_COLOR);
//2.传递值
//暖色调
GLES20.glUniform3fv(uChangeColor, 1, warmFilterColorData, 0);
//或者。冷色调
GLES20.glUniform3fv(uChangeColor, 1, coolFilterColorData, 0);结果
暖色调
红黄通道增加的结果
暖色调滤镜结果.png
冷色调
蓝色通道增加的结果
冷色调滤镜.png
图片模糊处理
图片模糊处理相对上面的色调处理稍微复杂一点，通常图片模糊处理是采集周边多个点，
然后利用这些点的色彩和这个点自身的色彩进行计算，得到一个新的色彩值作为目标色彩。
模糊处理有很多算法，类似高斯模糊、径向模糊等等。
高斯模糊
最常用的还是高斯模糊。先看一下高斯模糊的原理。
将正态分布（又名"高斯分布"）用于图像处理。 本质上，它是一种数据平滑技术（data smoothing），适用于多个场合，图像处理恰好提供了一个直观的应用实例。
原理
使用正态分布作为权重分配模式，对周围像素取平均值的方式，就是高斯模糊。
一维正态分布图
在图形上，正态分布是一种钟形曲线，越接近中心，取值越大，越远离中心，取值越小。
计算平均值的时候，我们只需要将"中心点"作为原点，其他点按照其在正态曲线上的位置，分配权重，就可以得到一个加权平均值。
二维的正态分布
上面的正态分布是一维的，图像都是二维的，所以我们需要二维的正态分布。
二维正态分布
计算公式
二维高斯函数：
二维高斯函数.png
有了这个函数 ，就可以计算每个点的权重了。
权重矩阵的计算结果
为了计算权重矩阵，需要设定σ的值。假定σ=1.5，则模糊半径为1的权重矩阵，权重之和等于1，得到最终的权重矩阵。
权重和为1的结果.png
计算高斯模糊
对所有点重复这个过程，就得到了高斯模糊后的图像。如果原图是彩色图片，可以对RGB三个通道分别做高斯模糊。
如果一个点处于边界，周边没有足够的点，怎么办？
一个变通方法，就是把已有的点拷贝到另一面的对应位置，模拟出完整的矩阵。
代码实现
- 更新着色器。
precision mediump float;
//在片元着色器这里添加这个 sampler2D 表示我们要添加2D贴图
uniform sampler2D u_TextureUnit;
varying vec2 v_TextureCoordinates;
void main(){
vec4 color = vec4(0.0);
int coreSize=3;
int halfSize=coreSize/2;
float texelOffset = 0.01;
//创建我们计算好的卷积核
float kernel[9];
kernel[6] = 1.0; kernel[7] = 2.0; kernel[8] = 1.0;
kernel[3] = 2.0; kernel[4] = 4.0; kernel[5] = 2.0;
kernel[0] = 1.0; kernel[1] = 2.0; kernel[2] = 1.0;
int index = 0;
//每一块都进行图像卷积。
for(int y=0;y<coreSize;y++)
{
for(int x = 0;x<coreSize;x++)
{
vec4 currentColor = texture2D(u_TextureUnit,v_TextureCoordinates+vec2(float((-1+x))*texelOffset,float((-1+y))*texelOffset));
color += currentColor*kernel[index];
index++;
}
}
//归一处理
color/=16.0;
gl_FragColor=color;
}上面着色器。我们是计算好了卷积核，直接在shader内写死应用的。
结果
高斯模糊lena.png
总结
这一小节的内容耗时比较长。其实就是利用OpenGL的shader对图像进行简单的滤镜处理。
从这节我们学习到
- 图像的颜色的简单处理
- 图像的高斯模糊。图像卷积。图像滤波等简单的处理
下一章，会回到Android的内容。将OpenGl和Camera结合在一起。通过OpenGl来显示一个预览的画面。
参考
腾讯云开发者
