扣扣941716942

滤镜sdk适用的场景有很多，比较常见的有直播、短视频、社交软件、美颜相机等，而随着时代的不断变化，现代人对照片视频的色彩和质感方面的要求也越来越高。本文以滤镜算法为主要内容来简单分享下。

灰度滤镜

常见的彩色图片有RGB_8888、RGB_565、RGB_4444几种，每一个像素的颜色值由红、绿、蓝三种值混合而成，红绿蓝的取值也有很多种，而像素的颜色值也有很多颜色值，这可以看作彩色图片的原理。相反的，灰度图片只有356中颜色，通常处理过程中是将图片颜色值的RGB三个通道值设定一样的，这样一来原本是256x256x256种颜色就只剩下256种，而256中颜色值就相当于是丢失了图片的彩色信息，只剩下了亮度值，从人类的视觉上看就是灰色。

在美狐滤镜sdk中，灰度处理通常有三种算法：

1.最大值——即新的颜色值R=G=B=Max（R,G,B），该方法处理后的图片或视频亮度较高。

2.平均值——即新的颜色值R=G=B=(R+G+B)/3,处理后的图片较柔和。

3.加权平均值——即新的颜色值R=G=B=(RxWr+GxWg+BxWb)，由于人眼对不同颜色的敏感度不同，所以三种颜色值的权重也就不同。通常是绿色最高、红色第二、蓝色最低。

for(var i = 0; i <data.length; i+=4) {

     var grey = (data + data[i+1] +data[i+2]) / 3;

     data = data[i+1] = data[i+2] = grey;

}

（本段代码仅供参考，不作商用）

黑白滤镜

其实黑白和灰度还是有一定区别的，灰度有256种颜色，而黑白是只保留黑白两种颜色。

可以计算RGB的平均值arg，arg>=100，R=G=B=255，否则均为0

for(var i = 0; i <data.length; i += 4) {

     var avg = (data + data[i+1] +data[i+2]) / 3;

     data = data[i+1] = data[i+2] = avg>= 100 ? 255 : 0;

}

（本段代码仅供参考，不作商用）

底片（反向）滤镜

即将当前像素点的RGB值分别于255之差后的值作为当前点的RGB值，则R=255-R;G=255-G;B=255-B。

for(var i = 0; i <data.length; i+= 4) {

      data = 255 - data;

      data[i + 1] = 255 - data[i + 1];

      data[i + 2] = 255 - data[i + 2];

}

（本段代码仅供参考，不作商用）

浮雕滤镜

相比前面几种滤镜算法，浮雕滤镜的算法实现相对比较复杂，用当前点的RGB值减去相邻点的RGB值并加上128作为新的RGB 值。因为图片中相邻点的颜色值是比较接近的，所以在做算法处理之后只有颜色的边沿区域，即相邻颜色差异较大的部分结果会稍微明显一些，其他平滑区域值一般在128左右，从而实现浮雕效果。

int preColor = 0;

int prepreColor = 0;

preColor = cbuf[0];

int i = 0;

int j = 0;

for (i = 0; i <width; i++)

{

      for (j = 0; j < height; j++)

      {

           int curr_color = cbuf[j * width + i];

           int r = red(curr_color) - red(prepreColor) + 128;

           int g = green(curr_color) - red(prepreColor) + 128;

           int b = green(curr_color) - blue(prepreColor) + 128;

           int a = alpha(curr_color);

           int newcolor = (int)(r * 0.3 + g * 0.59 + b * 0.11);

           int modif_color = ARGB(a, newcolor, newcolor, newcolor);

           rbuf[j * width + i] = modif_color;

           prepreColor = preColor;

           preColor = curr_color;

      }

}

（本段代码仅供参考，不作商用）

褐色滤镜

对颜色进行变换的滤镜，在此就不多作赘述。采用公式：R=Rx0.393+Gx0.7 69+Bx0.189;G=Rx0.349+Gx0.686+Bx0.168;B=Rx0.272+Gx0.534+Bx0.131。

for (var i = 0; i <imgData.height * imgData.width; i++) {

    var r = imgData.data[i * 4],

        g = imgData.data[i * 4 + 1],

        b = imgData.data[i * 4 + 2];

    var newR = r * 0.393 + g * 0.769 + b *0.189;

    var newG = r * 0.349 + g * 0.686 + b *0.168;

    var newB = r * 0.272 + g * 0.534 + b * 0.131;

    var rgbArr = [newR, newG, newB];

    [imgData.data[i * 4], imgData.data[i * 4 +1], imgData.data[i * 4 + 2]] = rgbArr;

}

（本段代码仅供参考，不作商用）

由此可见，美狐滤镜sdk在算法实现方面是存在一定技巧的，但是站在个人开发的角度来看，仍然具备较大困难，并不建议个人研发。

声明：以上内容均为作者本人原创，转载需注明作者及原文链接，欢迎转载分享。

SnRsMduK

为了三千积分！

扣扣941716942

SnRsMduK 发表于 2019-8-27 15:58
为了三千积分！

哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈

crroatj

博海踏浪，书写神奇的友谊，网络之缘让我认识了你，你是我生命中最美的相遇！你是我魔扣源码论坛知心的朋友，你是我可遇不可求的知己！神奇的网络把我们的心紧紧地凝聚在一起，没有了天南海北的距离，没有了从前的相隔万里！我们就像近在咫尺，你的家园我愿前去，我的小屋你常常点击，共同的语言让我们彼此相知，共建浪漫家园的美好夙愿，让我们紧紧拥抱着这一片神奇的网络土地！一次次的耕耘，一次次的收获，我们定会得到一次次的惊喜！愿朋友开心快乐每一天！

kUBppERK

人生就像是一次浪漫的旅游，每一站都会和不同的人擦肩，有的渐行渐远、有的从此结缘，我珍惜每一个有“缘”能结识的好友，忙碌的时候、魔扣源码论坛也没能忘记你曾带给我的每一份情谊。

网域数据中心

欢迎你，亲爱的朋友，看到你的留言让我十分高兴。记得从我们第一次接触以后开始互访，至今已经有5个多月了，在这段时间里，我们从陌生到相识相知，增进了彼此信任，友谊不断加深，直到现在成为好朋友，这都是前世修来的缘分。魔扣源码论坛让我们珍惜这份缘，我相信我们的友谊将永存！

OtcmKnZd

博海踏浪，书写神奇的友谊，网络之缘让我认识了你，你是我生命中最美的相遇！你是我魔扣源码论坛知心的朋友，你是我可遇不可求的知己！神奇的网络把我们的心紧紧地凝聚在一起，没有了天南海北的距离，没有了从前的相隔万里！我们就像近在咫尺，你的家园我愿前去，我的小屋你常常点击，共同的语言让我们彼此相知，共建浪漫家园的美好夙愿，让我们紧紧拥抱着这一片神奇的网络土地！一次次的耕耘，一次次的收获，我们定会得到一次次的惊喜！愿朋友开心快乐每一天！

新浪微博

站位支持

破解dbi

我只是路过，不发表意见

腹黑

你喜欢的人也喜欢你，你想念的人也正在想念你。这就是全世界最重要的事情，拿什么都不能换。',