iOS:GPUImage強大的影象處理框架
#import "GLProgram.h" // Base classes #import "GPUImageOpenGLESContext.h" #import "GPUImageOutput.h" #import "GPUImageView.h" #import "GPUImageVideoCamera.h" #import "GPUImageStillCamera.h" #import "GPUImageMovie.h" #import "GPUImagePicture.h" #import "GPUImageRawDataInput.h" #import "GPUImageRawDataOutput.h" #import "GPUImageMovieWriter.h" #import "GPUImageFilterPipeline.h" #import "GPUImageTextureOutput.h" #import "GPUImageFilterGroup.h" #import "GPUImageTextureInput.h" #import "GPUImageUIElement.h" #import "GPUImageBuffer.h" // Filters #import "GPUImageFilter.h" #import "GPUImageTwoInputFilter.h" #pragma mark - 調整顏色 Handle Color #import "GPUImageBrightnessFilter.h" //亮度 #import "GPUImageExposureFilter.h" //曝光 #import "GPUImageContrastFilter.h" //對比度 #import "GPUImageSaturationFilter.h" //飽和度 #import "GPUImageGammaFilter.h"//伽馬線 #import "GPUImageColorInvertFilter.h" //反色 #import "GPUImageSepiaFilter.h" //褐色(懷舊) #import "GPUImageLevelsFilter.h" //色階 #import "GPUImageGrayscaleFilter.h" //灰度 #import "GPUImageHistogramFilter.h" //色彩直方圖,顯示在圖片上 #import "GPUImageHistogramGenerator.h" //色彩直方圖 #import "GPUImageRGBFilter.h" //RGB #import "GPUImageToneCurveFilter.h" //色調曲線 #import "GPUImageMonochromeFilter.h" //單色 #import "GPUImageOpacityFilter.h" //不透明度 #import "GPUImageHighlightShadowFilter.h" //提亮陰影 #import "GPUImageFalseColorFilter.h" //色彩替換(替換亮部和暗部色彩) #import "GPUImageHueFilter.h" //色度 #import "GPUImageChromaKeyFilter.h" //色度鍵 #import "GPUImageWhiteBalanceFilter.h" //白平橫 #import "GPUImageAverageColor.h" //畫素平均色值 #import "GPUImageSolidColorGenerator.h" //純色 #import "GPUImageLuminosity.h" //亮度平均 #import "GPUImageAverageLuminanceThresholdFilter.h" //畫素色值亮度平均,影象黑白(有類似漫畫效果) #import "GPUImageLookupFilter.h" //lookup 色彩調整 #import "GPUImageAmatorkaFilter.h" //Amatorka lookup #import "GPUImageMissEtikateFilter.h" //MissEtikate lookup #import "GPUImageSoftEleganceFilter.h" //SoftElegance lookup #pragma mark - 影象處理 Handle Image #import "GPUImageCrosshairGenerator.h" //十字 #import "GPUImageLineGenerator.h" //線條 #import "GPUImageTransformFilter.h" //形狀變化 #import "GPUImageCropFilter.h" //剪裁 #import "GPUImageSharpenFilter.h" //銳化 #import "GPUImageUnsharpMaskFilter.h" //反遮罩銳化 #import "GPUImageFastBlurFilter.h" //模糊 #import "GPUImageGaussianBlurFilter.h" //高斯模糊 #import "GPUImageGaussianSelectiveBlurFilter.h" //高斯模糊,選擇部分清晰 #import "GPUImageBoxBlurFilter.h" //盒狀模糊 #import "GPUImageTiltShiftFilter.h" //條紋模糊,中間清晰,上下兩端模糊 #import "GPUImageMedianFilter.h" //中間值,有種稍微模糊邊緣的效果 #import "GPUImageBilateralFilter.h" //雙邊模糊 #import "GPUImageErosionFilter.h" //侵蝕邊緣模糊,變黑白 #import "GPUImageRGBErosionFilter.h" //RGB侵蝕邊緣模糊,有色彩 #import "GPUImageDilationFilter.h" //擴充套件邊緣模糊,變黑白 #import "GPUImageRGBDilationFilter.h" //RGB擴充套件邊緣模糊,有色彩 #import "GPUImageOpeningFilter.h" //黑白色調模糊 #import "GPUImageRGBOpeningFilter.h" //彩色模糊 #import "GPUImageClosingFilter.h" //黑白色調模糊,暗色會被提亮 #import "GPUImageRGBClosingFilter.h" //彩色模糊,暗色會被提亮 #import "GPUImageLanczosResamplingFilter.h" //Lanczos重取樣,模糊效果 #import "GPUImageNonMaximumSuppressionFilter.h" //非最大抑制,只顯示亮度最高的畫素,其他為黑 #import "GPUImageThresholdedNonMaximumSuppressionFilter.h" //與上相比,畫素丟失更多 #import "GPUImageSobelEdgeDetectionFilter.h" //Sobel邊緣檢測演算法(白邊,黑內容,有點漫畫的反色效果) #import "GPUImageCannyEdgeDetectionFilter.h" //Canny邊緣檢測演算法(比上更強烈的黑白對比度) #import "GPUImageThresholdEdgeDetectionFilter.h" //閾值邊緣檢測(效果與上差別不大) #import "GPUImagePrewittEdgeDetectionFilter.h" //普瑞維特(Prewitt)邊緣檢測(效果與Sobel差不多,貌似更平滑) #import "GPUImageXYDerivativeFilter.h" //XYDerivative邊緣檢測,畫面以藍色為主,綠色為邊緣,帶彩色 #import "GPUImageHarrisCornerDetectionFilter.h" //Harris角點檢測,會有綠色小十字顯示在圖片角點處 #import "GPUImageNobleCornerDetectionFilter.h" //Noble角點檢測,檢測點更多 #import "GPUImageShiTomasiFeatureDetectionFilter.h" //ShiTomasi角點檢測,與上差別不大 #import "GPUImageMotionDetector.h" //動作檢測 #import "GPUImageHoughTransformLineDetector.h" //線條檢測 #import "GPUImageParallelCoordinateLineTransformFilter.h" //平行線檢測 #import "GPUImageLocalBinaryPatternFilter.h" //影象黑白化,並有大量噪點 #import "GPUImageLowPassFilter.h" //用於影象加亮 #import "GPUImageHighPassFilter.h" //影象低於某值時顯示為黑 #pragma mark - 視覺效果 Visual Effect #import "GPUImageSketchFilter.h" //素描 #import "GPUImageThresholdSketchFilter.h" //閥值素描,形成有噪點的素描 #import "GPUImageToonFilter.h" //卡通效果(黑色粗線描邊) #import "GPUImageSmoothToonFilter.h" //相比上面的效果更細膩,上面是粗曠的畫風 #import "GPUImageKuwaharaFilter.h" //桑原(Kuwahara)濾波,水粉畫的模糊效果;處理時間比較長,慎用 #import "GPUImageMosaicFilter.h" //黑白馬賽克 #import "GPUImagePixellateFilter.h" //畫素化 #import "GPUImagePolarPixellateFilter.h" //同心圓畫素化 #import "GPUImageCrosshatchFilter.h" //交叉線陰影,形成黑白網狀畫面 #import "GPUImageColorPackingFilter.h" //色彩丟失,模糊(類似監控攝像效果) #import "GPUImageVignetteFilter.h" //暈影,形成黑色圓形邊緣,突出中間影象的效果 #import "GPUImageSwirlFilter.h" //漩渦,中間形成捲曲的畫面 #import "GPUImageBulgeDistortionFilter.h" //凸起失真,魚眼效果 #import "GPUImagePinchDistortionFilter.h" //收縮失真,凹面鏡 #import "GPUImageStretchDistortionFilter.h" //伸展失真,哈哈鏡 #import "GPUImageGlassSphereFilter.h" //水晶球效果 #import "GPUImageSphereRefractionFilter.h" //球形折射,圖形倒立 #import "GPUImagePosterizeFilter.h" //色調分離,形成噪點效果 #import "GPUImageCGAColorspaceFilter.h" //CGA色彩濾鏡,形成黑、淺藍、紫色塊的畫面 #import "GPUImagePerlinNoiseFilter.h" //柏林噪點,花邊噪點 #import "GPUImage3x3ConvolutionFilter.h" //3x3卷積,高亮大色塊變黑,加亮邊緣、線條等 #import "GPUImageEmbossFilter.h" //浮雕效果,帶有點3d的感覺 #import "GPUImagePolkaDotFilter.h" //畫素圓點花樣 #import "GPUImageHalftoneFilter.h" //點染,影象黑白化,由黑點構成原圖的大致圖形 #pragma mark - 混合模式 Blend #import "GPUImageMultiplyBlendFilter.h" //通常用於建立陰影和深度效果 #import "GPUImageNormalBlendFilter.h" //正常 #import "GPUImageAlphaBlendFilter.h" //透明混合,通常用於在背景上應用前景的透明度 #import "GPUImageDissolveBlendFilter.h" //溶解 #import "GPUImageOverlayBlendFilter.h" //疊加,通常用於建立陰影效果 #import "GPUImageDarkenBlendFilter.h" //加深混合,通常用於重疊型別 #import "GPUImageLightenBlendFilter.h" //減淡混合,通常用於重疊型別 #import "GPUImageSourceOverBlendFilter.h" //源混合 #import "GPUImageColorBurnBlendFilter.h" //色彩加深混合 #import "GPUImageColorDodgeBlendFilter.h" //色彩減淡混合 #import "GPUImageScreenBlendFilter.h" //螢幕包裹,通常用於建立亮點和鏡頭眩光 #import "GPUImageExclusionBlendFilter.h" //排除混合 #import "GPUImageDifferenceBlendFilter.h" //差異混合,通常用於建立更多變動的顏色 #import "GPUImageSubtractBlendFilter.h" //差值混合,通常用於建立兩個影象之間的動畫變暗模糊效果 #import "GPUImageHardLightBlendFilter.h" //強光混合,通常用於建立陰影效果 #import "GPUImageSoftLightBlendFilter.h" //柔光混合 #import "GPUImageChromaKeyBlendFilter.h" //色度鍵混合 #import "GPUImageMaskFilter.h" //遮罩混合 #import "GPUImageHazeFilter.h" //朦朧加暗 #import "GPUImageLuminanceThresholdFilter.h" //亮度閾 #import "GPUImageAdaptiveThresholdFilter.h" //自適應閾值 #import "GPUImageAddBlendFilter.h" //通常用於建立兩個影象之間的動畫變亮模糊效果 #import "GPUImageDivideBlendFilter.h" //通常用於建立兩個影象之間的動畫變暗模糊效果 #pragma mark - 尚不清楚 #import "GPUImageJFAVoroniFilter.h" #import "GPUImageVoroniConsumerFilter.h"
相關推薦
iOS:GPUImage強大的影象處理框架
#import "GLProgram.h" // Base classes #import "GPUImageOpenGLESContext.h" #import "GPUImageOutput.h" #import "GPUImageView.h" #import "GPUImageVid
iOS 利用GPUImage 進行影象處理操作(入門篇)
影象入門處理GPUImage (適合剛接觸影象處理人的使用) 總結:共六部 建立處理樣式的物件 設定樣式的屬性 獲取要進行操作的資料來源 *增加濾鏡 開始渲染 建立渲染之後的圖片 並展示出 程式碼塊 以對影象處理懷舊樣式為例,例如:
Spark Streaming,Flink,Storm,Kafka Streams,Samza:如何選擇流處理框架
![](https://img2020.cnblogs.com/blog/1089984/202006/1089984-20200610080225004-690722209.png) 根據最新的統計顯示,僅在過去的兩年中,當今世界上90%的資料都是在新產生的,每天建立2.5萬億位元組的資料,並且隨著新裝
數字影象處理筆記(一):利用OpenCV的Cameo框架搭建實驗環境
1 - 引言 Python的應用程式可以通過面向物件的方法來實現,OpenCV提供了一個Cameo框架可以捕捉電腦的攝像頭。我們可以通過編寫新增框架裡的類和方法來對攝像頭捕捉到的畫面進行影象處理和實驗,是一個很好的學習方法,下面讓我們來搭建一下這個Cameo框架 2 - 使用mana
強大的影象處理庫---GPUImage
iOS開發中,想要做影象處理,可以用Core Image,Core Image提供強大的濾鏡效果,可以對影象和照相機的視訊流做處理。今天介紹的是比Core Image更牛掰的一個開源庫GPUImage!GPUImage託管在GitHub上,是一個遵守BSD開源協議的開源庫,
iOS GPUImage影象處理
iOS GPUImage影象處理(swift) GPUImage 是一個開源的基於GPU的圖片或視訊的處理框架,其本身內建了多達120多種常見的濾鏡效果 GPUImage是利用GPU,使在圖片和視訊上應用不同的效果和濾鏡變得非常的容
影象處理基礎(7):影象的灰度變換(續篇)
灰度變換,屬於一個非常重要的概念。這裡主要參考《Digital Image Processing》 Rafael C. Gonzalez / Richard E. Woods 的第三章。書中
影象處理基礎(7):影象的灰度變換
前面幾篇文章介紹的是影象的空間域濾波,其對畫素的處理都是基於畫素的某一鄰域進行的。本文介紹的影象的灰度變換則不同,其對畫素的計算僅僅依賴於當前畫素和灰度變換函式。 灰度變換也被稱為影象的點運算(只針對影象的某一畫素點)是所有影象處理技術中最簡單的技術,其變換形式如下:
c語言數字影象處理(六):二維離散傅立葉變換
基礎知識 複數表示 C = R + jI 極座標:C = |C|(cosθ + jsinθ) 尤拉公式:C = |C|ejθ 有關更多的時域與複頻域的知識可以學習複變函式與積分變換,本篇文章只給出DFT公式,性質,以及實現方法 二維離散傅立葉變換(DFT) 其中f(x,y)為原影象,F(u,
c語言數字影象處理(九):邊緣檢測
背景知識 邊緣畫素是影象中灰度突變的畫素,而邊緣是連線邊緣畫素的集合。邊緣檢測是設計用來檢測邊緣畫素的區域性影象處理方法。 孤立點檢測 使用<https://www.cnblogs.com/GoldBeetle/p/9744625.html>中介紹的拉普拉斯運算元 輸出影象為 卷積模
asp.net強大後臺:learun混合工作流框架規範
工作流 以前,我們對標準工作流進行過簡單梳理,今天,我們再來看一下混合工作流。 了解混合工作流,我們必須要先分清角色、內容、流程之間的關系——即角色與內容是掛在流程節點上的功能點。在實際操作中,我們需要將流程節點控制好,再將不同的角色,以及對應的操作內容掛靠上去即可,這樣一來是可
Golang的配置資訊處理框架Viper【專案地址:https://github.com/spf13/viper】
轉自:http://blog.51cto.com/13599072/2072753 Viper 專案地址:https://github.com/spf13/viper 本文翻譯自該專案裡README.md檔案中的內容 有很多Go語言專案用到了Viper框架,比如: Hugo
岡薩雷斯:數字影象處理(三):第三章灰度變換與空間濾波(1)——基本灰度變換函式
一、前言 空間域指影象平面本身。這類影象處理方法直接以影象中的畫素操作為基礎。這是相對於變換域中的影象處理而言的。變換域的影象處理首先把一幅影象變換到變換域,在變換域中進行處理,然後通過反變換把處理結果返回到空間域 空間域處理主要分為灰度變換和空間濾波兩類。 灰度變換在影象的單個畫素上操
岡薩雷斯:數字影象處理(二):第二章數字圖形基礎(下)——數學工具
陣列操作與矩陣操作的區別: 也就是說,除非特別說明,否則以後所提到的矩陣之間的操作都是元畫素與對應畫素之間的操作。 線性運算與非線性運算(和純數學裡面的定義相同): 例如,求和是線性運算,取最大值是非線性運算 灰度影象的集合與邏輯運算: 在灰度影象領域,集合的
岡薩雷斯:數字影象處理(二):第二章數字圖形基礎(上)——影象內插,相鄰畫素,鄰接性,距離度量
1.影象內插:從根本上看,內插是用已知資料來估計未知位置的數值的處理。 例如,假設一幅大小為500500畫素的影象要放大1.5倍到75075畫素,一種簡單的放大方法是建立一個假想的750750網格,它與原始影象有相同的間隔,然後將其收縮,使它準確的與原影象匹配。顯然,收縮後的750750網格
岡薩雷斯:數字影象處理(一):第一章緒論
一、影象處理基本步驟 圖片來源:數字影象處理 第三版 岡薩雷斯 1.影象獲取與給出一幅數字形式的影象一樣簡單。通常,影象獲取截斷包括影象預處理,譬如影象縮放 2.影象增強是對一幅影象進行某種擦歐洲哦,使其結果在特定應用匯總比原始影象更適合進行處理。 3.影象復原也是改進影象外觀的一個處
數字影象處理(四):彩色空間及轉換公式
一、RGB空間 這是我們最熟悉的色彩空間。 根據色度學原理,自然界的各種顏色光都可以由紅、綠、藍三種顏色的光按不同比例混合而成。因此將紅綠藍三種顏色成為三基色。 幾乎所有的彩色成像裝置和彩色顯示裝置都採用RGB三基色。不僅如此,數字影象檔案的常用儲存形式也以RGB為主,由RGB三基色為座
Python影象處理:影象腐蝕與影象膨脹!
本篇文章主要講解Python呼叫OpenCV實現影象腐蝕和影象膨脹的演算法,基礎性知識希望對您有所幫助。 1.基礎理論 2.影象腐蝕程式碼實現 3.影象膨脹程式碼實現 一. 基礎知識 (注:該部分參考作者論文《一種改進的Sobel運算元及區域擇優的身份證智慧識別方法》) 影象
影象處理:Robert邊緣檢測運算元
事情比較多比較雜,早點把學校的事弄完吧,好久沒寫部落格了,最近計算機前沿這門課,老師要佈置課題,大部分是Verilog HDL程式設計,腦殼疼,硬體太煩, 不過還好,可以選擇其他方向的 哈哈,api學習還是有必要的,不必造輪子,不過,要有造輪子的能力,具體分的課題是邊緣檢測演算法的
《TensorFlow:實戰Google深度學習框架》——6.1 影象識別中經典資料集介紹
1、CIFAR資料集 CIFAR是一個影響力很大的影象分類資料集,CIFAR資料集中的圖片為32*32的彩色圖片,由Alex Krizhevsky教授、Vinod Nair博士和Geoffrey Hinton教授整理的。 CIFAR是影象詞典專案(Visual Dictionar