ios中的快速径向模糊

Question

我想在iOS中做一个发光效果，如下所示

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我在OpenCV (https://stackoverflow.com/a/13699826/6545468)中找到了一种径向模糊算法，结果并不令人满意。

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光束是“离散的”，最终的结果取决于remap(变焦)的迭代，这是一种耗时的方法。我还发现了一些OpenGL阴影，只是类似的实现。

那么，在iOS应用程序(平滑和快速)中有什么方法可以实现后效应CC径向快速模糊吗？

Answer 1

看一下最上面的图像，我想说，在一般的图像上，你没有办法这么快地完成。虽然这确实取决于图像大小和“快速”的定义，所以让我们说，在大小为1024x1024的图像上绘制小于1秒的图像将是一个挑战。

对于一般的图像，您将有两个步骤：

首先是将褪色的图像N时间重画到画布上，其中N是最大效果偏移所具有的许多像素。在最上面的图片上，这意味着疯狂的200次重绘。如果您有一些openGL系统，您可以尝试并测试绘制这么多样本需要多长时间(没有任何效果，只需重绘到纹理)，如果您获得了接近期望的结果，则可以尝试实现实际的逻辑.

第二种方法是获取每个片段(像素)周围的相关样本，这是高斯模糊最常用的处理方法。这个过程通常使用从7x7到11x11范围内的像素矩阵，并且仍然是一个缓慢和繁重的操作，而且在大图像上效果也不是很模糊。在你的例子中，我们再次看了大约200x200个样本，这是一个完全没有-不，我甚至不会费心尝试它。

如果你尝试将这两种程序结合起来，事情可能会变得有趣。首先，您可以尝试用第二个步骤模糊输入图像，这将有效地将对象放大几个像素。然后，您可以(只是为了光线)重新绘制模糊的图像使用第一个步骤，减少样本数。例如，如果模糊的大小约为5像素，那么您可能可以减少2-3倍的重绘次数，这可能是相当高的性能增益。这个过程不会使效果像你所拥有的图像那么尖锐，但是你在这里很幸运:你发布的第二个图像已经做了你需要测试的事情。只需创建您已经使用的图像的模糊版本，并测试需要多少样本才能获得良好的结果。

仍然有很多可能的优化，这些优化可能影响或不影响效果的质量。如果你正在做一个高斯模糊，它通常是安全的下来-采样图像一点。每维2的标度可以将碎片的数量减少4，这肯定是值得尝试的。我将尝试以下几点：

• 直接将图像绘制到下采样缓冲区，在纹理上使用线性模式的高斯模糊。
• 重绘N个样本，以反映下采样缓冲器的发光效应
• 再次使用高斯模糊将结果重绘到上采样缓冲区(原始大小)。
• 在生成的阴影上绘制原始图像。

如果您要这样做，请确保跟踪性能。完成之后，如果您能够共享结果(即使失败了)，那就太好了。