我正在编写一个简单的（至少我认为它应该是简单的）自定义内核，它可以获取指定像素与整个图像之间的差异。 以下是我拥有的代码，这只是制作滤镜。它很适合在游乐场上使用。
import UIKit
import CoreImage
let Flower = CIImage( image: UIImage(named: "flower.png")!)!
class Test: CIFilter
{
var inputImage1 : CIImage?
var inputImage2 : CIImage?
var kernel = CIKernel(string:
"kernel vec4 colorRemap(sampler inputIm, sampler GaussIm) " +
"{ " +
"vec4 size = samplerExtent(inputIm); " +
"float row = 1.0; " +
"float column = 1.0; " +
"float pixelx = (column - 1.0)/(size.w - 1.0)+1.0/(2.0*size.z);" +
"float pixely = (size.z - row)/(size.z - 1.0)-1.0/(2.0*size.w);" +
"vec3 g0 =sample(GaussIm,vec2(pixelx,pixely)).rgb; " +
"vec3 current = sample(inputIm,samplerCoord(inputIm)).rgb; " +
"vec3 diff =(current - g0); " +
"return vec4(diff,1.0); " +
"} "
)
var extentFunction: (CGRect, CGRect) -> CGRect =
{ (a: CGRect, b: CGRect) in return CGRectZero }
override var outputImage: CIImage!
{
if let inputImage1 = inputImage1,
inputImage2 = inputImage2,
kernel = kernel
{
let extent = inputImage1.extent
let arguments = [inputImage1,inputImage2]
return kernel.applyWithExtent(extent,
roiCallback:
{ (index, rect) in
return rect
},
arguments: arguments)
}
return nil
}
}
使用过滤器，您可以执行以下操作：
let filter = Test()
filter.inputImage1 = Flower
filter.inputImage2 = Flower
let output = filter.outputImage
现在，在上面的代码中，我已经指定了我们正在取GaussIm中位于（1,1）的像素之间的差异，就好像我们将图像视为矩阵（通常意义下），并且整个输入图像。玩了一番之后，我意识到自定义内核语言有点像OpenGL对待图像一样。左下角映射到（0,0），右上角为（1,1），因此像素坐标是介于0和1之间的数字。这样做的问题是我想指定要使用哪个像素来取差异。内核代码的前5行试图通过计算图像中每个像素位置的中心来缓解这个问题。考虑到OpenGL如何处理它的图像，我不确定这是否正确，或者可能有更好的方法。如果我使用以下图像运行此代码：
，我会得到以下XCode输出：
。此外，如果我在MATLAB中执行相同的操作，我会得到以下输出：
。为什么我得到的输出与MATLAB不同？它似乎比我从自定义滤镜中得到的略微暗一些，但它们同时接近相同的输出。我的想法是这必须是自定义内核在像素之间取差异的方式，但我不确定发生了什么。