Android OpenGL ES(四)-为平面图添加滤镜

上一章加载图片的过程，在这里就不做赘述。

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。

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。

根据上面的思路，我们需要去改片元着色器。 texture_fragment_shader.glsl

对比之前的，需要是有如下的修改点：

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 *** 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。

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。

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。

还是之前的套路。

红黄通道增加的结果

蓝色通道增加的结果

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。

最常用的还是高斯模糊。先看一下高斯模糊的原理。

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。

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。

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。

二维高斯函数：

有了这个函数 ，就可以计算每个点的权重了。

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。

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。

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。

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

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。

[13:45:57]

很抱歉，安卓系统无法调用苹果滤镜。苹果滤镜是苹果手机自带的功能，只能在苹果设备上使用。如果您想在安卓设备上使用类似的滤镜，可以尝试使用一些第三方滤镜应用，如VSCO、Snapseed等。这些应用可供下载，并可在Google Play商店中获得。您可以通过这些应用来调整照片颜色和光线等效果，以达到与苹果滤镜相似的效果。

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