Advertisement

GPUImage的贴纸滤镜开发

  • 5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：ZIP

简介：
由 authorsinkup 提供的相机 stickers demo 基于 GPUImage 实现了实时视频贴纸效果。该软件通过利用人脸跟踪程序获取脸部关键点数据后，在实时视频流中相应位置绘制贴纸资源。存储为文件格式，并利用meta.json文件设置相关的参数信息。通过代码逻辑进行读取和初始化操作，其中包含两个核心组件：SKSticker和SKStickerItem。SKStickerFilter是一个专为生成贴纸设计的滤镜，承袭自GPUImageFilter。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • DirectShow的滤镜开发
    优质
    《DirectShow的滤镜开发》一书深入浅出地介绍了如何使用DirectShow进行音视频处理技术中的滤镜开发，适合对多媒体编程感兴趣的开发者阅读和学习。 DirectShow的Filter开发简要步骤-C++技术文章概述了使用C++进行DirectShow过滤器开发的基本流程和技术要点。这篇文章为那些希望深入了解如何在程序设计中利用DirectShow库来处理多媒体数据流的人提供了有价值的指导信息。它涵盖了从环境搭建到具体实现的各项关键环节，帮助开发者理解和掌握相关概念和实践技巧。
  • 卡通滤镜 Cartoon: MATLAB开发
    优质
    卡通滤镜 Cartoon for MATLAB是一款用于图像处理的应用程序，能够将照片转换成具有独特风格的卡通效果。通过简单的操作和MATLAB强大的算法支持，用户可以轻松实现个性化创意设计。 下载并解压文件，在 MATLAB 中运行 cartoon_tt 脚本。请注意，我仅在 2009b 版本上进行了测试。
  • GPUImageFilters：利用GPUImage实现的几种滤镜，包括九宫格、放大镜和画中画效果
    优质
    《GPUImageFilters》是一款基于GPUImage框架开发的应用程序扩展，提供多种图像处理特效。其中包括经典的九宫格布局、放大镜聚焦以及创新性的画中画功能，利用高性能的GPU加速技术优化视觉体验与性能表现。 01-GPUMxNSquaresFilter 是我在工作中基于GPUImage框架开发的一种过滤器，它能将画面分割成mxn个方格，每个方格將完整显示画面的一部分，实现类似九宫格的效果。此滤镜支持自定义的分割参数设置，可以灵活地创建如2 x 2或3 x 3等不同布局。 02-GPUImageMagnifierFilter 是基于GPUImage框架开发的一款单个滤镜，它能够将特定区域内的图像进行放大显示，并且允许用户设定具体的范围和缩放比例。 03-GPUImagePIPFilter 同样是使用GPUImage框架创建的过滤器，它的功能在于可以结合展示两个视频画面。
  • 模仿美图秀秀的图片相框、贴纸、文字编辑和滤镜功能
    优质
    这款应用提供了丰富的相框、贴纸及文字编辑工具，并拥有多种滤镜效果，让您轻松美化照片，享受创作乐趣，仿照广受欢迎的美图秀秀软件的功能。 仿照美图秀秀的功能实现图片相框、贴纸、文字编辑以及滤镜效果。其中的相框可以根据给定的关键点自动生成相应的样式。
  • Swift中使用GPUImage实现人脸磨皮美白及亮度提升的美颜滤镜
    优质
    本文介绍了如何在Swift编程语言环境中利用开源库GPUImage来开发一款具备人脸识别、磨皮美白以及亮度调节功能的个性化滤镜应用。 GPUImageBeautifyFilter是一个基于GPUImage的自定义美颜滤镜，可以用于处理实时视频流或静态图片。它可以实现人脸磨皮、美白和提亮等功能。
  • 使用Android Studio开发的图片编辑工具，支持剪辑、贴图、滤镜、裁剪和旋转等功能
    优质
    这是一款基于Android Studio开发的高效图片编辑应用，提供丰富的功能如剪辑、贴图、滤镜调整、裁剪及旋转等，助力用户轻松美化照片。 基于Android Studio的图片编辑器支持剪辑、贴图、滤镜、裁剪和旋转等功能，并且代码完整可以直接导入运行，附有注释以帮助理解。
  • MATLAB开发-拼贴作品
    优质
    MATLAB开发-拼贴作品汇集了基于MATLAB平台的各种创意编程项目和艺术创作，展示了技术与美学结合的魅力。 在MATLAB环境中，matlab开发-Patchwork是一个针对图像处理和可视化设计的工具，主要功能是为ImagePatch函数提供一个图形用户界面（GUI）的包装器。这个工具使得用户能够更方便地创建合成图像和HTML图像映射，极大地提高了在图像处理项目中的效率和用户体验。 我们来看一下提供的压缩包文件名： 1. **patchwork.fig**：这是MATLAB的图形用户界面设计文件，包含了 Patchwork GUI 的布局和控件设置。通过打开此文件可以在MATLAB中运行和编辑界面。 2. **patchwork.m**：这很可能是主程序文件，它定义了GUI的初始化、事件处理和交互逻辑，并调用其他辅助函数如imagepatch.m和pw_EditCrop.m等来实现对ImagePatch对象的操作。 3. **imagepatch.m**：这个文件可能实现了ImagePatch类，该类用于表示图像小块，在图像拼接或分块处理中使用。 4. **parse4num.m**：可能是辅助函数，用于解析字符串并转换成数值。这在处理用户输入或者配置参数时非常有用。 5. **html_imagemap.m**：此文件负责生成HTML图像映射，这对于创建交互式的网页图像至关重要。点击这些区域可以链接到相应的资源或触发特定的行为。 6. **ReadMe.m**：通常包含项目的基本信息、使用指南及注意事项，对于理解和使用此工具非常有帮助。 7. **frameoffset.m**：可能涉及图像的帧偏移计算或调整，在处理连续帧序列（如视频分析）时非常重要。 8. **pw_Write.m**：可能是将处理后的图像或数据写入文件的功能实现，便于保存和后续分析。 9. **filepathparts.m**：处理文件路径的函数，可能用于获取路径的不同组成部分，包括目录、文件名和扩展名。 10. **pw_EditCrop.m**：编辑和裁剪图像的函数，允许用户选择并调整显示区域。 通过这些文件，开发者可以利用MATLAB中的Patchwork工具创建复杂的图像合成任务。例如，将多个片段组合成一张新的大图或生成可与网页交互的映射。这在制作地图、产品展示或数据分析可视化时尤其有用。同时，GUI界面简化了操作流程，使得非编程背景的用户也能轻松上手。通过阅读和理解这些源代码，开发者可以学习到MATLAB中的GUI设计、图像处理及数据交互等多个领域的知识。