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本文主要記錄學(xué)習(xí)GPUImage濾鏡的算法。
To Do => 貼一個圖展示所有濾鏡的分類

顏色調(diào)整濾鏡

GPUImageBrightnessFilter
調(diào)整圖像的亮度:
$y = x + 255 * b$

其中 $x$ 為調(diào)節(jié)前的像素值， $y$ 為調(diào)節(jié)后的像素值， $b$ 為調(diào)節(jié)參數(shù)；即分別在R、G、B三通道上加上調(diào)節(jié)參數(shù)(歸一化后的值)即可。
```
vec3 col = texture(iChannel0,uv).rgb;
float brightness = 0.5;// brightness factor
col += vec3(brightness);
fragColor = vec4(col, 1.);
```
brightness分別等于0.0、0.5、0.7 時:
GPUImageExposureFilter
調(diào)整圖像的曝光度。根據(jù)維基百科給出的定義

曝光值是一個以2為底的對數(shù)刻度系統(tǒng)。曝光值(EV)滿足公式:
$EV = log_{2}\frac{N^2}{t}$

$2^{EV} = \frac{N^2}{t}$

其中N是光圈(f值)；t是曝光時間(快門)，單位秒。

因為我們關(guān)心的是曝光值大小與圖像的關(guān)系，所以只看 $2^{EV}$ 即可。這里GPUImage的作者認為圖像的呈現(xiàn)效果是與 $2^{EV}$ 大小成線性關(guān)系的。
```
// 曝光值設(shè)置成1.0
const float exposure = 1.;
vec2 uv = fragCoord/iResolution.xy;
vec4 col = texture(iChannel0,uv);
// 調(diào)整圖像的RGB
col.rgb = col.rgb * pow(2.,exposure);
fragColor = vec4(col.rgb,1.0);
```
exposure分別等于0.0、1.0、1.5 時
GPUImageContrastFilter
調(diào)節(jié)圖像的對比度。對比度，簡單來講就是反應(yīng)了一張圖像的亮區(qū)域和暗區(qū)域的層次感。更詳細的內(nèi)容請訪問對比度。對比度的算法公式:
$y = [x - 127.5 * (1 - b)] * k + 127.5 * (1 + b)$
其中 $x$ 為調(diào)節(jié)前的像素值， $y$ 為調(diào)節(jié)后的像素值; $b$ 的取值范圍 $[-1,1]$ ,用于調(diào)節(jié)亮度; $k$ 用于調(diào)整對比度。特別地: $當(dāng)b=0時， y = (x - 127.5) * k + 127.5$ ,此時只調(diào)整對比度；當(dāng) $k=1時， y = x + 255 * b$ ,此時只調(diào)整亮度。
```
vec3 col = texture(iChannel0,uv).rgb;
float contrast = 0.2;
col = (col.rgb - vec3(.5)) * contrast + vec3(.5);
fragColor = vec4(col, 1.);
```
contrast分別等于1.0、2.0、3.0 時:

GPUImageSaturationFilter
調(diào)整圖像的飽和度。色彩調(diào)整之飽和度和亮度已經(jīng)介紹了飽和度相關(guān)的概念，此處不再贅述。

 float saturation = 2.2;
 vec3 col = texture(iChannel0,uv).rgb;
  // 根據(jù)公式計算同等亮度情況下飽和度最低的值 即Saturation=0 
 const vec3 luminanceWeighting = vec3(0.2125, 0.7154, 0.0721);
 float luminance = dot(col,luminanceWeighting);
 vec3 greyScaleColor = vec3(luminance);
 // 在飽和度最低的圖像和原圖之間進行差值
 fragColor = vec4(mix(greyScaleColor, col, saturation), 1.);

當(dāng)saturation分別等于0.0、1.0、2.2時:

GPUImageGammaFilter
伽馬線效果
$f(I) = I^γ$

// gamma值設(shè)置為2.2  一般取值范圍 0.0 ~ 3.0，默認1.0
const float gamma = 2.2; 
vec2 uv = fragCoord/iResolution.xy;
vec4 col = texture(iChannel0,uv);
// 分別對R、G、B進行g(shù)amma增長
fragColor = vec4(pow(col.rgb,vec3(gamma)),col.a);

當(dāng)gamma分別等于0.5、1.5、2.5時:

GPUImageColorInvertFilter
反色效果

vec4 col = texture(iChannel0,uv);
// rgb取相反值
fragColor = vec4(1.-col.rgb,col.a);

GPUImageSepiaFilter
深褐色(懷舊效果)
顏色轉(zhuǎn)換公式:
$Red = 0.393 * Red + 0.769 * Green + 0.189 * Blue;\\ Green = 0.349 * Red + 0.686 * Green + 0.168 * Blue;\\ Blue = 0.272 * Red + 0.534 * Green + 0.131 * Blue;$

vec2 uv = fragCoord/iResolution.xy;
vec4 col = texture(iChannel0,uv);

// common 
const mat3 RGBToSepiaMatrix = mat3(
  0.393,0.769,0.189,
  0.349,0.686,0.168,
  0.272,0.534,0.131
);
// gpuimage使用的Matrix
const mat3 RGBToSepiaMatrix = mat3(
    0.3588,0.7044,0.1368,
    0.2990,0.5870,0.1140,
    0.2392,0.4696,0.0912
);
const float sepiaIntensity = 1.;
col.rgb = mix(col.rgb,col.rgb * RGBToSepiaMatrix,sepiaIntensity);
fragColor = vec4(col.rgb,1.0);

https://learnopengl.com/Advanced-Lighting/Gamma-Correction

GPUImageLevelsFilter
GPUImageGrayscaleFilter
灰度濾鏡。獲取圖片的灰度圖方法有很多種，常見的有平均值法、心理學(xué)法、去飽和法、分解法、單一通道法。
平均值法: $Gray = (Red + Green + Blue) / 3$
心理學(xué)法: $Gray = (Red * 0.3 + Green * 0.59 + Blue * 0.11)$
和心理學(xué)類似的算法還有: $Gray = (Red * 0.2126 + Green * 0.7152 + Blue * 0.0722)$ 或 $Gray = (Red * 0.299 + Green * 0.587 + Blue * 0.114)$
去飽和法: $Gray = (max(Red, Green, Blue) + min(Red, Green, Blue) ) / 2$
分解法: $Gray = max(Red, Green, Blue) 或 Gray = min(Red, Green, Blue)$
單一通道法: $Gray = Red 或 Gray = Green 或 Gray = Blue$
GPUImage這里采用的是心理學(xué)法。
```
 const vec3 W = vec3(0.2125, 0.7154, 0.0721);
 vec4 col = texture(iChannel0,uv);
 // to gray 
 float gray = dot(col.rgb,W);
 fragColor = vec4(vec3(gray),1.0);
```
注: dot(col.rgb,W) = col.r * W.x + col.g * W.y + col.b * W.z