当前位置: 首页 > news >正文

Android Bitmap 模糊效果实现 (二)

文章目录

  • Android Bitmap 模糊效果实现 (二)
      • 使用 Vukan 模糊
      • 使用 RenderEffect 模糊
      • 使用 GLSL 模糊
      • RS、Vukan、RenderEffect、GLSL 效率对比

Android Bitmap 模糊效果实现 (二)

本文首发地址 https://blog.csdn.net/CSqingchen/article/details/134656140
最新更新地址 https://gitee.com/chenjim/chenjimblog

通过 Android Bitmap 模糊效果实现 (一),我们知道可以使用 Toolkit 实现 Bitmap 模糊,还能达到不错的效果。本文主要讲解另外几种实现Bitmap模糊的方法并对比效率。

使用 Vukan 模糊

Vulkan 是一种低开销、跨平台的 API,用于高性能 3D 图形。
Android平台包含 Khronos Group 的 Vulkan API规范的特定实现。
Android Vulkan 使用可以参考:
https://developer.android.com/ndk/guides/graphics/getting-started

使用 Vukan 模糊的核心代码如下,可参考 ImageProcessor.cpp

bool ImageProcessor::blur(float radius, int outputIndex) {RET_CHECK(1.0f <= radius && radius <= 25.0f);// Calculate gaussian kernel, this is equivalent to ComputeGaussianWeights at// https://cs.android.com/android/platform/superproject/+/master:frameworks/rs/cpu_ref/rsCpuIntrinsicBlur.cpp;l=57constexpr float e = 2.718281828459045f;constexpr float pi = 3.1415926535897932f;float sigma = 0.4f * radius + 0.6f;float coeff1 = 1.0f / (std::sqrtf(2.0f * pi) * sigma);float coeff2 = -1.0f / (2.0f * sigma * sigma);int32_t iRadius = static_cast<int>(std::ceilf(radius));float normalizeFactor = 0.0f;for (int r = -iRadius; r <= iRadius; r++) {const float value = coeff1 * std::powf(e, coeff2 * static_cast<float>(r * r));mBlurData.kernel[r + iRadius] = value;normalizeFactor += value;}normalizeFactor = 1.0f / normalizeFactor;for (int r = -iRadius; r <= iRadius; r++) {mBlurData.kernel[r + iRadius] *= normalizeFactor;}RET_CHECK(mBlurUniformBuffer->copyFrom(&mBlurData));// Apply a two-pass blur algorithm: a horizontal blur kernel followed by a vertical// blur kernel. This is equivalent to, but more efficient than applying a 2D blur// filter in a single pass. The two-pass blur algorithm has two kernels, each of// time complexity O(iRadius), while the single-pass algorithm has only one kernel,// but the time complexity is O(iRadius^2).auto cmd = mCommandBuffer->handle();RET_CHECK(beginOneTimeCommandBuffer(cmd));// The temp image is used as an output storage image in the first pass.mTempImage->recordLayoutTransitionBarrier(cmd, VK_IMAGE_LAYOUT_GENERAL, /*preserveData=*/false);// First pass: apply a horizontal gaussian blur.mBlurHorizontalPipeline->recordComputeCommands(cmd, &iRadius, *mInputImage, *mTempImage,mBlurUniformBuffer.get());// The temp image is used as an input sampled image in the second pass,// and the staging image is used as an output storage image.mTempImage->recordLayoutTransitionBarrier(cmd, VK_IMAGE_LAYOUT_SHADER_READ_ONLY_OPTIMAL);mStagingOutputImage->recordLayoutTransitionBarrier(cmd, VK_IMAGE_LAYOUT_GENERAL,/*preserveData=*/false);// Second pass: apply a vertical gaussian blur.mBlurVerticalPipeline->recordComputeCommands(cmd, &iRadius, *mTempImage, *mStagingOutputImage,mBlurUniformBuffer.get());// Prepare for image copying from the staging image to the output image.mStagingOutputImage->recordLayoutTransitionBarrier(cmd, VK_IMAGE_LAYOUT_TRANSFER_SRC_OPTIMAL);// Copy staging image to output image.recordImageCopyingCommand(cmd, *mStagingOutputImage, *mOutputImages[outputIndex]);// Submit to queue.RET_CHECK(endAndSubmitCommandBuffer(cmd, mContext->queue()));return true;
}

Vukan 环境、资源、Pipeline 相关代码如下

https://github.com/android/renderscript-samples/tree/main/RenderScriptMigrationSample/app/src/main/cpp

上层接口参见 VulkanImageProcessor

这里需要用到 libVkLayer_khronos_validation.so, 可以在以下地址下载新版本
https://github.com/KhronosGroup/Vulkan-ValidationLayers

使用 RenderEffect 模糊

实现代码如下

override fun blur(radius: Float, outputIndex: Int): Bitmap {params?.let {val blurRenderEffect = RenderEffect.createBlurEffect(radius, radius,Shader.TileMode.MIRROR)return applyEffect(it, blurRenderEffect, outputIndex)}throw RuntimeException("Not configured!")
}
private fun applyEffect(it: Params, renderEffect: RenderEffect, outputIndex: Int): Bitmap {it.renderNode.setRenderEffect(renderEffect)val renderCanvas = it.renderNode.beginRecording()renderCanvas.drawBitmap(it.bitmap, 0f, 0f, null)it.renderNode.endRecording()it.hardwareRenderer.createRenderRequest().setWaitForPresent(true).syncAndDraw()val image = it.imageReader.acquireNextImage() ?: throw RuntimeException("No Image")val hardwareBuffer = image.hardwareBuffer ?: throw RuntimeException("No HardwareBuffer")val bitmap = Bitmap.wrapHardwareBuffer(hardwareBuffer, null)?: throw RuntimeException("Create Bitmap Failed")hardwareBuffer.close()image.close()return bitmap
}
inner class Params(val bitmap: Bitmap, numberOfOutputImages: Int) {@SuppressLint("WrongConstant")val imageReader = ImageReader.newInstance(bitmap.width, bitmap.height,PixelFormat.RGBA_8888, numberOfOutputImages,HardwareBuffer.USAGE_GPU_SAMPLED_IMAGE or HardwareBuffer.USAGE_GPU_COLOR_OUTPUT)val renderNode = RenderNode("RenderEffect")val hardwareRenderer = HardwareRenderer()init {hardwareRenderer.setSurface(imageReader.surface)hardwareRenderer.setContentRoot(renderNode)renderNode.setPosition(0, 0, imageReader.width, imageReader.height)}
}

完整实例参考
RenderEffectImageProcessor.kt

使用 GLSL 模糊

主要流程:

  • 将输入 Bitmap 转为纹理
    GLES31.glTexStorage2D( GLES31.GL_TEXTURE_2D, 1, GLES31.GL_RGBA8, mInputImage.width, mInputImage.height )
  • 通过 OpenGL 处理纹理

完整实例参考 GLSLImageProcessor.kt

RS、Vukan、RenderEffect、GLSL 效率对比

通过示例 RenderScriptMigrationSample 可以看到
他们之间效率对比结果如下


以上就是 Bitmap 模糊实现的方案二,希望对你有所帮助。
如果你在使用过程遇到问题,可以留言讨论。
如果你觉得本文写的还不错,欢迎点赞收藏。


相关文章
Android Bitmap 模糊效果实现 (一)
Android Bitmap 模糊效果实现 (二)

相关文章:

Android Bitmap 模糊效果实现 (二)

文章目录 Android Bitmap 模糊效果实现 (二)使用 Vukan 模糊使用 RenderEffect 模糊使用 GLSL 模糊RS、Vukan、RenderEffect、GLSL 效率对比 Android Bitmap 模糊效果实现 (二) 本文首发地址 https://blog.csdn.net/CSqingchen/article/details/134656140 最新更新地址 https:/…...

初识Java 18-4 泛型

目录 泛型存在的问题 在泛型中使用基本类型 实现参数化接口 类型转换和警告 无法实现的重载 基类会劫持接口 自限定类型 奇异递归类型 自限定 自限定提供的参数协变性 本笔记参考自&#xff1a; 《On Java 中文版》 泛型存在的问题 接下来讨论的&#xff0c;是在泛型…...

家政保洁预约小程序app开发特点有哪些?

家政预约服务小程序APP开发的特点介绍&#xff1b; 1. 低成本&#xff1a;用户通过手机APP下单&#xff0c;省去了中介费用&#xff0c;降低了雇主的雇佣成本。 2. 高收入&#xff1a;家政服务人员通过手机APP接单&#xff0c;省去了中介费用&#xff0c;从而提高了服务人员的…...

【JavaEE初阶】 HTTP响应报文

文章目录 &#x1f332;序言&#x1f38d;200 OK&#x1f340;404 Not Found&#x1f384;403 Forbidden&#x1f334;405 Method Not Allowed&#x1f38b;500 Internal Server Error&#x1f333;504 Gateway Timeout&#x1f332;302 Move temporarily&#x1f38d;301 Move…...

PTA: 螺旋矩阵

题目 所谓“螺旋矩阵”&#xff0c;是指对任意给定的N&#xff0c;将1到NN的数字从左上角第1个格子开始&#xff0c;按顺时针螺旋方向顺序填入NN的方阵里。本题要求构造这样的螺旋方阵。 格式 输入格式: 输入在一行中给出一个正整数N&#xff08;<10&#xff09;。 输出…...

SparkSQL远程调试(IDEA)

启动Intellij IDEA&#xff0c;打开spark源码项目&#xff0c;配置远程调试 Run->Edit Configuration 启动远程spark-sql spark-sql --verbose --driver-java-options "-Xdebug -Xrunjdwp:transportdt_socket,servery,suspendy,address5005"运行远程调试&#xf…...

Vue2 Vue3 响应式实现原理

Vue2 和 Vue3 的响应式实现原理有所不同。 Vue2 响应式实现原理&#xff1a; Vue2 使用 Object.defineProperty() 方法来实现数据劫持&#xff0c;从而实现数据的响应式更新。具体步骤如下&#xff1a; 首先&#xff0c;在初始化阶段&#xff0c;遍历 data 对象的所有属性&a…...

Android Tombstone 与Debuggerd 原理浅谈

一、前言 Android系统类问题主要有stability、performance、power、security。tombstoned是android平台的一个守护进程&#xff0c;它注册成3个socket服务端&#xff0c;客户端封装在crash_dump和debuggerd_client。 crash_dump用于跟踪定位C crash&#xff0c; debuggerd_cli…...

Matlab 三维电力线重建

文章目录 一、简介二、实现代码三、实现效果参考资料一、简介 之前曾经讨论过关于悬链线方程的曲线拟合点云最小二乘法拟合曲线,在这篇博客中其实拟合的是悬链线的一种近似形式,但对于大多数情况下已经够用了。方程如下所示: z = A ( x 2 + y 2 ) +...

GoLang Filepath.Walk遍历优化

原生标准库在文件量过大时效率和内存均表现不好 1400万文件遍历Filepath.Walk 1400万文件重写直接调用windows api并处理细节 结论 1400万文件遍历时对比 对比条目filepath.walkwindows api并触发黑科技运行时间710秒22秒内存占用480M38M 关键代码 //超级快的文件遍历 fun…...

Java面向对象第7天

精华笔记&#xff1a; 成员内部类&#xff1a;了解&#xff0c;应用率不高 类中套类&#xff0c;外面的称为外部类&#xff0c;里面的称为内部类 内部类只服务于外部类&#xff0c;对外不具备可见性 内部类对象通常在外部类中创建 内部类中可以直接访问外部类的成员(包括私有…...

网络安全如何自学?

1.网络安全是什么 网络安全可以基于攻击和防御视角来分类&#xff0c;我们经常听到的 “红队”、“渗透测试” 等就是研究攻击技术&#xff0c;而“蓝队”、“安全运营”、“安全运维”则研究防御技术。 2.网络安全市场 一、是市场需求量高&#xff1b; 二、则是发展相对成熟…...

Flink-时间窗口

在流数据处理应用中&#xff0c;一个很重要、也很常见的操作就是窗口计算。所谓的“窗口”&#xff0c;一 般就是划定的一段时间范围&#xff0c;也就是“时间窗”&#xff1b;对在这范围内的数据进行处理&#xff0c;就是所谓的 窗口计算。所以窗口和时间往往是分不开的。 时…...

软件设计模式原则(三)单一职责原则

单一职责原则&#xff08;SRP&#xff09;又称单一功能原则。它规定一个类应该只有一个发生变化的原因。所谓职责是指类变化的原因。如果一个类有多于一个的动机被改变&#xff0c;那么这个类就具有多于一个的职责。而单一职责原则就是指一个类或者模块应该有且只有一个改变的原…...

使用Postman创建Mock Server

这篇文章将教会大家如何利用 Postman&#xff0c;通过 Mock 的方式测试我们的 API。 什么是 Mock Mock 是一项特殊的测试技巧&#xff0c;可以在没有依赖项的情况下进行单元测试。通常情况下&#xff0c;Mock 与其他方法的主要区别就是&#xff0c;用于取代代码依赖项的模拟对…...

【古月居《ros入门21讲》学习笔记】15_ROS中的坐标系管理系统

目录 说明&#xff1a; 1. 机器人中的坐标变换 tf功能包能干什么&#xff1f; tf坐标变换如何实现 2. 小海龟跟随实验 安装 ros-melodic-turtle-tf 实验命令 运行效果 说明&#xff1a; 1. 本系列学习笔记基于B站&#xff1a;古月居《ROS入门21讲》课程&#xff0c;且使…...

初始linux:文件操作

目录 提示&#xff1a;以下指令均在Xshell 7 中进行 linux的理念 一、echo echo "字符串" 二、输出重定向 > > [文件] echo "字符串" > [文件] echo "字符串" > > [文件] 制作大文件 三、< 输入重定向与ca…...

iOS上传ipa使用可视化工具Transporter

文章目录 前言一、Transporter二、Appuploader三、iTMSTransporter总结 前言 最近为了让非开发人员上传IPA文件&#xff0c;特意找了一些方法&#xff0c;至于以前的ApplicationUploader已经不能用了&#xff0c;下面介绍两个工具可以上传IPA包。 一、Transporter 1、操作简单…...

解读《陆奇最新演讲实录—我的大模型世界观》

腾讯科技频道记者张小珺一篇《陆奇最新演讲实录—我的大模型世界观》刷爆朋友圈。文章知识点丰富、字里行间处处流淌着创业方法论和AI应用商机&#xff0c;含金量极高&#xff01; PS&#xff1a;一家之言、不求苟同。如有不爽之处&#xff0c;欢迎来 找我。 腾讯新闻原文&am…...

ChatGPT到底是如何运作?

自从2022年11月30日发布以来&#xff0c;ChatGPT一直占据着科技届的头条位置&#xff0c;随着苹果的创新能力下降&#xff0c;ChatGPT不断给大家带来震撼&#xff0c;2023年11月7日&#xff0c;首届OpenAI开发者大会在洛杉矶举行&#xff0c;业界普遍认为&#xff0c;OpenAI的开…...

生成 Git SSH 证书

&#x1f511; 1. ​​生成 SSH 密钥对​​ 在终端&#xff08;Windows 使用 Git Bash&#xff0c;Mac/Linux 使用 Terminal&#xff09;执行命令&#xff1a; ssh-keygen -t rsa -b 4096 -C "your_emailexample.com" ​​参数说明​​&#xff1a; -t rsa&#x…...

DBAPI如何优雅的获取单条数据

API如何优雅的获取单条数据 案例一 对于查询类API&#xff0c;查询的是单条数据&#xff0c;比如根据主键ID查询用户信息&#xff0c;sql如下&#xff1a; select id, name, age from user where id #{id}API默认返回的数据格式是多条的&#xff0c;如下&#xff1a; {&qu…...

今日科技热点速览

&#x1f525; 今日科技热点速览 &#x1f3ae; 任天堂Switch 2 正式发售 任天堂新一代游戏主机 Switch 2 今日正式上线发售&#xff0c;主打更强图形性能与沉浸式体验&#xff0c;支持多模态交互&#xff0c;受到全球玩家热捧 。 &#x1f916; 人工智能持续突破 DeepSeek-R1&…...

深入解析C++中的extern关键字:跨文件共享变量与函数的终极指南

&#x1f680; C extern 关键字深度解析&#xff1a;跨文件编程的终极指南 &#x1f4c5; 更新时间&#xff1a;2025年6月5日 &#x1f3f7;️ 标签&#xff1a;C | extern关键字 | 多文件编程 | 链接与声明 | 现代C 文章目录 前言&#x1f525;一、extern 是什么&#xff1f;&…...

浅谈不同二分算法的查找情况

二分算法原理比较简单&#xff0c;但是实际的算法模板却有很多&#xff0c;这一切都源于二分查找问题中的复杂情况和二分算法的边界处理&#xff0c;以下是博主对一些二分算法查找的情况分析。 需要说明的是&#xff0c;以下二分算法都是基于有序序列为升序有序的情况&#xf…...

JVM 内存结构 详解

内存结构 运行时数据区&#xff1a; Java虚拟机在运行Java程序过程中管理的内存区域。 程序计数器&#xff1a; ​ 线程私有&#xff0c;程序控制流的指示器&#xff0c;分支、循环、跳转、异常处理、线程恢复等基础功能都依赖这个计数器完成。 ​ 每个线程都有一个程序计数…...

【Redis】笔记|第8节|大厂高并发缓存架构实战与优化

缓存架构 代码结构 代码详情 功能点&#xff1a; 多级缓存&#xff0c;先查本地缓存&#xff0c;再查Redis&#xff0c;最后才查数据库热点数据重建逻辑使用分布式锁&#xff0c;二次查询更新缓存采用读写锁提升性能采用Redis的发布订阅机制通知所有实例更新本地缓存适用读多…...

三分算法与DeepSeek辅助证明是单峰函数

前置 单峰函数有唯一的最大值&#xff0c;最大值左侧的数值严格单调递增&#xff0c;最大值右侧的数值严格单调递减。 单谷函数有唯一的最小值&#xff0c;最小值左侧的数值严格单调递减&#xff0c;最小值右侧的数值严格单调递增。 三分的本质 三分和二分一样都是通过不断缩…...

[论文阅读]TrustRAG: Enhancing Robustness and Trustworthiness in RAG

TrustRAG: Enhancing Robustness and Trustworthiness in RAG [2501.00879] TrustRAG: Enhancing Robustness and Trustworthiness in Retrieval-Augmented Generation 代码&#xff1a;HuichiZhou/TrustRAG: Code for "TrustRAG: Enhancing Robustness and Trustworthin…...

【阅读笔记】MemOS: 大语言模型内存增强生成操作系统

核心速览 研究背景 ​​研究问题​​&#xff1a;这篇文章要解决的问题是当前大型语言模型&#xff08;LLMs&#xff09;在处理内存方面的局限性。LLMs虽然在语言感知和生成方面表现出色&#xff0c;但缺乏统一的、结构化的内存架构。现有的方法如检索增强生成&#xff08;RA…...