如何製作攝影類 app 中的濾鏡?
是統一加一層調製好的調色調光的模板,還是說根據不同照片先進行自動曝光等再加?製作麻煩么?是否有開源的濾鏡?
因為很重要,所以更新在前面:
沒想到很多朋友都很關心最後提的美顏演算法,我也不斷收到詢問相關細節的私信。之前由於各種原因不太方便透露所以沒有回復各位。
最近當時合作的工程師決定開!源!整!套!算!法! 歡迎大家去送個 Star。
Github 鏈接:YuAo/YUCIHighPassSkinSmoothing: An implementation of High Pass Skin Smoothing using Apple#x27;s Core Image Framework
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以下為原答案:
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前面的幾個回答都在講技術層面的東西,我來從濾鏡設計的角度來聊聊!(???ω???)
題主「加一層調製好的調色調光的模板」的猜測是正確的。之前曾做過一個圖片處理 App 的設計,當時所在的團隊採用的實現方法也是開源的,具體實現流程與 使用CIColorCube快速製作濾 一文中描述的方法思路相同,另外我們當時還能實現類似 Photoshop 中的圖層混合模式(疊加、正片疊底、柔光、強光等),但這部分我沒找到相關的文章鏈接,歡迎大家幫我補充。
我們使用的這種濾鏡製作流程可以理解為製作了一個映射,也就是說,設計師用 Photoshop 調出來的色彩效果輸出在了下面這種「格子圖」上,在 App 里通過解析「格子圖」得到了色彩的變化規則,然後把這個規則應用在了照片上。注意,這裡只能進行顏色上的調整(曲線,色彩平衡等),其他效果調整也只限於利用圖層間混合模式的更改,例如可做暗角、漏光等效果。
濾鏡的製作和攝影后期處理很像,都是調各種參數,但調濾鏡並不需要針對某一張照片做太深入的處理,所以不會很繁瑣。我甚至認為調整的參數類型越少越好,過於複雜的調整、過多的調整圖層反而會讓自己手忙腳亂,有時還會導致最終處理的圖片看起來畫質很差。
我最常用的調整工具就是「曲線」,偶爾還會用到「飽和度」、「色彩平衡」、「可選顏色」,這幾個工具配合起來可以在顏色調整上很快得到期望的效果。例如下面這個仿的「VscoCam」里某個濾鏡,用一個 rgb 曲線就可以搞定。
調好一個色調可以測試幾張其他照片,放到手機上看看效果(如果可以,讓工程師做個簡單的 demo 給設計師在手機上測試更是極好的),如果對效果拿捏不定,可以矯正下自己的眼睛,過幾分鐘再繼續調整,切忌不停的調整一個文件。另外,「色彩平衡」、「可選顏色」等這類工具處理稍微複雜的色調有些麻煩(就是會發生那種拿捏不定的情況),所以也嘗試過用兩個純色圖層,改變混合模式、透明度的方式來控制亮部和暗部(如下圖)。另外這樣做可以防止產生不自然的顏色過渡,尤其是顏色飽和度高的照片,處理後依然會顯得很自然。
「曲線」工具的創作空間其實非常廣,加上其他工具的配合,有時候很快就能做出還不錯的效果,就製作 App 濾鏡來說,完全足夠設計師來發揮了。
關於過程上,我個人還有一些小心得,供入門級選手參考(都是踩過的坑啊 &>﹏&< ):
1.要同時使用多張有一定差異的照片預覽效果
照片最好是幾種不同的光線環境下所拍攝,比如室內燈光、日光、夜景等等,手機相冊里隨便挑幾張都可以,也不用太極端。照片中的內容整體色調上也要略有區別,例如暖色的落日下、植物、街角......一定要有幾張是帶人臉的(如果 App 想針對國際市場並且注重人像處理,可以找一些其他膚色的人像照片)。
為什麼呢要這樣做?請看下圖:
兩張照片使用了一樣的效果調整(rgb曲線、選取顏色),處理後的左圖看起來沒什麼問題,但右圖絕對不是多數人喜歡的色調。
因為我只顧左圖好看,過分調整了黃與紅的顏色傾向,但黃與紅會直接影響皮膚的色調,所以導致了這樣的結果(摔)。
濾鏡也許不能把所有普通照片都變成驚為天人的藝術品,但如果用戶覺得自己的照片被變得更丑了,對於產品來說,那將是多麼糟糕的體驗!
2.給自己一個明確的規劃
濾鏡的設計製作是非常自由的,畢竟在 Photoshop 里調整圖片的各種效果實在太容易了,在曲線上隨便拉幾個點都能讓照片變得不一樣,但恰恰因為如此,很容易出現「隨便試試看」的情況,例如:把這個值調高點看看、把那個值降低試試... 一個下午過去了也沒做好一個濾鏡;或者忙活了一整天,發現自己做的幾個濾鏡效果看起來幾乎一樣,這會極大程度地降低我們的效率...... 沒錯,這個人就是我(???ω???)
建議可以試著從濾鏡數量和風格分布這兩個角度開始。以自己的經驗為例,我用一個上午看了很多同類產品(截了很多圖用來參考),最終決定產品初期先讓濾鏡保持在20個左右,大致分為「電影膠片」、「群眾喜聞樂見」、「黑白系列」三個方向,然後在過程中又在文件名里補充了很多描述文字以防效果太接近,直到最終完成。
哦,對了,濾鏡設計者的個人品味也非常重要。
p.s.最後給自己的親生產品打個廣告(已離職就不算軟文了吧),App Store 鏈接:MeShot
p.p.s. 這 App 的美顏演算法也是我設計噠 ( ·? .? ·? )?
希望大家能在相關技術研究上貢獻自己的力量,也歡迎有共同研究結果的朋友來一起探討。
具體「某個濾鏡要怎麼調出來?」這種問題,我不會再在私信中回復,敬請理解。
有這麼幾類:
(1)基於ColorMatrix,是一個4x5矩陣,分別代表 RGBA 的變換。
這種變換是像素獨立的,也就是說這個像素的變換,不會受周邊像素值的影響,只由自身的 RGBA 決定。
比如:亮度、對比、飽和度、色調、灰色化、分離RGB通道,都可以用這個完成。
(2)基於Convolution,就是@馮東 所說的卷積,一般是3x3的矩陣,也可以更大。
每個像素的變換,都會受周邊像素值的影響。
比如:邊緣檢測、浮雕化、模糊、銳化。
(3)基於Affine,也叫仿射矩陣變換。
比如:縮放、旋轉、傾斜。
(4)基於Displacement,也叫置換圖。
一般用於類似實現 Photoshop 的扭曲、液化效果。
(5)多圖像合成。
有很多種插值演算法,不再一一列舉了。
(6)自定義的處理程序,基本原理就是一個個像素遍歷,來進行分析處理。
這樣其實效率比較低,但是很多語言都提供了 Bitmap 原生 pixel 訪問介面,可以直接操作。
柔光鏡可以基於(1)(2)完成。LOMO可以基於(1)(5)完成。
正好前兩天在慕課網上看到2套關於濾鏡演算法原理介紹及實現的中文視頻課程,推薦給題主。
Android圖像處理
Android圖像處理
數字化濾鏡是利用信號處理的「卷積(convolution)」實現的。在平面照片上是用 kernel 來實現。比如下面 3x3 的 kernel:
0 1 0
1 0 1
0 1 0
原理就是像大石頭所說的那樣,我正在研究在iOS中的實現。
- 可以用CoreGraphics框架的方法去取一個個像素點的RGBA信息,然後修改像素的RGBA。這麼做缺點是很慢,但可以用多線程等方法讓用戶體驗好一些。
- 也可以用OpenGL ES,這個我在研究中。速度應該會很快,而且可以在拍照的時候加上濾鏡效果。stackoverflow上有個帖子,覺著靠譜:http://stackoverflow.com/questions/5156872/how-to-apply-filters-to-avcapturevideopreviewlayer/5158856#5158856
- iOS 5中有新的框架:CoreImage,它包裝了OpenGL ES。缺點就是iOS5以下用不了。
ios有個開源庫,GPUImage, 實時濾鏡
參與制作過一款主打圖片分享的app,濾鏡是蠻核心的一個功能。沒做過攝像頭實時濾鏡,做過拍好照片後期處理的濾鏡。分享下製作過程和經驗。
基於一套基本的圖像處理庫,可以實現亮度,對比度,飽和度,銳度調整,和正片疊底,灰度,色階調整等等一些基礎功能。如果設計師覺得某個基礎功能必不可少,庫裡面又沒有,就只能自己實現了。色階調整就是自己實現然後添加到庫裡面的。
設計師基於上述的基礎功能,在ps中處理一些照片,記下處理的步驟和參數,程序猿對著實現一下就好了,沒什麼難度。甚至計劃後期直接讓設計師寫配置文件,app載入一下就是一個新的濾鏡。還開腦洞讓用戶自己設計濾鏡,可以在app內互相交易。如果到時候app還活著的話。
遇到的難點有兩個,一個是畢竟我們用的基礎圖像演算法和ps用的不一樣,最後同樣的步驟和參數,出來的效果有細微差別,這就需要設計師指導著一點一點調整參數,很繁瑣。後來我們組團去eico design學習濾鏡製作技巧,有提到過這個問題。他們設計師老大呵呵一笑,說我們app用的濾鏡都是我自己實現的,封裝成庫給開發組用,當時我們就斯巴達了,開始威逼我們的設計師學寫代碼。
第二個難點跟我們當時用的庫有關,性能很低,線性的一步一步執行完耗時基本超過2s,用戶能忍我們都不能忍,尤其是在給程序猿發iphone 3gs做測試機的公司(對,就那家給猿用2g內存台式機的公司)。測試機上點一下,大概4秒才能看到效果。後來另外一個哥們用一個使用gpu運算的矩陣庫重寫了一部分耗時的基本處理演算法,才算稍微解決。估計現在應該不會遇到這種問題了。剛接觸這一塊,請問各位大俠,這種look up table圖是怎麼做出來的呢?用什麼軟體呢?
將24bit真彩色變成了64x64x64色這樣真的好嗎? 難到要立方體插值?
去研究研究岡薩雷斯~
這個問題的各種答案信息量很大,感謝各位~
寫個雙邊濾波加上美白效果就湊合了
不太複雜的處理,好像第三方SDK是有一些的。不過看具體需求,不一定匹配吧。
TuSDK,camera360,貌似濾鏡、美顏之類是有的。
1樓2樓都是搞研究的吧。
圖像處理的第三方庫很多,我看過些opencv,貌似不錯。
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