iOS 图片、视频转字符画

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1. 实现原理

1.1 RGB转灰度值

首先,我们知道在OpenGL中颜色有4个通道RGBA,对于一般图片A=1.0。那还有3个通道需要处理,RGB。

而我们的字符画使用1个字符表示1块颜色,即我们需要将RGB三个通道进行某种处理(3个值),让它们变为1个值,我们才能对应某1个字符。

上面所说的某种处理就是:RGB值转换为灰度值

这个部分我们可以通过shader进行转换,shader来自GPUImageGrayscaleFilter

precision highp float;
varying vec2 textureCoordinate;
uniform sampler2D inputImageTexture;
const highp vec3 W = vec3(0.2125, 0.7154, 0.0721);
void main()
{
   lowp vec4 textureColor = texture2D(inputImageTexture, textureCoordinate);
   float luminance = dot(textureColor.rgb, W);
   gl_FragColor = vec4(vec3(luminance), textureColor.a);
}

通过上面的处理,我们就把RGB值转换为了灰度值,或者shader中的luminance(亮度值)。

此时,RGB值均等于luminance。(后面直接使用RGB中任何一个值即可)

1.2 灰度值转字符

现在的灰度值范围为[0,1.0],我们将其量化为15个等级。

等级细分可根据需求自己确定。

由低到高为[0, 1/15, 2/15,...,1.0]

图中文字可自行选择,保证其在图中黑白占比接近对应的等级即可。

1.3 灰度图尺寸转换

如果我们使用一个像素表示一个字符,肯定是看不出字符的形状的,所以一般采用多个像素点表示一个字符的形式来进行显示。所以未转换成字符的时候,用多个点表示一个灰度,就会得到下面这张马赛克风格的图。

示例中,我采用了10*10的像素点来表示一个灰度值。10*10比较难画,下面我用5*5的像素点来解释。

如果用5*5的像素点来表示1个灰度值,我们需要用25个点的灰度值算一个平均,然后再用这个灰度值去填充25个像素格子。那如果我把图片的长和宽都缩小5倍,然后用灰度值来绘制,那么GPU会帮我们完成计算,而且现在我只需要1个格子。

我们再来一个具体的例子,假设我有一张1000*1000的图,通过灰度shader和在0.1倍的frame buffer上进行绘制,就可以得到一个100*100的灰度图查询的纹理。

即,对于原始图中坐标(x,y),x∈[0,9],y∈[0,9]的这些像素点,只需要使用灰度图查询纹理(0,0)这一个像素点的灰度值即可。

1.4 灰度值映射字符纹理

varying highp vec2 textureCoordinate; // 纹理坐标
varying highp vec2 textureCoordinate2; // 纹理坐标(未用到)

uniform sampler2D inputImageTexture; //字符纹理
uniform sampler2D inputImageTexture2; // 灰度值参考纹理

uniform highp vec2 textureSize; // 原图尺寸

void main()
{
  // 像素点坐标
  highp vec2 coordinate = textureCoordinate * textureSize;

  // demo这里写死,可以根据实际情况调整
  highp float width = 10.0;
  // 计算width*width的区域的中点
  highp vec2 midCoor = min((floor(coordinate / width) * width + width * 0.5) / textureSize, 1.0);
  // 得到中点的灰度值
  lowp vec4 color = texture2D(inputImageTexture2, midCoor);
  // 一个字符的归一化纹理坐标
  coordinate = mod(coordinate, width) / width;
  // 为了节约性能,15个字符我们放在一个纹理上,需要根据灰度值进行x偏移
  coordinate.x = (floor(color.r * 14.0) + coordinate.x) / 15.0;

  gl_FragColor = texture2D(inputImageTexture, coordinate);
}
  1. 我们根据纹理坐标和纹理的尺寸算出对应的像素点坐标。

  2. 计算width*width的区域的中点,并得到中心点的灰度值。

    由于小尺寸的灰度纹理我们是分开得到的,不能保证一定满足我们上面提到的理想效果,所以采用了中心点的灰度值。

  3. 我们用width*width的像素点表示一个字符,计算出对应字符的归一化纹理坐标。

  4. 为了节约性能,由于15个字符纹理我们横向合并在一个纹理中,所以要根据灰度值进行偏移,灰度值选择对应的字符纹理。

2. Demo

Demo代码

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