零. 前言
在APP开发中,礼物特效是一个比较重要的业务,而礼物特效的需求中,往特效插入头像和昵称又是透明特效的进一步实现,即往视频里面插入遮罩,腾讯开源的VAP是业界比较靠谱的遮罩实现方案,其效果如下:
一. VAP实现的原理
由于目前的特效是基于MP4格式的视频实现的,往视频直接插入头像目前是无法实现的,需要开发者每一帧每一帧地对遮罩区域进行识别,将头像纹理传入遮罩区域中,与遮罩进行融合,最终达到效果,以下是腾讯的原素材MP4:
在腾讯自研的工具中,还有每一帧的rgb、alpha、遮罩位置点信息,在渲染过程中可以采用这些信息,逐帧进行渲染,从而达到以上的效果。
二. 自实现的一些想法
1. 初步想法
在采用腾讯的方案实现之前,自己有一些自实现的小想法,在之前的Metal与图形渲染三:透明通道视频中,我们采用了左半部分的R通道代表alpha值,突然有个大胆的想法,如果我们采用G值代表遮罩位置,是不是就可以实现遮罩方案了呢?
说干就干,找美术导出了一个含有遮罩的Mp4文件,右半部分的R值代表透明度,而G值则代表遮罩位置,G值大于30代表有一个遮罩,可以看到正中间有一个等待被替换的头像。
2. 动手后的第一个难题
识别区域很简单,只要在片段着色器加个判断:if (255.0 * extraData.g) > 30.0
,然后把片段着色器的输出改为gl_FragColor = vec4(0,0,0, extraData.r);
就可以得到以下的效果。
然鹅,在替换纹理的过程中,遇到了我的第一个难题:怎么对需要替换的纹理进行采样。
我们知道,片段着色器是对光栅化后的像素进行处理,该着色器只会知道当前某个像素相对于该原图像(黄色区域)的位置,而不知道该像素相对于将要被替换的区域(蓝色区域)的相对位置,导致我们无法获知,当前像素点相对于需要替换的纹理(绿色)的位置。
也就是说,即便我们识别出来了某个像素点是遮罩点,但我们无法从另一个输入的纹理进行采样,因为我们并不知道当前像素点相对于纹理的位置。
3. 解决思路
那如果我们在提取右半边的时候,在提取渲染的过程中,顺便知道了该区域的大小和具体方位的话,我们在混合渲染时候拿到这个方位,是不是就能提取到像素相对于替换纹理的位置了呢?
这个方位我们可以通过该遮罩的坐标(minX, minY, maxX, maxY)确定出遮罩位置的矩形,在下一层中通过读取这个点相对于矩形的位置,来获取到需要提取的纹理坐标。
但是问题产生了,在GPU渲染的过程中,每个像素的渲染是独立的,我们并不能存储坐标值,而CPU也无法实时获取到GPU渲染过程中的某一个参数,只能读取渲染前/渲染后的完整图像的像素值,Stack Overflow问题1, Stack Overflow问题2印证了这一点。
那么只能尝试从渲染后的图像入手了,GPUImage库是链式调用的,在GPUImageCropFilter
裁剪渲染后输出为GPUImageTwoInputFilter
的输入,我们可以获取GPUImageCropFilter
的输出(或GPUImageTwoInputFilter
的输入),用CPU读取每一个像素后,得到(minX, minY, maxX, maxY),再传入到GPUImageTwoInputFilter
中。
这里我们采取的方案是用GPUImageTwoInputFilter
的输入数据,在渲染开始前获取到输入数据的值,再传入到片段着色器中:
- (void)renderToTextureWithVertices:(const GLfloat *)vertices textureCoordinates:(const GLfloat *)textureCoordinates {
[self extractColorFrameBuffer:secondInputFramebuffer];
[super renderToTextureWithVertices:vertices textureCoordinates:textureCoordinates];
}
GPUImageFramebuffer
有个byteBuffer
,就是像素的BGRA数组,其排列方式为:
[B,G,R,A,B,G,R,A,....] // bytesPerRow个值
[B,G,R,A,B,G,R,A,....] // bytesPerRow个值
... // height行
[B,G,R,A,B,G,R,A,....] // bytesPerRow个值
既然我们要取G值,那么就需要遍历每一个像素点的第二位,读取出来,如果大于30,则判定为遮罩像素,传递给片段着色器
- (void)extractColorFrameBuffer:(GPUImageFramebuffer *)frameBuffer
{
maxX = maxY = 0.0;
minX = minY = 1.0;
GLubyte *rawImagePixels = frameBuffer.byteBuffer;
CVPixelBufferRef pixelBuffer = frameBuffer.pixelBuffer;
size_t bytesPerRow = CVPixelBufferGetBytesPerRow( pixelBuffer );
NSUInteger totalNumberOfPixels = round(bytesPerRow / 4 * inputTextureSize.height);
CFAbsoluteTime startTime = CFAbsoluteTimeGetCurrent();
for (NSUInteger currentPixel = 0; currentPixel < totalNumberOfPixels; currentPixel ++) {
// BGRA,取第二位
unsigned int green = rawImagePixels[currentPixel * 4 + 1];
BOOL isGreen = green > 30;
if ([self isValidGreen:isGreen]) {
NSInteger pixelPerRow = bytesPerRow / 4;
NSUInteger xCoordinate = currentPixel % pixelPerRow;
NSUInteger yCoordinate = currentPixel / pixelPerRow;
CGFloat normalizedXCoordinate = (xCoordinate / inputTextureSize.width);
CGFloat normalizedYCoordinate = (yCoordinate / inputTextureSize.height);
minY = MIN(minY, normalizedYCoordinate);
maxY = MAX(maxY, normalizedYCoordinate);
minX = MIN(minX, normalizedXCoordinate);
maxX = MAX(maxX, normalizedXCoordinate);
}
}
NSDictionary *extraDict = @{
@"minX" : @(minX),
@"maxX" : @(maxX),
@"minY" : @(minY),
@"maxY" : @(maxY),
};
__weak typeof(self) weakSelf = self;
[extraDict enumerateKeysAndObjectsUsingBlock:^(id _Nonnull key, id _Nonnull obj, BOOL * _Nonnull stop) {
if ([obj isKindOfClass:[NSNumber class]]) {
[weakSelf setFloat:[obj floatValue] forUniformName:key];
}
}];
//这部分为需要统计时间的代码
CFAbsoluteTime endTime = (CFAbsoluteTimeGetCurrent() - startTime);
NSLog(@"方法耗时: %f ms", endTime * 1000.0);
}
为排除干扰,需要连续n个点为遮罩点,才会判断为遮罩:
#define kGreenThreshold 5
- (BOOL)isValidGreen:(BOOL)isGreen {
if (!isGreen) {
lastGreenCount = 0;
return NO;
} else {
lastGreenCount++;
}
if (lastGreenCount <= kGreenThreshold) {
return NO;
}
return YES;
}
在片段着色器尝试输出遮罩区域:
void main() {
mediump vec4 origin = texture2D(inputImageTexture, textureCoordinate);
mediump vec4 extraData = texture2D(inputImageTexture2, textureCoordinate2);
float green = extraData.g;
if ((textureCoordinate2.x >= minX) && (textureCoordinate2.y >= minY) && (textureCoordinate2.x <= maxX) && (textureCoordinate2.y <= maxY)) {
mediump vec2 avatarPos = vec2(textureCoordinate2.x - minX, textureCoordinate2.y - minY);
mediump vec4 avatarFrag = texture2D(inputImageTexture3, avatarPos);
gl_FragColor = vec4(0,0,0, extraData.r);
} else {
gl_FragColor = vec4(origin.rgb, extraData.r);
}
}
最终能直接识别出遮罩区域了:
4. 性能分析
当我为得到结果感到高兴时,性能的表现狠狠地泼了一盆冷水过来:
这是没有用CPU读取像素的性能:
这是用了CPU读取像素的性能:
可以看到,如果用CPU去将每一帧的像素遍历读取的话,性能会大大受到影响,这是绝对无法容忍的..
不过也是,每一帧有好几十万个像素点,每一帧都这样搞,本应放到GPU处理的内容交由CPU处理了,CPU吃不消也是正常的..鉴于CPU获取到渲染内容也就像素这一种方式了,遂放弃该思路,老老实实接入VAP吧= =
三. 总结
虽然这次尝试以放弃告终,但经过自己好多天的查找资料、阅读文档,最终读取到了遮罩的最小最大XY坐标,并渲染到屏幕上,也算是有所收获,起码初步了解到了GPUImage的工作原理,以及如何编写OpenGL的着色器。
下一步我将阅读下VAP的源码,并尝试接入到工程中,毕竟他们这种思路才是比较合理的,将遮罩识别的步骤放到美术的工作,而不是用户的使用过程中才去识别,对于性能表现、对于可拓展性,无疑都是一个比较好的选择。还是要努力追赶上大佬们的脚步呀!
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