android – 寻找快速图像失真算法
作者:互联网
我正在尝试实现一个使用shpere失真滤波器的应用程序.我正在使用here中的算法,该算法通过getPixel()和setpixel()方法更改像素位置.我的问题是它对Android设备来说太慢了,并且有些应用程序实现相同的球体(和其他)过滤方式比我的方法更快. (例如Picsay Pro应用程序)任何人都可以共享或指示查找或实现快速失真算法.
实现算法的实际过滤器:
public boolean sphereFilter(Bitmap b, boolean bSmoothing)
{
int nWidth = b.getWidth();
int nHeight = b.getHeight();
Point [][] pt = new Point[nWidth][nHeight];
Point mid = new Point();
mid.x = nWidth/2;
mid.y = nHeight/2;
double theta, radius;
double newX, newY;
for (int x = 0; x < nWidth; ++x)
for (int y = 0; y < nHeight; ++y)
{
pt[x][y]= new Point();
}
for (int x = 0; x < nWidth; ++x)
for (int y = 0; y < nHeight; ++y)
{
int trueX = x - mid.x;
int trueY = y - mid.y;
theta = Math.atan2((trueY),(trueX));
radius = Math.sqrt(trueX*trueX + trueY*trueY);
double newRadius = radius * radius/(Math.max(mid.x, mid.y));
newX = mid.x + (newRadius * Math.cos(theta));
if (newX > 0 && newX < nWidth)
{
pt[x][y].x = (int) newX;
}
else
{
pt[x][y].x = 0;
pt[x][y].y = 0;
}
newY = mid.y + (newRadius * Math.sin(theta));
if (newY > 0 && newY < nHeight && newX > 0 && newX < nWidth)
{
pt[x][ y].y = (int) newY;
}
else
{
pt[x][y].x = pt[x][y].y = 0;
}
}
offsetFilterAbs(b, pt);
return true;
}
替换计算像素位置的代码.
public boolean offsetFilterAbs(Bitmap b, Point[][] offset )
{
int nWidth = b.getWidth();
int nHeight = b.getHeight();
int xOffset, yOffset;
for(int y=0;y < nHeight;++y)
{
for(int x=0; x < nWidth; ++x )
{
xOffset = offset[x][y].x;
yOffset = offset[x][y].y;
if (yOffset >= 0 && yOffset < nHeight && xOffset >= 0 && xOffset < nWidth)
{
b.setPixel(x, y, b.getPixel(xOffset, yOffset));
}
}
}
return true;
}
解决方法:
I am currently using same algorithm with the one on your link already and it is still too slow for android devices
从我的link in the comments above:
Given r = Sqrt((x - 0.5)^2 + (y - 0.5)^2) a = ArcTan2(y - 0.5, x - 0.5) n = Bulge factor (default = 1) Set x' = r^n * Cos(a) + 0.5 y' = r^n * Sin(a) + 0.5
(请记住,在此等式中,x和y的范围为0到1.如果尺寸范围从0到w,则用w / 2替换0.5)
使用a bit of math,我们可以看到
Cos(a) = Cos(ArcTan2(y - 0.5, x - 0.5)) = (x - 0.5)/r Sin(a) = Sin(ArcTan2(y - 0.5, x - 0.5)) = (y - 0.5)/r
这是最终得到的等式
r = (x - 0.5)^2 + (y - 0.5)^2 n = Bulge factor (default = 0) Set x' = r^n * (x - 0.5) + 0.5 y' = r^n * (y - 0.5) + 0.5
(我删除了平方根,因为我们将结果转化为实际功率…所以真的要使这个等价我们应该使用n / 2而不是n,但是因为我们正在定义“凸起因子”,我们可以只是省略了额外的部门)
只需要少量乘法和单次实数取幂,这可能是您希望得到的最快速度.
标签:algorithm,android,image-processing,image-manipulation,distortion 来源: https://codeday.me/bug/20190521/1148814.html