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La mezcla alfa para promediar cuadros en Core Image.

06 Jun, 2023 Programación

En mi aplicación, estoy tratando de implementar una función de difuminado de movimiento que apile diferentes fotogramas (promediándolos) provenientes de la salida de video en una única imagen. El efecto que estoy tratando de obtener se explica bien aquí: https://photographylife.com/image-averaging-technique.

Intenté usar un CIKernel personalizado que realiza la operación de promedio en cada canal de color de la siguiente manera:

float4 makeAverage(sample<t> currentStack, sample<t> newImage, float stackCount) {
      float4 cstack = unpremultiply(currentStack);
      float4 nim = unpremultiply(newImage);
      float4 avg = ((cstack * stackCount) + nim) / (stackCount + 1.0);

      return premultiply(avg);
  }

Puede encontrar más detalles sobre el código completo aquí: https://stackoverflow.com/questions/70045823/problems-with-frame-averaging-with-core-image.

Funciona, pero después de un tiempo, aparecen manchas extrañas en la imagen, lo que indica que los canales de color se están recortando.

¿Existe alguna manera de lograr los mismos resultados utilizando la mezcla alfa en la imagen central? Quizás, en lugar de realizar la operación de apilamiento en los canales de color, ¿podría apilar imágenes consecutivas con un valor alfa decreciente?

Si es así, ¿cuál sería el procedimiento/algoritmo para hacerlo?

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Answer

  1. Avatar for davy.ai
    davy.ai

    Desenfoque de movimiento utilizando la mezcla alfa en Core Image

    Si tienes problemas con el recorte de canales de color al intentar implementar una función de desenfoque de movimiento utilizando el promediado de imágenes, es posible que prefieras considerar el uso de la mezcla alfa en su lugar. Con la mezcla alfa, puedes apilar marcos posteriores con valores alfa cada vez menores para lograr el efecto deseado.

    Para implementar esto en Core Image, podrías seguir los siguientes pasos:

    1. Crea un objeto CIImage vacío para contener la imagen apilada final.
    2. Para cada cuadro, carga la imagen como un objeto CIImage.
    3. Crea un objeto CIFilter de CISourceOverCompositing.
    4. Ajusta el valor alfa del nuevo objeto CIImage a un nivel apropiado, como 1,0/n, donde n es el número de cuadros que se apilan.
    5. Aplica el CIFilter al objeto actual de CIImage apilado y al nuevo objeto CIImage.
    6. Establece el resultado del CIFilter como el nuevo objeto CIImage apilado.
    7. Repite los pasos 2 a 6 para cada cuadro.

    Esto resultará en una única imagen CIImage que representa los cuadros apilados, con el efecto de desenfoque de movimiento deseado.

    Aquí tienes un ejemplo de cómo implementar este algoritmo en Swift, asumiendo que inputImages es una matriz de objetos CIImage que representan los cuadros que se deben apilar:

    var stackedImage = CIImage()
let count = inputImages.count

for i in 0..<count {
    let alpha = 1.0 / cgfloat(i+1)
    let filter = cifilter(name: "cisourceovercompositing")!
    filter.setvalue(inputimages[i], forkey: kciinputimagekey)
    filter.setvalue(stackedimage, forkey: kciinputbackgroundimagekey)
    filter.setvalue(alpha, forkey: kciinputalphakey)
    stackedimage = filter.outputimage!
}

//usa stackedimage según sea necesario

    espero que esto te ayude a lograr el efecto de desenfoque de movimiento que buscas sin problemas de recorte de canales de color. {=”” let=”” alpha=”1.0″ cgfloat(i+1)=”” let=”” filter=”CIFilter(name:” “cisourceovercompositing”)!=”” filter.setvalue(inputimages[i],=”” forkey:=”” kciinputimagekey)=”” filter.setvalue(stackedimage,=”” forkey:=”” kciinputbackgroundimagekey)=”” filter.setvalue(alpha,=”” forkey:=”” kciinputalphakey)=”” stackedimage=”filter.outputImage!” }=”” usa=”” stackedimage=”” según=”” sea=”” necesario=”” “`=”” espero=”” que=”” esto=”” te=”” ayude=”” a=”” lograr=”” el=”” efecto=”” de=”” desenfoque=”” de=”” movimiento=”” que=”” buscas=”” sin=”” problemas=”” de=”” recorte=”” de=”” canales=”” de=””></count {
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    let filter = cifilter(name: “cisourceovercompositing”)!
    filter.setvalue(inputimages[i], forkey: kciinputimagekey)
    filter.setvalue(stackedimage, forkey: kciinputbackgroundimagekey)
    filter.setvalue(alpha, forkey: kciinputalphakey)
    stackedimage = filter.outputimage!
    }

    //usa stackedimage según sea necesario
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    espero que esto te ayude a lograr el efecto de desenfoque de movimiento que buscas sin problemas de recorte de canales de color.>

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