Adobe.Pixel.Bender.Kernel.Filter.Writing.Tutorial.zh-CN
Adobe Pixel Bender Kernel Filter 编写教程 Adobe Pixel Bender 是一种编程语言,用于创建图像处理和视觉特效,尤其适用于Adobe Creative Suite中的应用程序,如Photoshop、After Effects等。本教程将指导你如何使用Pixel Bender Toolkit来编写自定义的图像滤镜。 1. **熟悉Pixel Bender Toolkit界面** - **图片预览区**:这里是显示滤镜效果的地方,你可以通过“File->Load Image 1…”导入JPEG或PNG格式的图片。 - **Pixel Bender代码编辑器**:这是编写和编辑Pixel Bender kernel代码的地方,具有代码高亮和自动完成功能。 - **滤镜参数用户界面**:如果滤镜需要参数,此区域将生成一个界面供用户调整。 2. **加载图片** 使用“File->Load Image 1…”菜单项,选择要应用滤镜效果的图像。 3. **创建Pixel Bender kernel程序** 创建新滤镜项目:“File->New Pixel Bender Kernel Filter”,将生成一个基础滤镜模板。 4. **编写和运行kernel程序** - **基本操作**:默认滤镜代码会将像素值乘以0.5。为了实现减半的效果,修改`dst = sampleNearest(src, outCoord());`为`dst = 0.5 * sampleNearest(src, outCoord());` - **运行滤镜**:点击代码编辑器右下角的“Run”按钮,查看滤镜效果。 5. **分离图像通道** - **分通道操作**:将颜色通道与Alpha通道分开处理,只对颜色通道执行减半操作,保留Alpha通道原值。代码修改为: ``` float4 inputColor = sampleNearest(src, outCoord()); dst.rgb = 0.5 * inputColor.rgb; dst.a = inputColor.a; ``` 6. **实现曝光效果** - **使用内置函数**:通过`pow()`函数实现类似Adobe Lightroom中的Exposure效果,将颜色通道的值进行指数运算。 - **代码修改**:将`dst.rgb = 0.5 * inputColor.rgb;`改为`dst.rgb = pow(inputColor.rgb, float3(0.5));` - **类型匹配**:确保`pow()`函数参数类型一致,将0.5转换为`float3(0.5)`。 7. **参数化曝光值** - **添加参数**:在`evaluatePixel()`函数之前添加`parameter float exposure;`声明曝光参数。 - **使用参数**:将常数值替换为参数,如`pow(inputColor.rgb, float3(exposure));` 通过以上步骤,你将能够创建一个自定义的Pixel Bender滤镜,该滤镜可以调整图像的曝光,并允许用户通过参数控制曝光程度。这只是一个简单的示例,实际上Pixel Bender支持更复杂的图像处理算法和滤镜效果,你可以进一步探索和学习以增强你的图像处理能力。记住,Pixel Bender手册是获取更多内置函数和工具信息的重要资源。
- 粉丝: 0
- 资源: 4
- 我的内容管理 展开
- 我的资源 快来上传第一个资源
- 我的收益 登录查看自己的收益
- 我的积分 登录查看自己的积分
- 我的C币 登录后查看C币余额
- 我的收藏
- 我的下载
- 下载帮助
最新资源
- 华为OD+真题及解析+智能驾驶
- jQuery信息提示插件
- 基于stm32的通信系统,sim800c与服务器通信,无线通信监测,远程定位,服务器通信系统,gps,sim800c,心率,温度,stm32 由STM32F103ZET6单片机核心板电路、DS18B2
- 充电器检测9-YOLO(v5至v11)、COCO、Create充电器检测9L、Paligemma、TFRecord、VOC数据集合集.rar
- 华为OD+考试真题+实现过程
- 保险箱检测51-YOLO(v5至v11)、COCO、CreateML、Paligemma、TFRecord、VOC数据集合集.rar
- 五相电机邻近四矢量SVPWM模型-MATLAB-Simulink仿真模型包括: (1)原理说明文档(重要):包括扇区判断、矢量作用时间计算、矢量作用顺序及切时间计算、PWM波的生成; (2)输出部分仿
- 一对一MybatisProgram.zip
- 时变动态分位数CoVaR、delta-CoVaR,分位数回归 △CoVaR测度 溢出效应 动态 Adrian2016基于分位数回归方法计算动态条件在险价值 R语言代码,代码更数据就能用,需要修改的
- 人物检测37-YOLO(v5至v11)、COCO、CreateML、Paligemma、TFRecord、VOC数据集合集.rar