Question

是的，我知道使用heroku ps:scale web=1 CIAreaAverate来获取像素的平均颜色。

我正在尝试使用CIFilter创建一些替代方案，以查看是否可以更快地完成一些任务。

我正在向上下文渲染Accelerate Framework。为此，我有这个CIImage ...

CIImage extension

这时，我有let device: MTLDevice = MTLCreateSystemDefaultDevice()! let context = CIContext.init(mtlDevice: device, options: [.workingColorSpace: kCFNull]) let w = self.extent.width let h = self.extent.height let size = w * h * 4 var bitmap = [UInt8](repeating: 0, count:Int(size)) context.render(self, toBitmap: &bitmap, rowBytes: 4 * Int(w), bounds: self.extent, format: .BGRA8, colorSpace: nil)包含交错的BGRA字节。

要获得R，G和B的平均值，我要做的就是这样：

bitmap

但是，这个var averageBlue : Int = 0 for x in stride(from:0, through: bitmap.count-4, by: 4) { let value = bitmap[Int(x)] averageBlue += Int(value) } averageBlue /= numberOfPixels循环像预期的那样缓慢。

我正在考虑使用类似for的功能

Accelerate

但是此函数要求vDSP_meanvD(bitmap, 2, &r, vDSP_Length(numberOfPixels))是bitmap ...的数组...

我可以将UnsafePointer<Double>转换为该变量，但这需要一个bitmap循环，这很慢...

有什么方法可以提取R，G和B像素，并使用一些加速的东西来获得它们的平均值？

Answer 1

您可以使用vDSP_vfltu8(_:_:_:_:_:)将bitmap转换为单精度浮点值：

let bitmap: [UInt8] = [1, 10,  50,  0,
                       2, 20, 150,  5,
                       3, 30, 250, 10]

//Blue
var blueFloats = [Float](repeating: 0, count: bitmap.count/4)

vDSP_vfltu8(bitmap,
            vDSP_Stride(4),
            &blueFloats,
            vDSP_Stride(1),
            vDSP_Length(blueFloats.count))

然后使用vDSP_meanv(_:_:_:_:)：

var blue: Float = 0

vDSP_meanv(blueFloats,
           vDSP_Stride(1),
           &blue,
           vDSP_Length(blueFloats.count))

print("blue =", blue)     //2.0

关于红军：

//Red
var redFloats = [Float](repeating: 0, count: bitmap.count/4)

vDSP_vfltu8(UnsafePointer.init(bitmap).advanced(by: 2),
            vDSP_Stride(4),
            &redFloats,
            vDSP_Stride(1),
            vDSP_Length(redFloats.count))

var red: Float = 0

vDSP_meanv(redFloats,
           vDSP_Stride(1),
           &red,
           vDSP_Length(redFloats.count))

print("red =", red) //150.0

Answer 2

就像ielyamani所说的那样，您可以使用vDSP_vfltu8有效地建立Float的缓冲区。

但是，除了跨过该数组四次之外，还可以使用cblas_sgemv（或cblas_sgemm）在一次调用中计算所有四个平均值：

let pixelCount: Int = width * height
let channelsPerPixel: Int = 4

let m: Int32 = Int32(channelsPerPixel)
let n: Int32 = Int32(pixelCount)
let lda = m

var a = [Float](repeating: 0, count: pixelCount * channelsPerPixel)

vDSP_vfltu8(pixelBuffer, vDSP_Stride(1), &a, vDSP_Stride(1), vDSP_Length(pixelCount * channelsPerPixel))

var x = [Float](repeating: 1 / Float(pixelCount), count: pixelCount)

var y = [Float](repeating: 0, count: channelsPerPixel)

cblas_sgemv(CblasColMajor, CblasNoTrans, m, n, 1, &a, lda, &x, 1, 1, &y, 1)

print(y)

使用“加速”平均像素的颜色

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