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我想分析来自 iPhone 相机的不断更新的图像馈送，以确定一般的“亮度系数”。含义：如果系数返回 0.0，则图像全黑，如果返回 1.0，则图像全白。当然，介于两者之间的所有值都是我最关心的值（背景信息：我正在使用此系数来计算片段着色器中某些混合效果的强度）。

所以我想知道我是否应该在我的像素缓冲区上运行一个 for 循环并分析每帧（30 fps）的图像并将 coeff 作为统一发送到我的片段着色器，或者有没有办法在 OpenGL 中分析我的图像。如果是这样，我该怎么做？

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还有更多的答案，每一个都有自己的长处和短处。

在 CPU 上，这相当简单：循环遍历像素，将它们相加、除法，仅此而已。这是一个五分钟的工作。一个好的实现将需要几毫秒。

int i, sum = 0, count = width * height * channels;
for(i=0;i<count;i++)
    avg += buffer[i];
double avg = double(sum) / double(count);

在 GPU 上，它可能会快得多，但也有一些缺点：第一个是把所有东西都放在适当位置所需的工作量。GPUImage框架将为您节省一些工作，但它也会添加大量代码。如果您只想对像素求和，那可能是一种浪费。第二个问题是，将像素发送到 GPU 可能比在 CPU 中汇总它们需要更多的时间。实际上，只有当您确实需要认真处理时，GPU 才会证明这项工作的合理性。

第三种选择，将 CPU 与库一起使用，其缺点是要添加大量代码来完成 10 行即可完成的工作。但结果会很漂亮。同样，如果您也将 lib 用于其他任务，这也是合理的。这是 OpenCV 中的一个示例：

cv::Mat frame(buffer, width, height, channels, type);
double avgLuminance = cv::sum(frame)/(double(frame.total()*frame.channels()));
于 2012-08-22T08:08:02.180 回答
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当然还有 OpenCL，它允许您使用 GPU 进行一般处理。

于 2012-08-21T09:47:52.380 回答