• 移形换影


    作者:常青 | 2008 年毕业加入腾讯,一直从事客户端研发相关工作,先后参与过 PC QQ、手机QQ、QQ物联 等产品项目,目前在腾讯视频云团队负责音视频终端解决方案的优化和落地工作,帮助客户在可控的研发成本投入之下,获得业内一流的音视频解决方案,目前我们的产品线包括:互动直播、点播、短视频、实时视频通话,图像处理,AI 等等。

    从眼睛的进化说起

    大约在5亿4千万年前的寒武纪,地球上一部分生物体开始进化出了感光细胞,这种细胞可以感应光线的强弱,并且直接驱动本体的运动细胞采取必要的规避动作,以确保脆弱的细胞不被紫外线所伤。

    后来单个的感光细胞开始扎堆聚集并且形成了凹陷,随着凹陷程度的逐步加深,这些感光细胞也就渐渐地汇聚成了一个前部有孔隙的球状结构,“眼球”的雏形也就由此形成了。

    img

    随着球形的眼睛结构渐渐成型,中学物理课本中的“小孔成像”原理也就越来越能发挥作用:只要开孔足够小,光线就能准确地到达这些聚集的感光细胞进而成像,眼前的物体也就开始变得边界清晰。代表腾讯文化吉祥物之一的鹦鹉螺,就是采用了这种“以小为美”的进化策略,而且一直坚持到现在。

    但是这种越来越小的策略也会导致光线进入量越来越小,所以鹦鹉螺们的世界想必是很昏暗的。我们的祖先可不希望放弃一个光明的世界,所以,我们给自己的眼睛安装了一个足够高级的光学部件 —— 晶状体,以期拥有一个光明而清晰地世界。

    然而,当大家都能把世界看得很清楚的时候,色彩分辨能力也就演变成了新一轮的军备竞赛。

    当我们的祖先踩着那些坚称“我就想健健康康地当个素食主义者”的同类尸体艰难前行的时候,他们并不知道,让自己活得更久的原因,竟然是因为那双能区分树叶是嫩叶还是成熟叶片的眼睛。因为成熟的叶片常常包含大量的植物性毒素,会让进食者身体遭受很大的伤害。所以,我们都是那一波“好色的”猴子的后代。

    而眼睛对色彩的分辨能力,不仅在远古时代让我们活了下来,也让今天衣食无忧的我们,能看到更多色彩斑斓的效果。比如短视频的移形换影特效,其本质原理就是一个充分利用色彩的小把戏。

    三原色的修改和组合

    人体有三种视觉锥细胞,所以我们看到的颜色都是由三原色组成的,并不是说世界上就只有这些颜色,而是更加绚丽的色彩空间我们也感知不到。

    因此,液晶显示器的成像原理上也就是基于 R(红)G(绿)B(蓝) 三原色的组合而实现的,腾讯云短视频(UGSV)的移形换影特效,就是在这三种颜色空间上做了一些文章:

    先以一幅静态的图片来举例:

    Doloris

    现在把图片中红色的分量去掉,放大10%,再移动一些距离

    Doloris-strip-red

    再把蓝色的分量去掉,放大10%,并移动一些距离

    Doloris-strip-blue

    再把绿色的分量去掉,放大10%,并移动一些距离

    Doloris-strip-green

    然后将这三副图片以33%的透明度和源图叠加到一起,形成一种移形幻影的效果

    Doloris-blend

    交给计算机来实现

    上面这些图片是我用图片处理软件简单处理后得到的,但如果是视频文件,显然要交给计算机自动解决,如何做到呢?

    首先我们先给这幅图片定义坐标,为了方便处理我们将图片的中心点定义为 (0,0),图片的XY轴最大值为 1,如下图所示:

    img坐标定义

    然后开始处理上面提到的两个变换,一个是放大,一个是移动。

    • 放大 如果定义图片上的任意象素坐标是(x,y),放大 s倍后的坐标就是 (x',y') = s(x,y) = (sx, sy)
    • 移动 如果定义图片上的任意象素坐标是(x,y),将其移动(?x,?y),移动后的坐标就是(x',y') = (x+?x, y+?y)
    • 合并 将上面两个公式进行合并,得到的新坐标点就是 (x',y') = (s(x+?x), s(y+?y))
    • 叠加 然后我们要将修改过的图片叠加到原图上,alpha叠加的公式是 src * (1 - alpha) + overlay * alpha

    基于OpenGL的版本

    短视频的特效处理,每秒钟要处理几十张甚至更多的视频画面,所以简单的 C 语言处理算法并不能满足性能上的要求,我们需要使用手机的硬件加速能力,目前除了常见的 OpenGL 等 API 之外,还有如 Vulkan, DirectX, Metal 等可选方案。就目前而言,OpenGL 在各平台上通用性最好,网上的资料也比较丰富,不论是桌面平台还是移动平台都有支持,本文就以 OpenGL 来讲讲特效的实现。

    实现移形换影特效的时候,我们会用到 OpenGL 的 Fragment Shader, Fragment Shader 作用就是返回图像各点的色值,Fragment Shader也有一套自己的编程语言,叫 Shading Language 简称GLSL, GLSL 和 C 很像,增加了一些向量的数据类型,和一些图像相关的处理函数。Shading 和 C 比起来有一个比较特殊的地方是不支持隐含的类型转换,比如浮点点整型的转换(在使用浮点数时,一定要加上小数点,如 1.0)。

    篇幅原因,我不在这里把所有的特效代码都一一列举了,仅附上放大和位移的部分实现:

    varying vec2 textureCoordinate;
    uniform sampler2D inputImageTexture;
    
    void main() {
    	vec2 offset = vec2(0.05, 0.05);
    	float scale = 1.1;
    	vec2 coordinate;
    	coordinate.x = (textureCoordinate.x - offset.x) / scale;
    	coordinate.y = (textureCoordinate.y - offset.y) / scale;
    	gl_FragColor = texture2D(inputImageTexture, coordinate);
    }
    

    考虑到不是所有读者都学过 Shading Language,这里做一个简单的解读:

    • 我们在这里定义了一个变量 coordinate,这个就是前面提到的(x,y),它的值就是 ((x - ?x)/s, (y-?y)/s)
    • 函数 texture2D 的作用就是从图片中获取某个坐标的颜色。这里从 inputImageTexture 中的 coodinate 坐标点获取了颜色。
    • gl_FragColor, 这是 Fragment Shader 的输出的值, gl_FragColor是一个GLSL预定义的全局变量, 类型是vec4既 (r,g,b,a) 这四个量,也就是一个 RGBA 颜色。
    • 程序运行后在textureCoordinate这个坐标就会显示gl_FragColor这个颜色。

    上面讲了单幅图的处理,对于视频我们可以做些更有意思的效果,比如我们可以把当前帧和上一帧的图片进行叠加,这样就可以作出一些更有意思的效果。

    img

    更多特效

    本文介绍了腾讯云短视频(UGSV)众多视频特效中的一种,如果要实现更加复杂的特效,还是需要继续深入研究 OpenGL 和人脸识别等相关领域的知识,这需要一段时间的学习和努力,也不可避免的需要踩很多坑。

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    img

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