作者：田勇?OpenHarmony知識體系工作組

現在市面上有很多APP，都或多或少對圖片有模糊上的設計，所以，圖片模糊效果到底怎么實現的呢？ 首先，我們來了解下模糊效果的對比 ? ? ? 從視覺上，兩張圖片，有一張是模糊的，那么，在實現圖片模糊效果之前，我們首先需要了解圖片模糊的本質是什么？ 在此介紹模糊本質之前，我們來了解下當前主流的兩個移動端平臺（Android與iOS）的實現。 對Android開發者而言，比較熟悉且完善的圖片變換三方庫以glide-transformations(https://github.com/wasabeef/glide-transformations)為樣例，來看看它是基于什么實現的。 ? Android中有兩種實現： 1、FastBlur，根據stackBlur模糊算法來操作圖片的像素點實現效果，但效率低，已過時。 2、RenderScript，這個是Google官方提供的，用來在Android上編寫一套高性能代碼的語言，可以運行在CPU及其GPU上，效率較高。 而對iOS開發者而言，GPUImage(https://github.com/BradLarson/GPUImage/)比較主流。我們可以在其中看到高斯模糊過濾器(GPUImageGaussianBlurFilter)，它里面是根據OpenGL來實現，通過GLSL語言定義的著色器，操作GPU單元，達到模糊效果。 所以，我們可以看出，操作GPU來達到我們所需要的效果效率更高。因此我們在OpenHarmony上也能通過操作GPU，來實現我們想要的高性能模糊效果。 回歸正題，先來了解下模糊的本質是什么？ ?

本質

模糊，可以理解為圖片中的每個像素點都取其周邊像素的平均值。 ?

上圖M點的像素點就是我們的焦點像素。周圍ABCDEFGH都是M點（焦點）周圍的像素點，那么根據模糊的概念： ? M(rgb)? =（A+B+C+D+E+F+G+H）/ 8 ? 我們根據像素點的r、g、b值，得到M點的像素點值，就這樣，一個一個像素點的操作，中間點相當于失去視覺上的焦點，整個圖片就產生模糊的效果。但這樣一邊倒的方式，在模糊的效果上，達不到需求的，所以，我們就需要根據這個模糊的本質概念，去想想，加一些東西或者更改取平均值的規則，完成我們想要的效果。故，高斯模糊，一個家喻戶曉的名字，就出現在我們面前。 ?

高斯模糊

高斯模糊，運用了正態分布函數，進行各個加權平均，正態分布函數如下： ?

其中參數：μ為期望值，σ為標準差，當μ=0，σ=0的時候，為標準的正態分布，其形狀參考如下圖: ?

可以看出： 其一，離中心點越近，分配的權重就越高。這樣我們在計算圖片的焦點像素值時，將該點當作中心點，當作1的權重，其他周圍的點，按照該正態分布的位置，去分配它的權重，這樣我們就可以根據該正態分布函數及其各個點的像素ARGB值，算出經過正態分布之后的像素ARGB值。 其二，離中心點越近，若是設置的模糊半徑很小，代表其模糊的焦點周圍的像素點離焦點的像素相差就不大，這樣模糊的效果就清晰。而模糊半徑越大，其周圍分布的像素色差就很大，這樣的模糊效果就越模糊。 通過圖片的寬高拿到每個像素點的數據，再根據這個正態分布公式，得到我們想要的像素點的ARGB值，之后將處理過的像素點重新寫入到圖片中，就能實現我們想要的圖片模糊效果。 ?

流程

根據上面的闡述，就可以梳理出在OpenHarmony中的具體的實現流程： ●獲取整張圖片的像素點數據 ●循環圖片的寬高，獲取每個像素點的焦點 ●在上述循環里，根據焦點按照正態分布公式進行加權平均，算出各個焦點周圍新的像素值 ●將各個像素點寫入圖片 關鍵依賴OpenHarmony系統基礎能力如下： 第一、獲取圖片的像素點，系統有提供一次性獲取整張圖片的像素點數據，其接口如下。

?

readPixelsToBuffer(dst: ArrayBuffer): Promise;
readPixelsToBuffer(dst:?ArrayBuffer,?callback:?AsyncCallback):?void;

可以看出，系統將獲取到像素點數據ARGB值，存儲到ArrayBuffer中去。 ? 第二、循環獲取每個像素點，將其x、y點的像素點當作焦點。

for (y = 0; y < imageHeight; y++) {
  for (x = 0; x < imageWidth; x++) {
        //......   獲取當前的像素焦點x、y
  }
}

? 第三、循環獲取焦點周圍的像素點（以焦點為原點，以設置的模糊半徑為半徑）。

for ( let m = centPointY-radius; m < centPointY+radius; m++) {
  for ( let n = centPointX-radius; n < centPointX+radius; n++) {
     //......
     this.calculatedByNormality(...); //正態分布公式化處理像素點
     //......
  }
}

? 第四、將各個圖片的像素數據寫入圖片中。系統有提供一次性寫入像素點，其接口如下。

writeBufferToPixels(src: ArrayBuffer): Promise;


writeBufferToPixels(src:?ArrayBuffer,?callback:?AsyncCallback):?void;

通過上面的流程，我們可以在OpenHarmony系統下，獲取到經過正態分布公式處理的像素點，至此圖片模糊效果已經實現。 ? 但是，經過測試發現，這個方式實現模糊化的過程，很耗時，達不到我們的性能要求。若是一張很大的圖片，就單單寬高循環來看，比如1920*1080寬高的圖片就要循環2,073,600次，非常耗時且對設備的CPU也有非常大的消耗，因此我們還需要對其進行性能優化。 ?

?

?

模糊性能優化思路

如上面所訴，考慮到OpenHarmony的環境的特點及其系統提供的能力，可以考慮如下幾個方面進行優化： ? 第一、參照社區已有成熟的圖片模糊算法處理，如（Android的FastBlur）。 第二、C層性能要比JS層更好，將像素點的數據處理，通過NAPI機制，將其放入C層處理。如：將其循環獲取焦點及其通過正態分布公式處理的都放到C層中處理。 第三、基于系統底層提供的OpenGL，操作頂點著色器及片元著色器操作GPU，得到我們要的模糊效果。 ? 首先，我們來根據Android中的FastBlur模糊化處理，參照其實現原理進行在基于OpenHarmony系統下實現的代碼如下：

let imageInfo = await bitmap.getImageInfo();
let size = {
  width: imageInfo.size.width,
  height: imageInfo.size.height
}


if (!size) {
  func(new Error("fastBlur The image size does not exist."), null)
  return;
}


let w = size.width;
let h = size.height;
var pixEntry: Array = new Array()
var pix: Array = new Array()




let bufferData = new ArrayBuffer(bitmap.getPixelBytesNumber());
await bitmap.readPixelsToBuffer(bufferData);
let dataArray = new Uint8Array(bufferData);


for (let index = 0; index < dataArray.length; index+=4) {
  const r = dataArray[index];
  const g = dataArray[index+1];
  const b = dataArray[index+2];
  const f = dataArray[index+3];


  let entry = new PixelEntry();
  entry.a = 0;
  entry.b = b;
  entry.g = g;
  entry.r = r;
  entry.f = f;
  entry.pixel = ColorUtils.rgb(entry.r, entry.g, entry.b);
  pixEntry.push(entry);
  pix.push(ColorUtils.rgb(entry.r, entry.g, entry.b));
}


let wm = w - 1;
let hm = h - 1;
let wh = w * h;
let div = radius + radius + 1;


let r = CalculatePixelUtils.createIntArray(wh);
let g = CalculatePixelUtils.createIntArray(wh);
let b = CalculatePixelUtils.createIntArray(wh);


let rsum, gsum, bsum, x, y, i, p, yp, yi, yw: number;
let vmin = CalculatePixelUtils.createIntArray(Math.max(w, h));


let divsum = (div + 1) >> 1;
divsum *= divsum;
let dv = CalculatePixelUtils.createIntArray(256 * divsum);
for (i = 0; i < 256 * divsum; i++) {
  dv[i] = (i / divsum);
}
yw = yi = 0;
let stack = CalculatePixelUtils.createInt2DArray(div, 3);
let stackpointer, stackstart, rbs, routsum, goutsum, boutsum, rinsum, ginsum, binsum: number;
let sir: Array;
let r1 = radius + 1;
for (y = 0; y < h; y++) {
  rinsum = ginsum = binsum = routsum = goutsum = boutsum = rsum = gsum = bsum = 0;
  for (i = -radius; i <= radius; i++) {
    p = pix[yi + Math.min(wm, Math.max(i, 0))];
    sir = stack[i + radius];
    sir[0] = (p & 0xff0000) >> 16;
    sir[1] = (p & 0x00ff00) >> 8;
    sir[2] = (p & 0x0000ff);
    rbs = r1 - Math.abs(i);
    rsum += sir[0] * rbs;
    gsum += sir[1] * rbs;
    bsum += sir[2] * rbs;
    if (i > 0) {
      rinsum += sir[0];
      ginsum += sir[1];
      binsum += sir[2];
    } else {
      routsum += sir[0];
      goutsum += sir[1];
      boutsum += sir[2];
    }
  }
  stackpointer = radius;


  for (x = 0; x < w; x++) {


    r[yi] = dv[rsum];
    g[yi] = dv[gsum];
    b[yi] = dv[bsum];


    rsum -= routsum;
    gsum -= goutsum;
    bsum -= boutsum;


    stackstart = stackpointer - radius + div;
    sir = stack[stackstart % div];


    routsum -= sir[0];
    goutsum -= sir[1];
    boutsum -= sir[2];


    if (y == 0) {
      vmin[x] = Math.min(x + radius + 1, wm);
    }
    p = pix[yw + vmin[x]];


    sir[0] = (p & 0xff0000) >> 16;
    sir[1] = (p & 0x00ff00) >> 8;
    sir[2] = (p & 0x0000ff);


    rinsum += sir[0];
    ginsum += sir[1];
    binsum += sir[2];


    rsum += rinsum;
    gsum += ginsum;
    bsum += binsum;


    stackpointer = (stackpointer + 1) % div;
    sir = stack[(stackpointer) % div];


    routsum += sir[0];
    goutsum += sir[1];
    boutsum += sir[2];


    rinsum -= sir[0];
    ginsum -= sir[1];
    binsum -= sir[2];


    yi++;
  }
  yw += w;
}
for (x = 0; x < w; x++) {
  rinsum = ginsum = binsum = routsum = goutsum = boutsum = rsum = gsum = bsum = 0;
  yp = -radius * w;
  for (i = -radius; i <= radius; i++) {
    yi = Math.max(0, yp) + x;


    sir = stack[i + radius];


    sir[0] = r[yi];
    sir[1] = g[yi];
    sir[2] = b[yi];


    rbs = r1 - Math.abs(i);


    rsum += r[yi] * rbs;
    gsum += g[yi] * rbs;
    bsum += b[yi] * rbs;


    if (i > 0) {
      rinsum += sir[0];
      ginsum += sir[1];
      binsum += sir[2];
    } else {
      routsum += sir[0];
      goutsum += sir[1];
      boutsum += sir[2];
    }


    if (i < hm) {
      yp += w;
    }
  }
  yi = x;
  stackpointer = radius;
  for (y = 0; y < h; y++) {
    // Preserve alpha channel: ( 0xff000000 & pix[yi] )
    pix[yi] = (0xff000000 & pix[Math.round(yi)]) | (dv[Math.round(rsum)] << 16) | (dv[
    Math.round(gsum)] << 8) | dv[Math.round(bsum)];


    rsum -= routsum;
    gsum -= goutsum;
    bsum -= boutsum;


    stackstart = stackpointer - radius + div;
    sir = stack[stackstart % div];


    routsum -= sir[0];
    goutsum -= sir[1];
    boutsum -= sir[2];


    if (x == 0) {
      vmin[y] = Math.min(y + r1, hm) * w;
    }
    p = x + vmin[y];


    sir[0] = r[p];
    sir[1] = g[p];
    sir[2] = b[p];


    rinsum += sir[0];
    ginsum += sir[1];
    binsum += sir[2];


    rsum += rinsum;
    gsum += ginsum;
    bsum += binsum;


    stackpointer = (stackpointer + 1) % div;
    sir = stack[stackpointer];


    routsum += sir[0];
    goutsum += sir[1];
    boutsum += sir[2];


    rinsum -= sir[0];
    ginsum -= sir[1];
    binsum -= sir[2];


    yi += w;
  }
}




let bufferNewData = new ArrayBuffer(bitmap.getPixelBytesNumber());
let dataNewArray = new Uint8Array(bufferNewData);
let index = 0;


for (let i = 0; i < dataNewArray.length; i += 4) {
  dataNewArray[i] = ColorUtils.red(pix[index]);
  dataNewArray[i+1] = ColorUtils.green(pix[index]);
  dataNewArray[i+2] = ColorUtils.blue(pix[index]);
  dataNewArray[i+3] = pixEntry[index].f;
  index++;
}
await bitmap.writeBufferToPixels(bufferNewData);
if (func) {
  func("success", bitmap);
}

從上面代碼，可以看出，按照FastBlur的邏輯，還是逃不開上層去處理單個像素點，逃不開圖片寬高的循環。經過測試也發現，在一張400*300的圖片上，完成圖片的模糊需要十幾秒，所以第一個優化方案，在js環境上是行不通的。 其次，將其像素點處理，通過NAPI的機制，將像素點數據ArrayBuffer傳入到C層，由于在C層也需要循環去處理每個像素點，傳入大數據的ArrayBuffer時對系統的native的消耗嚴重。最后經過測試也發現，模糊的過程也很緩慢，達不到性能要求。 所以對比分析之后，最終的優化方案是采取系統底層提供的OpenGL，通過GPU去操作系統的圖形處理器，解放出CPU的能力。 ?

基于OpenGL操作GPU來提升模糊性能

在進行基于OpenGL進行性能提升前，我們需要了解OpenGL中的頂點著色器（vertex shader）及其片元著色器（fragment shader）。著色器（shader）是運行在GPU上的最小單元，功能是將輸入轉換輸出且各個shader之間是不能通信的，需要使用的開發語言GLSL。這里就不介紹GLSL的語言規則了。 ? 頂點著色器（vertex shader） 確定要畫圖片的各個頂點（如：三角形的角的頂點），注意：每個頂點運行一次。一旦最終位置已知，OpenGL將獲取可見的頂點集，并將它們組裝成點、線和三角形。且以逆時針繪制的。 ? 片元著色器（fragment shader） 生成點、線或三角形的每個片元的最終顏色，并對每個fragment運行一次。fragment是單一顏色的小矩形區域，類似于計算機屏幕上的像素，簡單的說，就是將頂點著色器形成的點、線或者三角形區域，添加顏色。 片元著色器的主要目的是告訴GPU每個片元的最終顏色應該是什么。對于圖元（primitive）的每個fragment，片元著色器將被調用一次，因此如果一個三角形映射到10000個片元，那么片元著色器將被調用10000次。 ? OpenGL簡單的繪制流程： 讀取頂點信息 ----------> 運行頂點著色器 ----------> 圖元裝配----------> 運行片元著色器----------> 往幀緩沖區寫入----------> 屏幕上最終效果 簡單的說，就是根據頂點著色器形成的點、線、三角形形成的區域，由片元著色器對其著色，之后就將這些數據寫入幀緩沖區（Frame Buffer）的內存塊中，再由屏幕顯示這個緩沖區。 ? 那模糊的效果怎么來實現呢？ 首先我們來定義我們的頂點著色器及其片元著色器。如下代碼： ? 頂點著色器：

const char vShaderStr[] =
      "#version 300 es                            
"
      "layout(location = 0) in vec4 a_position;   
"
      "layout(location = 1) in vec2 a_texCoord;   
"
      "out vec2 v_texCoord;                       
"
      "void main()                                
"
      "{                                          
"
      "   gl_Position = a_position;               
"
      "   v_texCoord = a_texCoord;                
"
??????"}??????????????????????????????????????????
";

? 片元著色器：

const char fShaderStr0[] =
    "#version 300 es                                    
"
    "precision mediump float;                           
"
    "in vec2 v_texCoord;                                
"
    "layout(location = 0) out vec4 outColor;            
"
    "uniform sampler2D s_TextureMap;                    
"
    "void main()                                        
"
    "{                                                  
"
    "    outColor = texture(s_TextureMap, v_texCoord);  
"
????"}";

其中version代表OpenGL的版本，layout在GLSL中是用于著色器的輸入或者輸出，uniform為一致變量。在著色器執行期間一致變量的值是不變的，只能在全局范圍進行聲明，gl_Position是OpenGL內置的變量（輸出屬性-變換后的頂點的位置，用于后面的固定的裁剪等操作。所有的頂點著色器都必須寫這個值），texture函數是openGL采用2D紋理繪制。然后，我們還需要定義好初始的頂點坐標數據等；

//頂點坐標
const GLfloat vVertices[] = {
      -1.0f, -1.0f, 0.0f, // bottom left
      1.0f, -1.0f, 0.0f, // bottom right
      -1.0f,  1.0f, 0.0f, // top left
      1.0f,  1.0f, 0.0f, // top right
};


//正常紋理坐標
const GLfloat vTexCoors[] = {
      0.0f, 1.0f, // bottom left
      1.0f, 1.0f, // bottom right
      0.0f, 0.0f, // top left
      1.0f, 0.0f, // top right
};


//fbo 紋理坐標與正常紋理方向不同(上下鏡像)
const GLfloat vFboTexCoors[] = {
      0.0f, 0.0f,  // bottom left
      1.0f, 0.0f,  // bottom right
      0.0f, 1.0f,  // top left
      1.0f, 1.0f,  // top right
};

下面就進行OpenGL的初始化操作， 獲取display，用來創建EGLSurface的

m_eglDisplay?=?eglGetDisplay(EGL_DEFAULT_DISPLAY);?

初始化 EGL 方法

eglInitialize(m_eglDisplay,?&eglMajVers,?&eglMinVers)

獲取 EGLConfig 對象，確定渲染表面的配置信息

eglChooseConfig(m_eglDisplay,?confAttr,?&m_eglConf,?1,?&numConfigs)

創建渲染表面 EGLSurface，使用 eglCreatePbufferSurface 創建屏幕外渲染區域

m_eglSurface?=?eglCreatePbufferSurface(m_eglDisplay,?m_eglConf,?surfaceAttr)

創建渲染上下文 EGLContext

m_eglCtx?=?eglCreateContext(m_eglDisplay,?m_eglConf,?EGL_NO_CONTEXT,?ctxAttr);

綁定上下文

eglMakeCurrent(m_eglDisplay,?m_eglSurface,?m_eglSurface,?m_eglCtx)

通過默認的頂點著色器與片元著色器，加載到GPU中

GLuint GLUtils::LoadShader(GLenum shaderType, const char *pSource)
{
    GLuint shader = 0;
    shader = glCreateShader(shaderType);
    if(shader)
    {
         glShaderSource(shader, 1, &pSource, NULL);
         glCompileShader(shader);
         GLint compiled = 0;
         glGetShaderiv(shader, GL_COMPILE_STATUS, &compiled);
         if (!compiled){
            GLint infoLen = 0;
            glGetShaderiv(shader, GL_INFO_LOG_LENGTH, &infoLen);
           if (infoLen)
           {
               char* buf = (char*) malloc((size_t)infoLen);
               if (buf)
               {
                   glGetShaderInfoLog(shader, infoLen, NULL, buf);
                    LOGI("gl--> GLUtils::LoadShader Could not link shader:%{public}s", buf);
                   free(buf);
               }
               glDeleteShader(shader);
               shader = 0;
           }
         }
    }
   return shader;
}

創建一個空的著色器程序對象

program?=?glCreateProgram();

將著色器對象附加到program對象

glAttachShader(program, vertexShaderHandle);
glAttachShader(program,?fragShaderHandle);

連接一個program對象

glLinkProgram(program);

創建并初始化緩沖區對象的數據存儲

glGenBuffers(3, m_VboIds);
glBindBuffer(GL_ARRAY_BUFFER, m_VboIds[0]);
glBufferData(GL_ARRAY_BUFFER, sizeof(vVertices), vVertices, GL_STATIC_DRAW);
     
glBindBuffer(GL_ARRAY_BUFFER, m_VboIds[1]);
glBufferData(GL_ARRAY_BUFFER, sizeof(vFboTexCoors), vTexCoors, GL_STATIC_DRAW);
     
glBindBuffer(GL_ELEMENT_ARRAY_BUFFER, m_VboIds[2]);
glBufferData(GL_ELEMENT_ARRAY_BUFFER, sizeof(indices), indices, GL_STATIC_DRAW);
     
glGenVertexArrays(1, m_VaoIds);
     
glBindVertexArray(m_VaoIds[0]);

到這，整個OpenGL的初始化操作，差不多完成了，接下來，我們就要去基于OpenGL去實現我們想要的模糊效果。 考慮到模糊的效果，那么我們需要給開發者提供模糊半徑blurRadius、模糊偏移量blurOffset、模糊的權重sumWeight。所以我們需要在我們模糊的片元著色器上，定義開發者輸入，其模糊的片元著色器代碼如下：

const char blurShaderStr[] =
                     "#version 300 es
"
                     "precision highp float;
"
                        "uniform lowp sampler2D s_TextureMap;
" 
                     "in vec2 v_texCoord;
"
                     "layout(location = 0) out vec4 outColor;
"
                     
                        "uniform highp int blurRadius;
" 
                        "uniform highp vec2 blurOffset;
" 
                        "
" 
                        "uniform highp float sumWeight;
" 
                     "float PI = 3.1415926;
"
                        "float getWeight(int i)
"
                     "{
" 
                        "float sigma = float(blurRadius) / 3.0;
"    
                        "return (1.0 / sqrt(2.0 * PI * sigma * sigma)) * exp(-float(i * i) / (2.0 * sigma * sigma)) / sumWeight;
"
                     "}
" 
                      
                     "vec2 clampCoordinate(vec2 coordinate)
" 
                     "{
" 
                        " return vec2(clamp(coordinate.x, 0.0, 1.0), clamp(coordinate.y, 0.0, 1.0));
" 
                     "}
" 
                        "
" 
                        "void main()
" 
                        "{
" 
                        "vec4 sourceColor = texture(s_TextureMap, v_texCoord);
" 
                        "if (blurRadius <= 1)
" 
                        "{
" 
                           "outColor = sourceColor;
" 
                           "return;
" 
                        "}
" 
                        "float weight = getWeight(0);
" 
                        "vec3 finalColor = sourceColor.rgb * weight;
" 
                        "for (int i = 1; i < blurRadius; i++)
" 
                        "{
" 
                           "weight = getWeight(i);
" 
                           "finalColor += texture(s_TextureMap, clampCoordinate(v_texCoord - blurOffset * float(i))).rgb * weight;
" 
                           "finalColor += texture(s_TextureMap, clampCoordinate(v_texCoord + blurOffset * float(i))).rgb * weight;
" 
                        "}
" 
                        "outColor = vec4(finalColor, sourceColor.a);
" 
????????????????????????"}
";

里面的邏輯暫時就不介紹了，有興趣的朋友可以去研究研究。 通過上述的LoadShader函數將其片元著色器加載到GPU的運行單元中去。

m_ProgramObj = GLUtils::CreateProgram(vShaderStr, blurShaderStr, m_VertexShader,
                             m_FragmentShader);
if (!m_ProgramObj)
{
   GLUtils::CheckGLError("Create Program");
   LOGI("gl--> EGLRender::SetIntParams Could not create program.");
   return;
}


m_SamplerLoc = glGetUniformLocation(m_ProgramObj, "s_TextureMap");
m_TexSizeLoc?=?glGetUniformLocation(m_ProgramObj,?"u_texSize");

然后我們就需要將圖片的整個像素數據傳入； 定義好ts層的方法：

setImageData(buf: ArrayBuffer, width: number, height: number) {
    if (!buf) {
        throw new Error("this pixelMap data is empty");
    }
    if (width <= 0 || height <= 0) {
        throw new Error("this pixelMap of width and height is invalidation");
    }
    this.width = width;
    this.height = height;
    this.ifNeedInit();
    this.onReadySize();
    this.setSurfaceFilterType();
    this.render.native_EglRenderSetImageData(buf, width, height);
};

將ArrayBuffer數據傳入NAPI層。通過napi_get_arraybuffer_info NAPI獲取ArrayBuffer數據。

napi_value EGLRender::RenderSetData(napi_env env, napi_callback_info info) {
      ....
      
      void* buffer;   
      size_t bufferLength;
      napi_status buffStatus=   napi_get_arraybuffer_info(env,args[0],&buffer,&bufferLength);
      if (buffStatus != napi_ok) {
          return nullptr;
      }
      
      ....
      
     EGLRender::GetInstance()->SetImageData(uint8_buf, width, height);
     return nullptr;
?}

將其數據綁定到OpenGL中的紋理中去

void EGLRender::SetImageData(uint8_t *pData, int width, int height){
    if (pData && m_IsGLContextReady)
    {
        ...
        
        m_RenderImage.width = width;
        m_RenderImage.height = height;
        m_RenderImage.format = IMAGE_FORMAT_RGBA;
        NativeImageUtil::AllocNativeImage(&m_RenderImage);
        memcpy(m_RenderImage.ppPlane[0], pData, width*height*4);
         
        glBindTexture(GL_TEXTURE_2D, m_ImageTextureId);
        glTexImage2D(GL_TEXTURE_2D, 0, GL_RGBA, m_RenderImage.width, m_RenderImage.height, 0, GL_RGBA, GL_UNSIGNED_BYTE, m_RenderImage.ppPlane[0]);
        glBindTexture(GL_TEXTURE_2D, GL_NONE);
        
        ....
    }
}

然后就是讓開發者自己定義模糊半徑及其模糊偏移量，通過OpenGL提供的

glUniform1i(location,(int)value);   設置int 片元著色器blurRadius變量
glUniform2f(location,value[0],value[1]);??設置float數組??片元著色器blurOffset變量

將半徑及其偏移量設置到模糊的片元著色器上。 之后，通過GPU將其渲染

napi_value EGLRender::Rendering(napi_env env, napi_callback_info info){
      // 渲染
      glDrawElements(GL_TRIANGLES, 6, GL_UNSIGNED_SHORT, (const void *)0);
      glBindVertexArray(GL_NONE);  
      glBindTexture(GL_TEXTURE_2D, GL_NONE);
      return nullptr;
}

最后，就剩下獲取圖片像素的ArrayBuffer數據了，通過glReadPixels讀取到指定區域內的像素點了

glReadPixels(x,y,surfaceWidth,surfaceHeight,GL_RGBA,GL_UNSIGNED_BYTE,pixels);

但是，在這里，因為OpenGL里面的坐標系，在2D的思維空間上，與我們通常認知的是倒立的，所以需要對像素點進行處理，得到我們想要的像素點集

 int totalLength= width * height * 4;
 int oneLineLength = width * 4;
 uint8_t* tmp = (uint8_t*)malloc(totalLength);
 memcpy(tmp, *buf, totalLength);
 memset(*buf,0,sizeof(uint8_t)*totalLength);
 for(int i = 0 ; i< height;i ++){
       memcpy(*buf+oneLineLength*i, tmp+totalLength-oneLineLength*(i+1), oneLineLength);
 }
?free(tmp);

最后在上層，通過系統提供的createPixelMap得到我們想要的圖片，也就是模糊的圖片。

getPixelMap(x: number, y: number, width: number, height: number): Promise{
    .....
    
    let that = this;
    return new Promise((resolve, rejects) => {
        that.onDraw();
        let buf = this.render.native_EglBitmapFromGLSurface(x, y, width, height);
        if (!buf) {
            rejects(new Error("get pixelMap fail"))
        } else {
            let initOptions = {
                size: {
                    width: width,
                    height: height
                },
                editable: true,
            }
            image.createPixelMap(buf, initOptions).then(p => {
                resolve(p);
            }).catch((e) => {
                rejects(e)
            })
        }
    })
}

綜上，本篇文章介紹了由單純的在JS中用正態分布公式操作像素點實現模糊效果，引出性能問題，最后到基于OpenGL實現模糊效果的優化，最后性能上也從模糊一張大圖片要十幾秒提升到100ms內。 ?

編輯：黃飛

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