方法其实都差不多,就是用两个过滤器,分别处理两个分量
Sobel算子
先说Sobel算子
GX为水平过滤器,GY为垂直过滤器,垂直过滤器就是水平过滤器旋转90度。
过滤器为3x3的矩阵,将与图像作平面卷积。
如果不存在边则两个点颜色很接近,过滤器返回一个较小的值,否则就可判断出边缘的存在。
当前点为中间点
具体计算如下:
求出图像的每一个像素的横向及纵向灰度值通过以下公式结合,来计算该点灰度的大小
本shdaer将G值作为颜色输出
Roberts算子
Roberts算子与之相似
过滤器是2x2的矩阵
过滤器如下:
当前点为左上角的点
具体计算如下:
Canny算子
过滤器是2x2的矩阵
以sobel为例:
看看shader的实现
在frag函数中
float3 lum = float3(0.2125,0.7154,0.0721);
转化为luminance亮度值的变量
获取当前点的周围的点,并与luminance点积,求出亮度值(黑白图)
float mc00 = dot(tex2D (_MainTex, i.uv_MainTex-fixed2(1,1)/_Size).rgb, lum);
float mc10 = dot(tex2D (_MainTex, i.uv_MainTex-fixed2(0,1)/_Size).rgb, lum);
float mc20 = dot(tex2D (_MainTex, i.uv_MainTex-fixed2(-1,1)/_Size).rgb, lum);
。。。。。。。
由于CG函数tex2DSize函数(获取图片长宽的像素数)在unity中不能用,我也不知道用什么函数来替代它,就弄了个外部变量_Size方便调节。
如果有什么函数能代替tex2DSize函数各位看官一定要告诉我。
根据过滤器矩阵求出GX水平和GY垂直的灰度值
float GX = -1 * mc00 + mc20 + -2 * mc01 + 2 * mc21 - mc02 + mc22;
float GY = mc00 + 2 * mc10 + mc20 - mc02 - 2 * mc12 - mc22;
G = sqrt(GX*GX+GY*GY);
标准灰度公式
G = abs(GX)+abs(GY);
近似灰度公式
c = length(float2(GX,GY));
length的内部算法就是灰度公式的算法,欧几里得长度
float length(float3 v)
{
return sqrt(dot(v,v));
}
c即是最终输出
让我们看看效果:
可以看见对于这种简单的卡通,三种算法都非常清晰,sobel和roberts稍好一点。
再看看复杂一些的图片
Roberts的纹路非常清晰,有一些噪声
Sobel比Roberts还要清晰,噪声相对少些
canny已经没法看了,噪声太多,边缘判断的不清楚
综上,从结果来看,sobel算子的实现效果最好
下面给出sobel的shader:
Shader "Custom/sobel" {
Properties {
_MainTex ("MainTex", 2D) = "white" {}
_Size("Size", range(1,2048)) = 256//size
}
SubShader {
pass{
Tags{"LightMode"="ForwardBase" }
Cull off
CGPROGRAM
#pragma vertex vert
#pragma fragment frag
#include "UnityCG.cginc"
float _Size;
sampler2D _MainTex;
float4 _MainTex_ST;
struct v2f {
float4 pos:SV_POSITION;
float2 uv_MainTex:TEXCOORD0;
};
v2f vert (appdata_full v) {
v2f o;
o.pos=mul(UNITY_MATRIX_MVP,v.vertex);
o.uv_MainTex = TRANSFORM_TEX(v.texcoord,_MainTex);
return o;
}
float4 frag(v2f i):COLOR
{
float3 lum = float3(0.2125,0.7154,0.0721);//转化为luminance亮度值
//获取当前点的周围的点
//并与luminance点积,求出亮度值(黑白图)
float mc00 = dot(tex2D (_MainTex, i.uv_MainTex-fixed2(1,1)/_Size).rgb, lum);
float mc10 = dot(tex2D (_MainTex, i.uv_MainTex-fixed2(0,1)/_Size).rgb, lum);
float mc20 = dot(tex2D (_MainTex, i.uv_MainTex-fixed2(-1,1)/_Size).rgb, lum);
float mc01 = dot(tex2D (_MainTex, i.uv_MainTex-fixed2(1,0)/_Size).rgb, lum);
float mc11mc = dot(tex2D (_MainTex, i.uv_MainTex).rgb, lum);
float mc21 = dot(tex2D (_MainTex, i.uv_MainTex-fixed2(-1,0)/_Size).rgb, lum);
float mc02 = dot(tex2D (_MainTex, i.uv_MainTex-fixed2(1,-1)/_Size).rgb, lum);
float mc12 = dot(tex2D (_MainTex, i.uv_MainTex-fixed2(0,-1)/_Size).rgb, lum);
float mc22 = dot(tex2D (_MainTex, i.uv_MainTex-fixed2(-1,-1)/_Size).rgb, lum);
//根据过滤器矩阵求出GX水平和GY垂直的灰度值
float GX = -1 * mc00 + mc20 + -2 * mc01 + 2 * mc21 - mc02 + mc22;
float GY = mc00 + 2 * mc10 + mc20 - mc02 - 2 * mc12 - mc22;
// float G = sqrt(GX*GX+GY*GY);//标准灰度公式
float G = abs(GX)+abs(GY);//近似灰度公式
// float th = atan(GY/GX);//灰度方向
float4 c = 0;
// c = G>th?1:0;
// c = G/th*2;
c = length(float2(GX,GY));//length的内部算法就是灰度公式的算法,欧几里得长度
return c;
}
ENDCG
}//
}
}