Ios 对于大于3x3的内核，如何使用GPUIMageColution3x3？

布拉德·拉森

首先，非常感谢您对GPUImage所做的大量工作，它已经开始使用，并且看起来非常可靠和有用

我的问题是，如何使用GPUImage卷积3x3处理更大的内核。我的印象是，任何卷积都可以通过内核3x3来表示，但如何实现它呢？我特别指的是gabor核。我们将尝试使用卷积，而不是创建新的过滤器类

谢谢。

对于更大的卷积（5x5等），您需要创建一个执行卷积的新过滤器类型。框架中提供了基本的3x3卷积，因为它快速且易于指定。在大多数iOS设备上，您几乎可以免费获得九种纹理读取

当你开始超越这一点，事情就会变得昂贵得多。5x5卷积需要25次纹理读取，以此类推。这会导致处理速度非常慢

因此，像高斯模糊这样的操作是通过使用可分离内核在框架中完成的。首先，图像水平模糊，然后水平模糊结果垂直模糊。这大大减少了纹理读取和计算的数量

我相信Gabor滤波器可以用一个可分离的核（或一系列可分离的核）来表示，就像我们尝试的那样。您可以将其中的工作转换为具有给定半径的片段着色器，以便以比大面积卷积更有效的方式实现Gabor过滤器。

对于更大的卷积（5x5等），您需要创建执行该卷积的新过滤器类型。框架中提供了基本的3x3卷积，因为它快速且易于指定。在大多数iOS设备上，您几乎可以免费获得九种纹理读取

当你开始超越这一点，事情就会变得昂贵得多。5x5卷积需要25次纹理读取，以此类推。这会导致处理速度非常慢

因此，像高斯模糊这样的操作是通过使用可分离内核在框架中完成的。首先，图像水平模糊，然后水平模糊结果垂直模糊。这大大减少了纹理读取和计算的数量

---

我相信Gabor滤波器可以用一个可分离的核（或一系列可分离的核）来表示，就像我们尝试的那样。您可以将此处的工作转换为具有给定半径的片段着色器，以比大面积卷积更有效的方式实现Gabor过滤器。

谢谢您的回答。在我的例子中，内核是21x21（效果最好），但图像通常非常小，平均不超过40x40像素。我需要在这个配置中为每一块40x40像素做36-72次gabor。使用opencv filter2D进行此操作不会占用大量时间，但肯定离实时性很远，这是非常理想的。谢谢您的回答。在我的例子中，内核是21x21（效果最好），但图像通常非常小，平均不超过40x40像素。我需要在这个配置中为每一块40x40像素做36-72次gabor。使用opencv filter2D进行此操作不会占用大量时间，但肯定离实时性很远，这是非常理想的。