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编译 · Demo · 集成

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欢迎大家参与，使得 GPUPixel 更好，通过讨论 discussions, 提交 issues, 提交 PRs.

📢 人脸关键点检测从 v1.2.0开始已经由 Face++ 替换为 VNN, 不需要联网认证（不需要交钱了），并且支持了全端，欢迎各位客观品尝食用 👏

简介

⛰️ GPUPixel是一个使用C++11编写的高性能图像和视频AI美颜效果库，非常容易编译和集成，并且库文件非常小。

🔑 它是基于GPU的，并且带有内置的美颜效果滤镜，可以实现商业级别的效果。

🔌 它支持的平台包括iOS、Mac和Android，理论上可以移植到任何支持OpenGL/ES的平台。

效果

👉 视频: YouTube | BiliBili

原图	磨皮	美白	ThinFace
大眼	口红	腮红	**开

架构流程

特性对比

✅: 支持 | ❌: 不支持 | ✏️: 计划中

	GPUPixel	GPUImage
🍎滤镜:	✅	❌
磨皮	✅	❌
美白	✅	❌
瘦脸	✅	❌
大眼	✅	❌
口红	✅	❌
腮红	✅	❌
内建滤镜	✅	✅
🍓输入格式：
YUV420P(I420)	✅	❌
RGBA	✅	✅
JPEG	✅	✅
PNG	✅	✅
NV21(for Android)	✏️	❌
🍉输出格式 :
RGBA	✅	✅
YUV420P(I420)	✅	❌
🥑平台系统:
iOS	✅	✅
Mac	✅	✅
Android	✅	❌
Win	✅	❌
Linux	✅	❌

系统最低版本

OS	iOS	OSX	Android	Windows	Linux
Min Support OS Version	10.0	10.13	5.0 (API 21)	-	-

性能

iPhone

-	iPhone 6P	iPhone 8	iPhone X	iPhone 11	iPhone 14 pro
CPU	5%	5%	3%	3%	3%
Time Taken	10ms	4ms	3ms	3ms	3ms

Android

-	Xiaomi 10	Huawei Mate30	Vivo	SAMSUNG	Google Pixel
CPU	3%	5%	-	-	-
Time Taken	6ms	5ms	-	-	-

库体积

	iOS(.framework)	MacOS(.framework)	Android(.aar)
Size	2.4 MB	2.6 MB	2.1 MB

开始之前

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快速开始

如何编译

从 v1.1.0开始使用 cmake 编译, 请自行搜索下cmake的安装配置. 库和生成的 demo 程序会在项目根目录的 output 目录

iOS

# Generate project
## for iOS arm64
cmake -G Xcode -B build -S src -DCMAKE_TOOLCHAIN_FILE=toolchain/ios.toolchain.cmake -DPLATFORM=OS64
 
# Build
cmake --build build --config Debug #or Release

Mac

# Generate project
## for Mac Apple Silicon
cmake -G Xcode -B build -S src -DCMAKE_TOOLCHAIN_FILE=toolchain/ios.toolchain.cmake -DPLATFORM=MAC_ARM64
## for Mac Intel
cmake -G Xcode -B build -S src -DCMAKE_TOOLCHAIN_FILE=toolchain/ios.toolchain.cmake -DPLATFORM=MAC

# Build
cmake --build build --config Debug #or Release

Android

Open the directory src/android/java in Android Studio.

Windows

需提前安装 Cmake and MinGW64

# Generate project
cmake -G "MinGW Makefiles" -B build -S src

# Build
cmake --build build -DCMAKE_BUILD_TYPE=Debug #or Release

Linux (Test on ubuntu)

# install cmake 
sudo apt-get install cmake pkg-config
# install dependent lib
sudo apt-get install mesa-utils libglu1-mesa-dev freeglut3-dev mesa-common-dev libglfw3-dev

# Generate project
cmake -B build -S src

# Build
cmake --build build -DCMAKE_BUILD_TYPE=Debug #or Release 

App demo

iOS and Mac

参考 examples/ios and examples/mac

Android

参考 src/android/java

Window and Linux

参考 examples/desktop

# Generate project
cmake -G "MinGW Makefiles" -B examples/build -S examples

# Build
cmake --build build -DCMAKE_BUILD_TYPE=Debug #or Release 

App 使用

A S D F G H - 增加 smooth, white, thin face, big eye, lipstick, blusher 的值.

Z X C V B N - 减小 smooth, white, thin face, big eye, lipstick, blusher 的值.

C++ 接口调用

声明 filters

// video data input
std::shared_ptr<SourceRawDataInput> source_raw_input_;
// beauty filter
std::shared_ptr<BeautyFaceFilter> beauty_face_filter_;
// video data output 
std::shared_ptr<TargetRawDataOutput> target_raw_output_;

创建和串联 filters

 gpupixel::GPUPixelContext::getInstance()->runSync([&] {
    // Create filter
    source_raw_input_ = SourceRawDataInput::create();
    target_raw_output_ = TargetRawDataOutput::create();
    // Face Beauty Filter
    beauty_face_filter_ = BeautyFaceFilter::create();
    
    // Add filter
    source_raw_input_->addTarget(beauty_face_filter_)
                     ->addTarget(target_raw_output_);
 }

输入 YUV420P 或 RGBA数据

// ...
// YUVI420
 source_raw_input_->uploadBytes(width,
                                height, 
                                bufferY,
                                strideY, 
                                bufferU, 
                                strideU,
                                bufferV, 
                                strideV);
// ...
// bytes: RGBA data
 source_raw_input_->uploadBytes(bytes,
                                width, 
                                height, 
                                stride);

获取输出数据

// I420 callback
target_raw_output_->setI420Callbck([=](const uint8_t *data, 
                                        int width, 
                                        int height, 
                                        int64_t ts) {
    size_t y_size = width * height;
    const uint8_t *uData = data + y_size;
    const uint8_t *vData = data + y_size + y_size / 4;
    // Do something you want
});

// RGBA callback->
target_raw_output_->setPixelsCallbck([=](const uint8_t *data, 
                                        int width, 
                                        int height, 
                                        int64_t ts) {
    size_t rgba_size = width * height*4;
    // Do something you want
});

// Output data callbck

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参与贡献

欢迎参与此项目，贡献代码，同时希望通过在社交媒体分享 GPUPixel 项目来支持本项目 👏🏻.

感谢

参考项目

1. GPUImage
2. CainCamera
3. AwemeLike
4. VNN

License

This repository is available under the MIT License.