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Android-GPUImage

基于CPU的图像处理往往面临性能瓶颈，而GPU加速的方案能借助OpenGL ES的并行计算能力，实现高效、流畅的实时图像滤镜效果。由CyberAgent, Inc.维护的android-gpuimage正是这样一款面向安卓平台的开源GPU图像处理库，它复刻了iOS端经典的GPUImage框架，成为安卓开发者实现高性能图像滤镜的首选方案之一。

项目背景

android-gpuimage的设计灵感完全来源于iOS平台的GPUImage2框架，其核心目标是尽可能贴近iOS版本的功能与架构：顶点和片段着色器与iOS版本完全一致，这使得开发者可以轻松将iOS端成熟的GPUImage滤镜逻辑移植到安卓平台，大幅降低跨平台滤镜开发的成本。

该项目采用Apache 2.0开源许可证，商业使用友好，核心维护者为日本CyberAgent公司，目前已发布多个稳定版本，兼容主流安卓系统版本。

核心特性

快速集成与使用

1. Gradle集成

项目已发布至Maven Central仓库，只需在工程中添加以下依赖即可：

repositories{mavenCentral()}dependencies{implementation'jp.co.cyberagent.android:gpuimage:2.x.x'}

注：2.x.x需替换为最新稳定版本（如2.1.0）。

2. 核心使用场景

该库提供三种典型使用方式，覆盖绝大多数图像处理需求：

场景1：带预览的实时处理（GLSurfaceView）

适用于相机预览、图片实时编辑场景，Java示例：

@OverridepublicvoidonCreate(finalBundlesavedInstanceState){super.onCreate(savedInstanceState);setContentView(R.layout.activity);UriimageUri=...;// 图片/相机流UriGPUImagegpuImage=newGPUImage(this);// 绑定GLSurfaceView作为渲染载体gpuImage.setGLSurfaceView((GLSurfaceView)findViewById(R.id.surfaceView));// 加载图像（建议在子线程执行）gpuImage.setImage(imageUri);// 设置滤镜（以棕褐色滤镜为例）gpuImage.setFilter(newGPUImageSepiaFilter());// 保存处理后的图片gpuImage.saveToPictures("GPUImage","filtered_image.jpg",null);}

场景2：使用GPUImageView（封装视图）

GPUImageView是封装后的自定义视图，支持XML配置，简化开发：
XML布局：

<jp.co.cyberagent.android.gpuimage.GPUImageViewandroid:id="@+id/gpuimageview"android:layout_width="match_parent"android:layout_height="match_parent"app:gpuimage_show_loading="false"app:gpuimage_surface_type="texture_view"/><!-- 可选surface_view/texture_view -->

Kotlin代码：

overridefunonCreate(savedInstanceState:Bundle?){super.onCreate(savedInstanceState)setContentView(R.layout.activity_gallery)valimageUri:Uri=...valgpuImageView=findViewById<GPUImageView>(R.id.gpuimageview)gpuImageView.setImage(imageUri)// 加载图像gpuImageView.setFilter(GPUImageSepiaFilter())// 设置滤镜// 保存图片gpuImageView.saveToPictures("GPUImage","filtered_image.jpg",null)}

场景3：无预览的离线处理

适用于后台图像处理，无需界面预览：

overridefunonCreate(savedInstanceState:Bundle?){super.onCreate(savedInstanceState)valimageUri:Uri=...valgpuImage=GPUImage(this)gpuImage.setFilter(GPUImageSobelEdgeDetection())// 边缘检测滤镜gpuImage.setImage(imageUri)// 保存处理结果gpuImage.saveToPictures("GPUImage","edge_detection.jpg",null)}