【正文】 )。 maxValue: 。 maxValue: float2(500)。kernel t1 namespace : 。 if (cur_radius radius) { dst = color。 input image4 src。 parameter pixel4 color minValue: float4(,)。{ parameter float radiusminValue: 。這個內(nèi)核提供一個（非抗鋸齒）以原點(diǎn)為中心的實(shí)心圓，使用顏色和半徑比參數(shù)：languageVersion : 。輸出電流協(xié)調(diào)各不相同的圖像的像素，但不變的任何一個打電話的壽命期間evaluatepixel()。level，before內(nèi)核執(zhí)行訪問的像素坐標(biāo)一個核心是并行執(zhí)行的所有像素的輸出圖像，具有完全相同的參數(shù)值或每個像素。must be沒有坐標(biāo)轉(zhuǎn)換是可能的；一個是Transformed只有個別Pixel Bender有一個尺寸。X軸增加向右，Y軸向下增加輸入和輸出圖像的起源是對齊到世界坐標(biāo)系的原點(diǎn)。 defaultValue: float4(,)。參數(shù)的數(shù)據(jù)類型提供了一個線索，什么樣的控制主機(jī)的應(yīng)用,適當(dāng)?shù)膮?shù)設(shè)置值。region generated(){return everywhere()。例如，它可以顯示一個對話框，當(dāng)過濾器被調(diào)用。作為一個完整的清單和Pixel Bender數(shù)據(jù)類型的描述，看看Pixel Bender參考。}}這個內(nèi)核產(chǎn)生一個輸出圖像的四通道（紅，綠，藍(lán)，α），如通過申報(bào)輸出pixel4 dst的定義。最簡單的Pixel Bender { // ... 高斯模糊濾鏡所使用的后效應(yīng)}命名空間中的值與其他過濾標(biāo)識符的組合來確定實(shí)際的命名空間，因此不需要全局唯一的。 version : 1。這允許你產(chǎn)生一個錯誤修正或改進(jìn)性能的濾波器的新版本，但仍讓老版本3. 命名空間是一個公司或作者進(jìn)一步分離過濾器。description: My Filter。比如說呢。變量和函數(shù)包括在這對花括號內(nèi)}內(nèi)核語句包含一個名字，一組元數(shù)據(jù)的方括號中，描述了內(nèi)核，和一組成員的花括號括起來的定義的過濾操作內(nèi)核的數(shù)據(jù)元素每一個內(nèi)核定義之前需要的語言版本的元素。languageVersion : 。Pixel Bender工具包概述開始編寫Pixel Bender濾鏡本章討論P(yáng)ixel Bender語言編寫的特殊功能。 223。這個聲明和元數(shù)據(jù)部分（可以修改）被提供時(shí)自動創(chuàng)建在Pixel Bender工具包IDE的一個新的過濾器。namespace : Tutorial。 命名空間，供應(yīng)商，和版本值是必需的；說明是可選的。例如，Adobe可能對PS圖象處理軟件高斯模糊濾鏡不同版本和之后的效果，和使用的命名空間中的領(lǐng)域產(chǎn)品的名稱來區(qū)分它們。 { // ... 高斯模糊濾鏡所使用的PS圖象處理軟件}kernel GaussianBlur namespace : After Effects。在這一章簡短，只有內(nèi)核名稱和構(gòu)件截面顯示；嘗試的例子，你可以粘貼到內(nèi)核內(nèi)核構(gòu)件截面定義包含一個語言版本的聲明和元數(shù)據(jù)段。程序由一個內(nèi)核，返回一個堅(jiān)實(shí)的色彩無處不在：kernel FillWithBlack ... {output pixel4 dst。因?yàn)橐粋€內(nèi)核的所有像素的圖像的每個像素執(zhí)行輸出，輸出參數(shù)定義了一個完整的圖。參數(shù)和變量在申明定義函數(shù)前，你可以指定參數(shù)，這是通過內(nèi)核程序和固定的值，依賴變量，使用evaluateDependents()函數(shù)，它們?nèi)匀皇侵蛔x，見本教程36頁一個核可以采取任意數(shù)量的任意類型的參數(shù)。在開發(fā)過程中，Pixel Bender工具包提供這個用戶界面。}void evaluatePixel(){dst = color。你通常添加約束，有助于參數(shù)值甚至更多。 。在Pixel Bender模型，圖像沒有大小。這Pixel Bender坐標(biāo)模型對濾波器設(shè)計(jì)的影響。byof在每一像素的變化是當(dāng)前輸出像素坐標(biāo)唯一。如果我們假設(shè)像素的平方（它們不一定；看到“非正方形像素”在33頁）的outcoord()函數(shù)返回這些值為43像素的圖像輸出： 下面的示例是如何演示outcoord()函數(shù)，用它來產(chǎn)生輸出圖像中的圖案。kernel t1 namespace : 。maxValue: 。 maxValue: float4(,)。 output pixel4 dst。 } else { dst = sampleNearest(src, coord_for_this_pixel)。 vendor : my。 defaultValue: float2(180)。 defaultValue: 。 defaultValue: float4(,)。 void evaluatePixel() { // where are we relative to the center of the circle float2 coord_for_this_pixel = outCoord() center。 } }}輸入圖像和采樣一個沒有圖像輸入的內(nèi)核被稱為源或發(fā)電機(jī)。output pixel4 dst。非正方形像素當(dāng)你認(rèn)為像素廣場，一個圖像的像素網(wǎng)格總線與潛在的世界坐標(biāo)空間：然而，事實(shí)上，像素不總是廣場。例如，返回的值為43像素的圖像outcoord()現(xiàn)在的這個樣子：在內(nèi)核中，所有的坐標(biāo)都在世界坐標(biāo)空間。所有的輸入圖像和輸出圖像的像素大小可以不同。內(nèi)置函數(shù)pixelaspectratio()獲取像素寬度除以像素高度為一個給定的圖像pixelAspectRatio( i ) == pixelSize( i ).x / pixelSize( i ).y一個正方形的像素具有1的縱橫比。例如，該核平均每個像素與它的直接的左和右的鄰居，產(chǎn)生一個輕微的水平模糊：kernel HorizontalAverage ... {input image4 source。pixel4 left = sampleNearest(source, coord hOffset)。}}這個例子使用evaluatedependents()變半徑，已經(jīng)提供了世界坐標(biāo)轉(zhuǎn)換為半徑測量在適當(dāng)大小的像素：languageVersion : 。{ input image4 src。 defaultValue:。 void evaluateDependents() { float w = / float( radius )。 for( int i = 1。 } } void evaluatePixel() { dst = sampleNearest( src, outCoord() ) * weights[ 0 ]。 dst += sampleNearest( src, outCoord() + float2( x, 0 ) ) * weights[ i ]。input image1 matte。result = in_pixel * matte_value。 vendor : my。 void evaluatePixel() { const float sigma = 。 float weight1 = exp( ( * ) / ec ) * c。 float4 acc = float4( )。 acc += sampleNearest( source, outCoord() + float2( , ) ) * weight2。 acc += sampleNearest( source, outCoord() + float2( , ) ) * weight4。我們要預(yù)先計(jì)算這些值一次，然后運(yùn)用他們所有的像素。為初始化值依賴于身體內(nèi)的evaluatedependents()，這是運(yùn)行一次，在任何像素的處理。內(nèi)核完全可能停止運(yùn)行，這可能生成黑色或白色像素的像素。例如，如果你有一個內(nèi)核，并分，你必須考慮到除數(shù)為零的可能性。然而，它是可能的，以一套價(jià)值輸出像素是在此范圍之外。數(shù)組的大小有些老年人對數(shù)組大小的限制，他們可以處理。一個核可以包含區(qū)域函數(shù)的定義，其中有預(yù)定義的名字和簽名，并提供像素機(jī)運(yùn)行時(shí)引擎有多少空間的幫助信息從這一核心計(jì)算輸出圖像的像素分配建筑。vendor : Adobe。 maxValue: float2(1000)。 // rotation matrix (from dependent float3x3 fwd_xform。 //計(jì)算變換矩陣及其逆矩陣(inverse) void evaluateDependents() { // translate center to origin float3x3 translate = float3x3( 1, 0, 0, 0, 1, 0, , , 1 )。 rotate[1][0] = rotate[1][0]。 // Alpha混合前景從背景 pixel4 bg_pixel = sampleNearest(background, bg_coord)。 if( input_index == background ) { // 背景是未轉(zhuǎn)化的，所以只是路過 result = output_region。 if( input_index == background ) { result = input_region。在這示例代碼來計(jì)算高斯模糊濾鏡高斯重量轉(zhuǎn)移到一個支持功能languageVersion : 。{ dependent float weight0。 dependent float weight4。 float ec = * sigma * sigma。 weight1 = calculateWeight( , sigma )。 } void evaluatePixel() { float4 acc = float4( )。 acc += sampleNearest( source, outCoord() + float2( , ) ) * weight2。 acc += sampleNearest( source, outCoord() + float2( , ) ) * weight4。所有的例子使用4通道的輸入和輸出，所支持的后效應(yīng)。默認(rèn)是“Pixel Bender’類例如，下面是簡單的身份內(nèi)核，改編后的影響通過包括額外的元數(shù)據(jù)的值，只使用4通道的輸入和輸出的圖像：languageVersion : 。 description: This is an identity kernel。 output pixel4 result。 void evaluatePixel() { float4 temp = sampleNearest(source, outCoord())。 = 。 float3 factor = float3(, , )。 result = float4( , , , ) * temp。在這一章中，我們將建立在這個例子演示了一些Pixel Bender特征具體的影響后。3不變，smooth_mask：const float3x3 smooth_mask = float3x3( , , , , , , , , )。 float4 convolve(float3x3 in_kernel, float divisor) { float4 conv_result = float4(, , , )。 ++i) { for(int j = 1。 return conv_resul