开源高性能跨平台实时美颜滤镜库GPUPixel，视频图像开发利器

开发背景

做音视频开发绕不开的一个问题就是视频图像的处理，视频图像处理的诉求有很多，比如短视频直播时代的刚需：美颜，也有一些图像画质增强方面的需求。

图像处理框架有很多，传统的比如 OpenCV，一个非常经典伟大的图像处理库，另外针对各个平台也有一些特定平台的图像处理库，如iOS端大名鼎鼎的 GPUImage，Android端的 GPUImage-Android等等，他们都是非常优秀的开源库。

但是他们也有各种的缺点，比如 OpenCV 处理的速度可能较慢，不能满足实时视频或者移动端视频处理的需求，GPUImage 和 GPUImage-Android的使用又局限于一个平台，同时他们只提供基础的图像处理能力，像美颜等高级功能需要在框架的基础上进行二次开发。

做音视频开发也很多年了，渴望有个多端统一的图像处理方案，又能提供基础的图像处理能力，所以写了 GPUPixel，支持的平台包括iOS、Mac、Android、Windows和Linux。

项目简介

GPUPixel 使用C++11编写，摒弃了裸指针，有效的防止内存泄露等问题的产生。框架架构类似 GPUImage，基于OpenGL拥有极高的性能，完全满足移动端和实时图像处理场景的使用，单帧处理基本小于10ms。

而且容易编译和集成，多端接口统一，库文件也非常小。功能方面，内置的多种滤镜，如美颜，可以实现商业级别的效果。

支持图片和视频输入，输出格式支持RGBA, YUV420P等格式，非常方便为直播，音视频会议等提供美颜滤镜能力支持！

项目地址

https://github.com/pixpark/gpupixel

效果预览

👉 视频: YouTube | BiliBili

原图	磨皮	美白	ThinFace
大眼	口红	腮红	开关

架构流程

GPUPixel 的数据处理流程：

功能对比

可以看到 GPUPixel 功能方面相比GPUImage做了很大的补全，提供了基础美颜和多样的格式输入输出，如YUV420P, RGBA等，详细对比可以 参考这里

项目未来

项目目前也获得了一定的关注，但是和 GPUImage 等库相比使用量还比较少，另外 GPUPixel 还有不少功能和需要优化的点，比如增加背景替换，提供 Python 和 WebAssembly 封装支持等。

项目的 issue 也会积极处理，这个库会一直做下去，也希望有更多朋友参与进来。毕竟个人的力量有限，另外对于 GPU 处理图像还有很多问题也没有搞太懂，希望大家一块交流互相启发~

如果这个库对你有帮助，也希望多多支持，点赞转发这个项目，让更多人了解~🙏