跨平台工程化

背景 在之前自制的图像处理App中，使用了OpenGL处理图片，这次使用Metal替代OpenGL，来达到更好的性能，顺便熟悉一下Metal的渲染流程 基本思路 Flutter使用CVPixelBuf

背景 自制图片处理App开始接入AI能力啦，研究了下如何将ONNX模型转换为CoreML模型，并且在MacOS上运行（iOS应该也是可以支持的，毕竟都是CoreML框架） 模型的训练和转换成ONNX

USM锐化基本原理 USM锐化利用原图减去高斯模糊后的图，达到提升边缘清晰度的目的，基本公式如下 usmFactor表示锐化程度，可以从0到1，超过1也是可以的 OpenGL Shader实现 高斯模

背景 自制的图片处理App开始接入OpenCV的一些能力了，比如自动均衡，边缘检测，后期可能利用dnn模块直接接入一些AI模块。所以简单梳理了一下Flutter和OpenCV交互的流程 获取图片的像素

背景 我的图像处理App需要借助一些OpenCV的能力，于是编译了OpenCV的源码，集成到Flutter的MacOS项目中,记录一下遇到的问题和解决方案 dylib运行找不到的问题 把dylib放到

背景 最近在学习图像处理相关的技术，作为一个iOSer，有点无法忍受OpenCV的默认UI，于是打算用Flutter作为UI框架，对接图像处理的相关能力。目前初步完成了App框架和H，S，L三个分量的