CoreImage的使用及常见滤镜工具(一)

概述:

CoreImage是一个图像框架，它基于OpenGL顶层建立，底层则用着色器来处理图像，这意味着它利用了GPU基于硬件加速来处理图像。CoreImage中有不少滤镜，它们可以一次给予一张图像或者视频帧多种视觉效果。并且滤镜能够链接起来组成一个滤镜链，把滤镜效果叠加起来处理图像。

CoreImage框架最先出现于iOS5，iOS6也对这个框架进行了扩展，这篇博客的Demo是基于iOS7的。

 

CoreImage框架最经常使用的类：

 

* CIImage

保存图像数据的类，能够经过UIImage，图像文件或者像素数据来建立，包括未处理的像素数据如：

- imageWithCVPixelBuffer:

- imageWithData:

方法等等。

也能够经过图像数据类好比UIImage，CGImageRef等等。

 

* CIFilter

滤镜类，这个框架中对图片属性进行细节处理的类。它对全部的像素进行操做，用一些键-值设置来决定具体操做的程度。

 

* CIContext

上下文类，如CoreGraphics以及CoreData中的上下文用于处理绘制渲染以及处理托管对象同样，CoreImage的上下文也是实现对图像处理的具体对象。

这里须要注意的是在Context建立的时候，咱们须要给它设定为是基于GPU仍是CPU。(这里使用GPU)

基于GPU的话，处理速度更快，由于利用了GPU硬件的并行优点。可是GPU受限于硬件纹理尺寸，并且若是你的程序在后台继续处理和保存图片的话，那么须要使用CPU，由于当app切换到后台状态时GPU处理会被打断。

 

简单使用：

简介完三个类以后，介绍下简单使用步骤：

实例化一个CIImage，

建立一个你须要的CIFilter滤镜并给滤镜设置属性，

建立CIContext上下文来初始化一个CGImageRef对象，

再将其赋给UIImage对象进行显示。

 

这篇文章采用工具类的方法来进行滤镜处理。

 

下面是一个简单的棕色滤镜的使用:

传入一个图片的path，生成CIImage对象，而后经过SepiaTone滤镜通过处理，强度自定义便可(范围:0~1之间)。

UIImage不是有个类方法直接经过CIImage对象生成UIImage吗？可是那样每一次都要建立一个CIContext对象，对于频繁调用时会很消耗性能。

因此，这里的context在工具类初始化的时候已经初始化了。

 

这里使用GPU来进行图片渲染的处理。上面已经提到过，这样速度会更快些。

若是想用CPU，则能够调用[CIContext contextWithOptions:]传入一个字典，将CPU做为渲染键值。

 

工具类里提供了4个方法可以快速的使用该滤镜渲染。

 

下面继续介绍其余的滤镜

仿射变换滤镜

仍是经过两种传入途径，一个路径，一个图片

如今咱们已经使用了两个滤镜。那么可不能够把两个滤镜连起来用呢？

答案是能够的，这就是通常所说的滤镜链，咱们能够得到上一个滤镜的输出图片做为下一个滤镜的输入，而后进行渲染处理，而处理的次数怎么处理则咱们由咱们本身需求而随意更改。

 

因而我把上面两个滤镜链接起来使用。

CIImage *ciimg = [_tool transOutputWithPath:path transform:CGAffineTransformMakeRotation(M_PI)];
_image = [_tool sepiaImageWithCIImage:ciimg intensity:1.0];

_imageView.image = _image;

通过两个工具方法处理后，咱们获得了通过滤镜链处理的图像，以下：

混合滤镜

 

若是你的图片的透明通道为YES想在下方添加一个底层的图片的话，能够用CISourceAtopCompositing滤镜。

拉直滤镜

 

若是你的图片因为拍摄时稍微倾斜或者抖动，可使用这个滤镜并传入一个旋转角度参数来修正图片。

色彩控制滤镜

 

能够传入颜色的亮度，对比度和饱和度来给图片过滤。

 

反转颜色滤镜

 

给图片使用反色。

 

面部检测初步

 

CoreImage类中提供了一个CIDectetor类来给咱们提供两种类型的检测器。

其中一种便是面部检测。

建立检测器时传入Type参数指定为面部便可，options中能够传入一个检测精度。

 

 

下面是返回图片中全部左眼位置、右眼位置以及嘴部位置的方法。

 

左眼：

右眼：

嘴部：

这篇博客介绍了CoreImage出现以来最基本的几个滤镜。

以后会对这个滤镜处理工具继续进行扩充。

 

Demo下载

CSDN资源:点击打开连接

GitHub仓库:点击打开连接

 

 

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