iOS 中的CoreImage架構(framework)

來源:互聯網
上載者:User
coreimage framework 組成

apple 已經幫我們把image的處理分類好,來看看它的結構:

主要分為三部分:

1)定義部分:CoreImage 何CoreImageDefines。見名思義,代表了CoreImage 這個架構和它的定義。

2)操作部分:

濾鏡(CIFliter):CIFilter 產生一個CIImage。典型的,接受一到多的圖片作為輸入,經過一些過濾操作,產生指定輸出的圖片。

檢測(CIDetector):CIDetector 檢測處理圖片的特性,如使用來檢測圖片中人臉的眼睛、嘴巴、等等。

特徵(CIFeature):CIFeature 代表由 detector處理後產生的特徵。

3)映像部分:

畫布(CIContext):畫布類可被用與處理Quartz 2D 或者  OpenGL。可以用它來關聯CoreImage類。如濾鏡、顏色等渲染處理。

顏色(CIColor):   圖片的關聯與畫布、圖片像素顏色的處理。

向量(CIVector): 圖片的座標向量等幾何方法處理。

圖片(CIImage): 代表一個映像,可代表關聯後輸出的映像。

2.  處理步驟:

1)create a ciimage object;

2) create a cifilter object and set input values

3)  create a cicontext object.

4) render the filter output image into a cgimage

3.注意

a。關注Ciimage 產生的途徑:

1)通過URL和Data

2)通過其他圖片類轉換,CGImageRef或其他圖片。

3)通過CVpixelBufferRef。

 4)一組像素Data。

b.  圖片顏色,KCCImageColorSpace 來重載預設色彩空間。

c. 圖片Metadata。

4. 使用濾鏡。

CISepiaTone、CiColorControls、CIHueBlendMode。

  

處理過程:多個CImage輸入 -- 》 CIHeBlendMode  --》 CiSepiatone。

渲染輸出:

流程: 擷取context  -》 轉成CIimage -》 渲染成CGImageRef  -》 轉換為UIimage -》 釋放 CGImageRef -》 使用UIImage。

5.臉部檢測

自動增強: CIRedEyeCorrection  、CIFaceBalance(調整圖片來給出更好的皮膚色調)、CIVibrance(在不扭曲皮膚色調的情況下,增加飽和度)、CIToneCurve(調整圖片對比)、高亮陰影調整。

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