IOS 中的CoreImage框架(framework)

  1. coreimage framework 组成

apple 已经帮我们把image的处理分类好,来看看它的结构: 技术分享

主要分为三部分:

1)定义部分:CoreImage 何CoreImageDefines。见名思义,代表了CoreImage 这个框架和它的定义。

2)操作部分:

滤镜(CIFliter):CIFilter 产生一个CIImage。典型的,接受一到多的图片作为输入,经过一些过滤操作,产生指定输出的图片。

检测(CIDetector):CIDetector 检测处理图片的特性,如使用来检测图片中人脸的眼睛、嘴巴、等等。

特征(CIFeature):CIFeature 代表由 detector处理后产生的特征。 

3)图像部分:

画布(CIContext):画布类可被用与处理Quartz 2D 或者   OpenGL。可以用它来关联CoreImage类。如滤镜、颜色等渲染处理。

颜色(CIColor):   图片的关联与画布、图片像素颜色的处理。

向量(CIVector): 图片的坐标向量等几何方法处理。

图片(CIImage): 代表一个图像,可代表关联后输出的图像。 

技术分享

2.  处理步骤:

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。关注Ciimage 产生的途径:

1)通过URL和Data

2)通过其他图片类转换,CGImageRef或其他图片。

3)通过CVpixelBufferRef。

 4)一组像素Data。

b.  图片颜色,KCCImageColorSpace 来重载默认颜色空间。

c. 图片Metadata。

4. 使用滤镜。

CISepiaTone、CiColorControls、CIHueBlendMode。

技术分享    技术分享

处理过程:多个CImage输入 -- 》 CIHeBlendMode  --》 CiSepiatone。

技术分享

渲染输出:

技术分享

流程: 获取context  -》 转成CIimage -》 渲染成CGImageRef  -》 转换为UIimage -》 释放 CGImageRef -》 使用UIImage。

5.脸部检测

自动增强: CIRedEyeCorrection  、CIFaceBalance(调整图片来给出更好的皮肤色调)、CIVibrance(在不扭曲皮肤色调的情况下,增加饱和度)、CIToneCurve(调整图片对比)、高亮阴影调整。

郑重声明:本站内容如果来自互联网及其他传播媒体,其版权均属原媒体及文章作者所有。转载目的在于传递更多信息及用于网络分享,并不代表本站赞同其观点和对其真实性负责,也不构成任何其他建议。