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iOS8 Core Image In Swift：自動改善圖像以及內置濾鏡的使用

編輯：IOS開發綜合

基於iOS SDK 8.0以及Xcode 6 Beta 6。

Core Image是一個很強大的框架。它可以讓你簡單地應用各種濾鏡來處理圖像，比如修改鮮艷程度, 色澤, 或者曝光。它利用GPU（或者CPU）來非常快速、甚至實時地處理圖像數據和視頻的幀。並且隱藏了底層圖形處理的所有細節，通過提供的API就能簡單的使用了，無須關心OpenGL或者OpenGL ES是如何充分利用GPU的能力的，也不需要你知道GCD在其中發揮了怎樣的作用，Core Image處理了全部的細節。

Core Image框架給我們提供了這些東西：

內置的圖片濾鏡特征檢測能力（如人臉識別）支持自動改善圖像能利用多個濾鏡組合成一個自定義濾鏡

自動改善圖像

先上一個簡單的例子。用Single View Application的工程模板建立一個工程，這個工程建好後只有一個AppDelegate和一個ViewController，另外還有一個Main.storyboard，在Main.storyboard裡已經准備好一個ViewController了，我們在這個ViewController裡放置一個UIImageView，調整其frame：

除此之外，因為UIImageView是默認拉伸圖片的，我們不想讓它變形，把它的ContentMode設置為Aspect Fit。

最後在拖兩個按鈕進來，一個用於顯示原圖，一個用於自動改善圖像，整個ViewController看起來像這樣：

接下來在ViewController中增加對應的IBAction方法以及IBOutlet屬性：

class ViewController: UIViewController {

@IBOutlet var imageView: UIImageView!

lazy var originalImage: UIImage = {

return UIImage(named: Image)

}()

......

一個連接到Storyboard的imageView，還有一個只懶加載一次的originalImage屬性，這個屬性在後面會用到很多次，這裡有我整個工程用到的image。

然後在ViewDidLoad裡像這樣：

override func viewDidLoad() {

super.viewDidLoad()

self.imageView.layer.shadowOpacity = 0.8

self.imageView.layer.shadowColor = UIColor.blackColor().CGColor

self.imageView.layer.shadowOffset = CGSize(width: 1, height: 1)

self.imageView.image = originalImage

}

只做了兩件事：一是給imageView加上了陰影邊框，只是為了好看；二是把originalImage賦值給imageView。

一行代碼顯示原圖：

@IBAction func showOriginalImage() {

self.imageView.image = originalImage

}

下面是自動改善的代碼，我先貼出來，再慢慢說，有一個直觀的效果會更有興趣一些：

@IBAction func autoAdjust() {

var inputImage = CIImage(image: originalImage)

let filters = inputImage.autoAdjustmentFilters() as [CIFilter]

for filter: CIFilter in filters {

filter.setValue(inputImage, forKey: kCIInputImageKey)

inputImage = filter.outputImage

}

self.imageView.image = UIImage(CIImage: inputImage)

}

把IBAction和IBOutlet連接對之後，運行起來應該就能看到以下效果了：

點擊自動改善就能看到效果了，可能運行會有點慢，因為我們還沒做優化，如果覺得改善效果不明顯的話，可以多點擊幾次原圖來對比一下。

雖然有些問題，但是已經不妨礙我們繼續探索了。上面的自動改善代碼顯式地用到了兩個類（我為什麼在這裡要用顯式這個詞？）：CIImage和CIFilter，其中：

CIImage：只保存能構建圖像的原始數據，是一個模型對象。CIFilter：濾鏡，不同的CIFilter實例能表示不同的濾鏡效果，不同的濾鏡所能設置的參數也不盡相同。另外Core Image的自動改善功能能智能的對圖像的柱狀圖（histogram？）、人臉區域以及元數據進行分析，只需要傳入一個Image作為輸入參數，就能得到一組能使圖像改善的濾鏡。CIImage的實例能通過UIImage來得到，然後通過兩個API：autoAdjustmentFilters和autoAdjustmentFiltersWithOptions:取到能使圖像得到改善的濾鏡數組，在大多數情況下，你可能會用提供Option字典的那個API，因為你能設置：圖片的方向，這對CIRedEyeCorrection、CIFaceBalance等濾鏡來說格外重要，因為Core Image需要精確的對面部進行識別。是否只需要消除紅眼（設置kCIImageAutoAdjustEnhance為false）。是否使用除了消除紅眼以外的所有的濾鏡（設置kCIImageAutoAdjustRedEye為false）。如果你想提供Option字典，那麼可以這樣使用：

NSDictionary *options = @{ CIDetectorImageOrientation :
                 [[image properties] valueForKey:kCGImagePropertyOrientation] };
NSArray *adjustments = [myImage autoAdjustmentFiltersWithOptions:options];

在這個例子中，我就不傳入Option字典了，因為不涉及圖片方向的問題。想知道自動改善功能用了哪些濾鏡？只需要把filter對象打印出來即可，一般來說，會是這5個濾鏡：CIRedEyeCorrection：修復因相機的閃光燈導致的各種紅眼CIFaceBalance：調整膚色CIVibrance：在不影響膚色的情況下，改善圖像的飽和度CIToneCurve：改善圖像的對比度CIHighlightShadowAdjust：改善陰影細節大部分情況下這些濾鏡就夠用了。之前也提到了，不同的CIFilter會有不同的參數，如果我們想知道CIFilter具體有哪些參數，可以調用它自己的inputKeys方法，得到它支持的輸入參數的列表，或者調用它的outputKeys方法，得到它的輸出參數的列表（一般我們只用outpuntImage就行了），又或者直接調用它的attributes方法，得到它的所有信息，包括它的名字、所屬的分類、輸入參數、輸出參數、各參數的取值范圍以及默認值等。調用CIFilter的inputKeys方法可以看到它的輸入參數：

for filter: CIFilter in filters {

let inputKeys = filter.inputKeys()

print(filter.name())

println(inputKeys)

...

打印結果：

CIFaceBalance[inputImage, inputOrigI, inputOrigQ, inputStrength, inputWarmth]
CIVibrance[inputImage, inputAmount]
CIToneCurve[inputImage, inputPoint0, inputPoint1, inputPoint2, inputPoint3, inputPoint4]
CIHighlightShadowAdjust[inputImage, inputRadius, inputShadowAmount, inputHighlightAmount]

幾乎所有的濾鏡都有inputImage這個輸入參數，我們可以直接用系統預置的各種key來設置參數（如kCIInputImageKey），系統已經預置了大部分常用的key，如果你發現有的key系統沒有預置，你可以直接使用獲取的key名的字符串來作key，如：

filter.setValue(inputImage, forKey: kCIInputImageKey)

//兩者設置方式完全一樣

filter.setValue(inputImage, forKey: inputImage)

對自動改善圖像功能來說，我們不需要知道太多的細節，設置inputImage就可以了。

接下來填坑。

上面的代碼有兩個問題：一是在每次使用自動改善的過程中感覺到明顯的慢；二是圖像在自動改善後變形了。原圖和改善後的圖像對比：

我把UIImageView的contentMode設置為Aspect Fit，就是不希望圖片發生變形，而是按等比例縮放，如果把UIImageView的背景色設置為紅色的話，在顯示原圖的時候可以看到上下均有紅色，而改善之後的圖片就沒有紅色。由於蘋果表示UIImage是完全支持CIImage的，所以文檔中並沒有指出出現這個問題的原因，我參考了下面這個貼子：

http://stackoverflow.com/questions/15878060/setting-uiimageview-content-mode-after-applying-a-cifilter

上面有說通過UIImage(CIImage:)方法得到的UIImage並不是一個基於CGImage的標准UIImage，所以不能按一般的顯示規則去理解，因此我們要換種方式去得到一個真正的UIImage，解決方法放在下面再說。

在之前介紹CIImage和CIFilter的時候我們用到顯式這個詞，因為在代碼裡可以直觀的看到使用了這兩個類，CIImage提供圖像的信息，CIFilter提供濾鏡，Core Image還需要另一個對象把兩者粘合起來，這個對象就是CIContext。

CIContext是Core Image處理圖像的關鍵，它和Core Graphics的CGContext類似但又與之不同，CIContext可以被重用，不必每次都新建一個，同時在輸出CIImage的時候又必須有一個。在上面的例子中我們沒有使用CIContext，但在調用UIImage(CIImage:)的時候Core Image隱式地在內部使用了CIContext，也就是把我們需要手動做的工作自動地完成了。但是這就有了一個問題，在每次調用UIImage(CIImage:)的時候它都會重新創建一個CIContext對象，這在用完即毀的情況下不會造成很大的影響，但在反復地使用濾鏡的過程中就很影響性能了，為了防止這種情況，我們把CIContext對象重用起來，讓ViewController持有一個懶加載的屬性：

lazy var context: CIContext = {

return CIContext(options: nil)

}()

CIContext在初始化的時候需要一個字典，可以通過kCIContextUseSoftwareRenderer創建一個基於CPU的CIContext對象，默認是創建基於GPU的CIContext對象，不同之處在於GPU的CIContext對象處理起來會更快，而基於CPU的CIContext對象除了支持更大的圖像以外，還能在後台處理。我們傳nil創建基於GPU的CIContext對象就可以了。

有了可重用的CIContext對象，在創建UIImage的時候需要這樣：

@IBAction func autoAdjust() {

var inputImage = CIImage(image: originalImage)

let filters = inputImage.autoAdjustmentFilters() as [CIFilter]

for filter: CIFilter in filters {

filter.setValue(inputImage, forKey: kCIInputImageKey)

inputImage = filter.outputImage

}

//self.imageView.image = UIImage(CIImage: inputImage)

let cgImage = context.createCGImage(inputImage, fromRect: inputImage.extent())

self.imageView.image = UIImage(CGImage: cgImage)

}

雖然在第一次執行自動改善的時候會有點慢（因為要創建CIContext對象），但是在反復執行的情況下性能改善了很多，而且這樣一來還解決了第二個問題，即ContentMode的問題。如果沒有特殊情況，應該總是用這種方式創建一個CGImage，再把CGImage轉成UIImage。

使用各種內置濾鏡

通過CIFilter的類方法filterNamesInCategory()可以得到屬於某個類別下的所有濾鏡：

func showFiltersInConsole() {

let filterNames = CIFilter.filterNamesInCategory(kCICategoryBuiltIn)

println(filterNames.count)

println(filterNames)

for filterName in filterNames {

let filter = CIFilter(name: filterName as String)

let attributes = filter.attributes()

println(attributes)

}

在這個方法裡傳入的類別參數是kCICategoryBuiltIn，表示會輸出iOS8 Core Image的所有濾鏡：

共有127種。當然了，並不是所有的濾鏡都是常用的，我們可以通過kCICategoryColorEffect這個key取到一些常見的濾鏡，就像iOS7相機應用裡的一樣，這些濾鏡一般不需要設置什麼參數（其中有些也可以設置不同的參數），只需要同上文一樣，設置inputImage就行了。把這個類別下的濾鏡打印一些出來看看：

我選中了其中一個濾鏡，這是一個單色濾鏡，雖然看上去內容很多，但並不復雜，CIAttributeFilterDisplayName是它的顯示名，inputImage是參數，每個參數的詳細信息通過一個字典來展示，其中包括了這個參數的類型（CIAttributeTypeImage），以及參數的Class（CIImage），之後是這個濾鏡所屬的類別，一個濾鏡可以同時屬於多個類別，最後是這個濾鏡在實例化的時候需要提供的字符串，即CIPhotoEffectMono。它上面的CIPhotoEffectInstant以及下面的CIPhotoEffectNoir、CIPhotoEffectProcess與之類似，都只需要一個inputImage參數，是不是很簡單？這些濾鏡的參數已經被內部設置好了，我們直接使用即可。為了方便使用，我們給ViewController持有一個CIFilter屬性，在其他的方法中實例化CIFilter，同時用一個公共的方法來顯示打上濾鏡後的圖像：

class ViewController: UIViewController {

@IBOutlet var imageView: UIImageView!

lazy var originalImage: UIImage = {

return UIImage(named: Image)

}()

lazy var context: CIContext = {

return CIContext(options: nil)

}()

var filter: CIFilter!

......

// MARK: - 懷舊

@IBAction func photoEffectInstant() {