iOS8 Core Image In Swift：自动改善图像以及内置滤镜的使用

Core Image是一个很强大的框架。它可以让你简单地应用各种滤镜来处理图像，比如修改鲜艳程度, 色泽, 或者曝光。它利用GPU（或者CPU）来非常快速、甚至实时地处理图像数据和视频的帧。并且隐藏了底层图形处理的所有细节，通过提供的API就能简单的使用了，无须关心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在其中发挥了怎样的作用，Core Image处理了全部的细节。

Core Image框架给我们提供了这些东西：

内置的图片滤镜
特征检测能力（如人脸识别）
支持自动改善图像
能利用多个滤镜组合成一个自定义滤镜

自动改善图像

先上一个简单的例子。用Single View Application的工程模板建立一个工程，这个工程建好后只有一个AppDelegate和一个ViewController，另外还有一个 Main.storyboard，在Main.storyboard里已经准备好一个ViewController了，我们在这个 ViewController里放置一个UIImageView，调整其frame：

除此之外，因为UIImageView是默认拉伸图片的，我们不想让它变形，把它的ContentMode设置为Aspect Fit。顺便把Auto Layout和Size Classes关掉。

最后在拖两个按钮进来，一个用于显示原图，一个用于自动改善图像，整个ViewController看起来像这样：

接下来在ViewController中增加对应的IBAction方法以及IBOutlet属性：

class ViewController: UIViewController {

@IBOutlet var imageView: UIImageView!

lazy var originalImage: UIImage = {

return UIImage(named: "Image")

}()

......

一个连接到Storyboard的imageView，还有一个只懒加载一次的originalImage属性，这个属性在后面会用到很多次，这里有我整个工程用到的image。

然后在ViewDidLoad里像这样：

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

}

只做了两件事：一是给imageView加上了阴影边框，只是为了好看；二是把originalImage赋值给imageView。

一行代码显示原图：

@IBAction func showOriginalImage() {

self.imageView.image = originalImage

}

下面是自动改善的代码，我先贴出来，再慢慢说，有一个直观的效果会更有兴趣一些：

@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连接对之后，运行起来应该就能看到以下效果了：

点击自动改善就能看到效果了，可能运行会有点慢，因为我们还没做优化，如果觉得改善效果不明显的话，可以多点击几次原图来对比一下。

虽然有些问题，但是已经不妨碍我们继续探索了。上面的自动改善代码显式地用到了两个类（我为什么在这里要用显式这个词？）：CIImage和CIFilter，其中：

CIImage：这是一个模型对象，它保存能构建图像的数据，可以是图像的Data，可以是一个文件，也可以是CIFilter输出的对象。
CIFilter：滤镜，不同的CIFilter实例能表示不同的滤镜效果，不同的滤镜所能设置的参数也不尽相同，但它至少需要一个输入参数以及能生成一个输出对象。

另外Core Image的自动改善功能能智能的对图像的柱状图（histogram？）、人脸区域以及元数据进行分析，只需要传入一个Image作为输入参数，就能得到一组能使图像改善的滤镜。

CIImage的实例能通过UIImage来得到，然后通过两个API：autoAdjustmentFilters和autoAdjustmentFiltersWithOptions:取到能使图像得到改善的滤镜数组，在大多数情况下，你可能会用提供Option字典的那个API，因为你能设置：

图片的方向，这对CIRedEyeCorrection、CIFaceBalance等滤镜来说格外重要，因为Core Image需要精确的对面部进行检测。
是否只需要消除红眼（设置kCIImageAutoAdjustEnhance为false）。
是否使用除了消除红眼以外的所有的滤镜（设置kCIImageAutoAdjustRedEye为false）。

如果你想提供Option字典，那么可以这样使用：

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

在这个例子中，我就不传入Option字典了，因为不涉及图片方向的问题。

想知道自动改善功能用了哪些滤镜？只需要把filter对象打印出来即可，一般来说，会是这5个滤镜：

CIRedEyeCorrection：修复因相机的闪光灯导致的各种红眼
CIFaceBalance：调整肤色
CIVibrance：在不影响肤色的情况下，改善图像的饱和度
CIToneCurve：改善图像的对比度
CIHighlightShadowAdjust：改善阴影细节

大部分情况下这些滤镜就够用了。

之前也提到了，不同的CIFilter会有不同的参数，如果我们想知道CIFilter具体有哪些参数，可以调用它自己的inputKeys方法，得到它支持的输入参数的列表，或者调用它的outputKeys方法，得到它的输出参数的列表（一般我们只用outpuntImage就行了），又或者直接调用它的attributes方法，得到它的所有信息，包括它的名字、所属的分类、输入参数、输出参数、各参数的取值范围以及默认值等。

调用CIFilter的inputKeys方法可以看到它的输入参数：

for filter: CIFilter in filters {

let inputKeys = filter.inputKeys()

print(filter.name())

println(inputKeys)

...

打印结果：

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

几乎所有的滤镜都有inputImage这个输入参数，我们可以直接用系统预置的各种key来设置参数（如kCIInputImageKey），系统已经预置了大部分常用的key，如果你发现有的key系统没有预置，你可以直接使用获取的key名的字符串来作key，如：

filter.setValue(inputImage, forKey: kCIInputImageKey)

//两者设置方式完全一样

filter.setValue(inputImage, forKey: "inputImage")

对自动改善图像功能来说，我们不需要知道太多的细节，设置inputImage就可以了。

接下来填坑。

上面的代码有两个问题：一是在每次使用自动改善的过程中感觉到明显的慢；二是图像在自动改善后变形了。原图和改善后的图像对比：

我把UIImageView的contentMode设置为Aspect Fit，就是不希望图片发生变形，而是按等比例缩放，如果把UIImageView的背景色设置为红色的话，在显示原图的时候可以看到上下均有红色，而改善之后的图片就没有红色。由于苹果表示UIImage是完全支持CIImage的，所以文档中并没有指出出现这个问题的原因，我参考了下面这个贴子：

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

上面有说通过UIImage(CIImage:)方法得到的UIImage并不是一个基于CGImage的标准UIImage，所以不能按一般的显示规则去理解，因此我们要换种方式去得到一个真正的UIImage，解决方法放在下面再说。

在之前介绍CIImage和CIFilter的时候我们用到显式这个词，因为在代码里可以直观的看到使用了这两个类，CIImage提供图像的信息，CIFilter提供滤镜，当我们调用CIFilter的outputImage方法时，此时Core Image并不会去渲染图像，而是通过计算各种参数，并把计算结果存储到CIImage对象中，只有当真正将要显示的时候，才会通过第三个对象去渲染。这个对象就是CIContext。

CIContext是Core Image处理图像的关键，它和Core Graphics的CGContext类似但又与之不同，CIContext可以被重用，不必每次都新建一个，同时在输出CIImage的时候又必须有一个，简而言之，Core Image通过CIContext来渲染CIFilter产生的对象。

在上面的例子中我们没有使用CIContext，但在调用UIImage(CIImage:)的时候Core Image隐式地在内部使用了CIContext，也就是把我们需要手动做的工作自动地完成了。但是这就有了一个问题，在每次调用 UIImage(CIImage:)的时候它都会重新创建一个CIContext对象，这在用完即毁的情况下不会造成很大的影响，但在反复地使用滤镜的过程中就很影响性能了，为了防止这种情况，我们把CIContext对象重用起来，让ViewController持有一个懒加载的属性：

lazy var context: CIContext = {

return CIContext(options: nil)

}()

CIContext 在初始化的时候需要一个字典，可以通过kCIContextUseSoftwareRenderer创建一个基于CPU的CIContext对象，默认是创建基于GPU的CIContext对象，不同之处在于GPU的CIContext对象处理起来会更快，而基于CPU的CIContext对象除了支持更大的图像以外，还能在后台处理。我们传nil创建基于GPU的CIContext对象就可以了。

有了可重用的CIContext对象，在创建UIImage的时候需要这样：

@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)

}

虽然在第一次执行自动改善的时候会有点慢（因为要创建CIContext对象），但是在反复执行的情况下性能改善了很多，而且这样一来还解决了第二个问题，即ContentMode的问题。如果没有特殊情况，应该总是用这种方式创建一个CGImage，再把CGImage转成UIImage。

使用各种内置滤镜

通过CIFilter的类方法filterNamesInCategory()可以得到属于某个类别下的所有滤镜：

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)

}

在这个方法里传入的类别参数是kCICategoryBuiltIn，表示会输出iOS8 Core Image的所有滤镜：

共有127种。当然了，并不是所有的滤镜都是常用的，我们可以通过kCICategoryColorEffect这个key取到一些常见的滤镜，就像iOS7相机应用里的一样，这些滤镜一般不需要设置什么参数（其中有些也可以设置不同的参数），只需要同上文一样，设置inputImage就行了。把这个类别下的滤镜打印一些出来看看：

我选中了其中一个滤镜，这是一个单色滤镜，虽然看上去内容很多，但并不复杂，CIAttributeFilterDisplayName是它的显示名，inputImage是参数，每个参数的详细信息通过一个字典来展示，其中包括了这个参数的类型（CIAttributeTypeImage），以及参数的Class（CIImage），之后是这个滤镜所属的类别，一个滤镜可以同时属于多个类别，最后是这个滤镜在实例化的时候需要提供的字符串，即 CIPhotoEffectMono。

它上面的CIPhotoEffectInstant以及下面的CIPhotoEffectNoir、CIPhotoEffectProcess与之类似，都只需要一个inputImage参数，是不是很简单？这些滤镜的参数已经被内部设置好了，我们直接使用即可。

为了方便使用，我们给ViewController持有一个CIFilter属性，在其他的方法中实例化CIFilter，同时用一个公共的方法来显示打上滤镜后的图像：

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: - 怀旧

@IBAction func photoEffectInstant() {

filter = CIFilter(name: "CIPhotoEffectInstant")

outputImage()

}

// MARK: - 黑白

@IBAction func photoEffectNoir() {

filter = CIFilter(name: "CIPhotoEffectNoir")

outputImage()

}

// MARK: - 色调

@IBAction func photoEffectTonal() {

filter = CIFilter(name: "CIPhotoEffectTonal")

outputImage()

}

// MARK: - 岁月

@IBAction func photoEffectTransfer() {

filter = CIFilter(name: "CIPhotoEffectTransfer")

outputImage()

}

// MARK: - 单色

@IBAction func photoEffectMono() {

filter = CIFilter(name: "CIPhotoEffectMono")

outputImage()

}

// MARK: - 褪色

@IBAction func photoEffectFade() {

filter = CIFilter(name: "CIPhotoEffectFade")

outputImage()

}

// MARK: - 冲印

@IBAction func photoEffectProcess() {

filter = CIFilter(name: "CIPhotoEffectProcess")

outputImage()

}

// MARK: - 铬黄

@IBAction func photoEffectChrome() {

filter = CIFilter(name: "CIPhotoEffectChrome")

outputImage()

}

func outputImage() {

println(filter)

let inputImage = CIImage(image: originalImage)

filter.setValue(inputImage, forKey: kCIInputImageKey)

let outputImage = filter.outputImage

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

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

}

这些都写好后，在UI上把各种按钮及touch事件绑定好，UI看起来像这样：

运行后各种滤镜效果：

以上就是对Core Image内置滤镜的简单使用，如果你不需要对滤镜做更加细粒度控制的话，上述方法就够用了。

GitHub下载地址

我在GitHub上会保持更新。

UPDATED:

另外不知道有没有人注意到我在注释里用到了// MARK: -，这和Objective-C的#pragma mark -作用一样。

参考资料：

https://developer.apple.com/library/mac/documentation/graphicsimaging/conceptual/CoreImaging/ci_intro/ci_intro.html