【如何快速的开发一个完整的iOS直播app】(美颜篇)

原文转自：袁峥Seemygo 感谢分享、自我学习

前言

在看这篇之前，如果您还不了解直播原理，请查看这篇文章如何快速的开发一个完整的iOS直播app(原理篇)

开发一款直播app，美颜功能是很重要的，如果没有美颜功能，可能分分钟钟掉粉千万，本篇主要讲解直播中美颜功能的实现原理，并且实现美颜功能。

利用GPUImage处理直播过程中美颜的流程

采集视频 => 获取每一帧图片 => 滤镜处理 => GPUImageView展示

美颜原理.png

美颜基本概念

GPU：（Graphic Processor Unit图形处理单元）手机或者电脑用于图像处理和渲染的硬件

GPU工作原理：CPU指定显示控制器工作，显示控制器根据CPU的控制到指定的地方去取数据和指令，目前的数据一般是从显存里取，如果显存里存不下，则从内存里取，内存也放不下，则从硬盘里取，当然也不是内存放不下，而是为了节省内存的话，可以放在硬盘里，然后通过指令控制显示控制器去取。

OpenGL ES：（Open Graphics Library For Embedded(嵌入的) Systems 开源嵌入式系统图形处理框架），一套图形与硬件接口，用于把处理好的图片显示到屏幕上。

GPUImage:是一个基于OpenGL ES 2.0图像和视频处理的开源iOS框架，提供各种各样的图像处理滤镜，并且支持照相机和摄像机的实时滤镜，内置120多种滤镜效果，并且能够自定义图像滤镜。

滤镜处理的原理:就是把静态图片或者视频的每一帧进行图形变换再显示出来。它的本质就是像素点的坐标和颜色变化

GPUImage处理画面原理

GPUImage采用链式方式来处理画面,通过addTarget:方法为链条添加每个环节的对象，处理完一个target,就会把上一个环节处理好的图像数据传递下一个target去处理，称为GPUImage处理链。
- 比如：墨镜原理，从外界传来光线，会经过墨镜过滤，在传给我们的眼睛，就能感受到大白天也是乌黑一片，哈哈。
- 一般的target可分为两类
  - 中间环节的target, 一般是各种filter, 是GPUImageFilter或者是子类.
  - 最终环节的target, GPUImageView：用于显示到屏幕上, 或者GPUImageMovieWriter：写成视频文件。
GPUImage处理主要分为3个环节
- source(视频、图片源) -> filter（滤镜） -> final target (处理后视频、图片)
- GPUImaged的Source:都继承GPUImageOutput的子类，作为GPUImage的数据源,就好比外界的光线，作为眼睛的输出源
  - GPUImageVideoCamera：用于实时拍摄视频
  - GPUImageStillCamera：用于实时拍摄照片
  - GPUImagePicture：用于处理已经拍摄好的图片，比如png,jpg图片
  - GPUImageMovie：用于处理已经拍摄好的视频,比如mp4文件
- GPUImage的filter:GPUimageFilter类或者子类，这个类继承自GPUImageOutput,并且遵守GPUImageInput协议，这样既能流进，又能流出，就好比我们的墨镜，光线通过墨镜的处理，最终进入我们眼睛
- GPUImage的final target:GPUImageView,GPUImageMovieWriter就好比我们眼睛，最终输入目标。

GPUImage处理原理.png

美颜原理

磨皮(GPUImageBilateralFilter)：本质就是让像素点模糊，可以使用高斯模糊，但是可能导致边缘会不清晰，用双边滤波(Bilateral Filter) ，有针对性的模糊像素点，能保证边缘不被模糊。
美白(GPUImageBrightnessFilter)：本质就是提高亮度。

美颜效果

关注效果，忽悠本人

GPUImage原生美颜效果

GPUImage原生.gif

利用美颜滤镜实现效果

美颜滤镜处理.gif

GPUImage实战

GPUImage原生美颜

步骤一：使用Cocoapods导入GPUImage
步骤二：创建视频源GPUImageVideoCamera
步骤三：创建最终目的源：GPUImageView
步骤四：创建滤镜组(GPUImageFilterGroup)，需要组合亮度(GPUImageBrightnessFilter)和双边滤波(GPUImageBilateralFilter)这两个滤镜达到美颜效果.
步骤五：设置滤镜组链
步骤六：设置GPUImage处理链，从数据源 => 滤镜 => 最终界面效果
步骤七：开始采集视频

注意点：

SessionPreset最好使用AVCaptureSessionPresetHigh，会自动识别，如果用太高分辨率，当前设备不支持会直接报错
GPUImageVideoCamera必须要强引用，否则会被销毁，不能持续采集视频.
必须调用startCameraCapture，底层才会把采集到的视频源，渲染到GPUImageView中，就能显示了。
GPUImageBilateralFilter的distanceNormalizationFactor值越小，磨皮效果越好,distanceNormalizationFactor取值范围: 大于1。

- (void)viewDidLoad {

    [super viewDidLoad];

    // 创建视频源

    // SessionPreset:屏幕分辨率，AVCaptureSessionPresetHigh会自适应高分辨率

    // cameraPosition:摄像头方向

    GPUImageVideoCamera *videoCamera = [[GPUImageVideoCamera alloc] initWithSessionPreset:AVCaptureSessionPresetHigh cameraPosition:AVCaptureDevicePositionFront];

     videoCamera.outputImageOrientation = UIInterfaceOrientationPortrait;

    _videoCamera = videoCamera;

    // 创建最终预览View

    GPUImageView *captureVideoPreview = [[GPUImageView alloc] initWithFrame:self.view.bounds];

    [self.view insertSubview:captureVideoPreview atIndex:0];

    // 创建滤镜：磨皮，美白，组合滤镜

    GPUImageFilterGroup *groupFilter = [[GPUImageFilterGroup alloc] init];

    // 磨皮滤镜

    GPUImageBilateralFilter *bilateralFilter = [[GPUImageBilateralFilter alloc] init];

    [groupFilter addTarget:bilateralFilter];

    _bilateralFilter = bilateralFilter;

    // 美白滤镜

    GPUImageBrightnessFilter *brightnessFilter = [[GPUImageBrightnessFilter alloc] init];

    [groupFilter addTarget:brightnessFilter];

    _brightnessFilter = brightnessFilter;

    // 设置滤镜组链

    [bilateralFilter addTarget:brightnessFilter];

    [groupFilter setInitialFilters:@[bilateralFilter]];

    groupFilter.terminalFilter = brightnessFilter;

    // 设置GPUImage响应链，从数据源 => 滤镜 => 最终界面效果

    [videoCamera addTarget:groupFilter];

    [groupFilter addTarget:captureVideoPreview];

    // 必须调用startCameraCapture，底层才会把采集到的视频源，渲染到GPUImageView中，就能显示了。

    // 开始采集视频

    [videoCamera startCameraCapture];

}

- (IBAction)brightnessFilter:(UISlider *)sender {

    _brightnessFilter.brightness = sender.value;

}

- (IBAction)bilateralFilter:(UISlider *)sender {

    // 值越小，磨皮效果越好

    CGFloat maxValue = 10;

    [_bilateralFilter setDistanceNormalizationFactor:(maxValue - sender.value)];

}

利用美颜滤镜实现

步骤一：使用Cocoapods导入GPUImage
步骤二：导入GPUImageBeautifyFilter文件夹
步骤三：创建视频源GPUImageVideoCamera
步骤四：创建最终目的源：GPUImageView
步骤五：创建最终美颜滤镜：GPUImageBeautifyFilter
步骤六：设置GPUImage处理链，从数据源 => 滤镜 => 最终界面效果

注意：

切换美颜效果原理：移除之前所有处理链，重新设置处理链

- (void)viewDidLoad {

    [super viewDidLoad];

    // Do any additional setup after loading the view.

    // 创建视频源

    // SessionPreset:屏幕分辨率，AVCaptureSessionPresetHigh会自适应高分辨率

    // cameraPosition:摄像头方向

    GPUImageVideoCamera *videoCamera = [[GPUImageVideoCamera alloc] initWithSessionPreset:AVCaptureSessionPresetHigh cameraPosition:AVCaptureDevicePositionFront];

    videoCamera.outputImageOrientation = UIInterfaceOrientationPortrait;

    _videoCamera = videoCamera;

    // 创建最终预览View

    GPUImageView *captureVideoPreview = [[GPUImageView alloc] initWithFrame:self.view.bounds];

    [self.view insertSubview:captureVideoPreview atIndex:0];

    _captureVideoPreview = captureVideoPreview;

    // 设置处理链

    [_videoCamera addTarget:_captureVideoPreview];

    // 必须调用startCameraCapture，底层才会把采集到的视频源，渲染到GPUImageView中，就能显示了。

    // 开始采集视频

    [videoCamera startCameraCapture];

}

- (IBAction)openBeautifyFilter:(UISwitch *)sender {

    // 切换美颜效果原理：移除之前所有处理链，重新设置处理链

    if (sender.on) {

        // 移除之前所有处理链

        [_videoCamera removeAllTargets];

        // 创建美颜滤镜

        GPUImageBeautifyFilter *beautifyFilter = [[GPUImageBeautifyFilter alloc] init];

        // 设置GPUImage处理链，从数据源 => 滤镜 => 最终界面效果

        [_videoCamera addTarget:beautifyFilter];

        [beautifyFilter addTarget:_captureVideoPreview];

    } else {

        // 移除之前所有处理链

        [_videoCamera removeAllTargets];

        [_videoCamera addTarget:_captureVideoPreview];

    }

}

GPUImage扩展

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注意：第一次打开需要 pod install