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iOS开发-图片高斯模糊效果

日期:2017-06-28点击:332

iOS开发的时候有的时候需要将图片设置模糊,或者通过点击下拉方法,去除模糊,一切都是为了应用更受用户欢迎,iOS7之后半透明模糊效果得到大范围使用的比较大,现在也可以看到很多应用局部用到了图片模糊效果,关于图片实现高斯模糊效果有三种方式,CoreImage,GPUImage(第三方开源类库)和vImage。GPUImage没怎么用过,本文就讲两种方式Core Image和vImage。

Core  Image

开始撸代码之前我们先来看一下实现的效果:

iOS5.0之后就出现了Core Image的API,Core Image的API被放在CoreImage.framework库中,在iOS和OS X平台上,Core Image都提供了大量的滤镜(Filter),在OS X上有120多种Filter,而在iOS上也有90多。首先我们扩展一下UIImage,添加类方法:

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+(UIImage *)coreBlurImage:(UIImage *)image
            withBlurNumber:(CGFloat)blur {
     //博客园-FlyElephant
     CIContext *context = [CIContext contextWithOptions:nil];
     CIImage  *inputImage=[CIImage imageWithCGImage:image.CGImage];
     //设置filter
     CIFilter *filter = [CIFilter filterWithName: @"CIGaussianBlur" ];
     [filter setValue:inputImage forKey:kCIInputImageKey];
     [filter setValue:@(blur) forKey:  @"inputRadius" ];
     //模糊图片
     CIImage *result=[filter valueForKey:kCIOutputImageKey];
     CGImageRef outImage=[context createCGImage:result fromRect:[result extent]];
     UIImage *blurImage=[UIImage imageWithCGImage:outImage];
     CGImageRelease(outImage);
     return  blurImage;
}

其中过滤的选项设置为高斯模糊:

vImage 方式

vImage属于Accelerate.Framework,需要导入Accelerate下的Accelerate头文件,Accelerate主要是用来做数字信号处理、图像处理相关的向量、矩阵运算的库。图像可以认为是由向量或者矩阵数据构成的,Accelerate里既然提供了高效的数学运算API,自然就能方便我们对图像做各种各样的处理,模糊算法使用的是vImageBoxConvolve_ARGB8888这个函数。 

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+(UIImage *)boxblurImage:(UIImage *)image withBlurNumber:(CGFloat)blur {
     if  (blur < 0.f || blur > 1.f) {
         blur = 0.5f;
     }
     int  boxSize = ( int )(blur * 40);
     boxSize = boxSize - (boxSize % 2) + 1;
     
     CGImageRef img = image.CGImage;
     
     vImage_Buffer inBuffer, outBuffer;
     vImage_Error error;
     
     void  *pixelBuffer;
     //从CGImage中获取数据
     CGDataProviderRef inProvider = CGImageGetDataProvider(img);
     CFDataRef inBitmapData = CGDataProviderCopyData(inProvider);
     //设置从CGImage获取对象的属性
     inBuffer.width = CGImageGetWidth(img);
     inBuffer.height = CGImageGetHeight(img);
     inBuffer.rowBytes = CGImageGetBytesPerRow(img);
     
     inBuffer.data = ( void *)CFDataGetBytePtr(inBitmapData);
     
     pixelBuffer = malloc(CGImageGetBytesPerRow(img) *
                          CGImageGetHeight(img));
     
     if (pixelBuffer == NULL)
         NSLog( @"No pixelbuffer" );
     
     outBuffer.data = pixelBuffer;
     outBuffer.width = CGImageGetWidth(img);
     outBuffer.height = CGImageGetHeight(img);
     outBuffer.rowBytes = CGImageGetBytesPerRow(img);
     
     error = vImageBoxConvolve_ARGB8888(&inBuffer, &outBuffer, NULL, 0, 0, boxSize, boxSize, NULL, kvImageEdgeExtend);
     
     if  (error) {
         NSLog( @"error from convolution %ld" , error);
     }
     
     CGColorSpaceRef colorSpace = CGColorSpaceCreateDeviceRGB();
     CGContextRef ctx = CGBitmapContextCreate(
                                              outBuffer.data,
                                              outBuffer.width,
                                              outBuffer.height,
                                              8,
                                              outBuffer.rowBytes,
                                              colorSpace,
                                              kCGImageAlphaNoneSkipLast);
     CGImageRef imageRef = CGBitmapContextCreateImage (ctx);
     UIImage *returnImage = [UIImage imageWithCGImage:imageRef];
     
     //clean up
     CGContextRelease(ctx);
     CGColorSpaceRelease(colorSpace);
     
     free(pixelBuffer);
     CFRelease(inBitmapData);
     
     CGColorSpaceRelease(colorSpace);
     CGImageRelease(imageRef);
     
     return  returnImage;
}

图片模糊调用:

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self.imageView=[[UIImageView alloc]initWithFrame:CGRectMake(0, 300, SCREENWIDTH, 100)];
self.imageView.contentMode=UIViewContentModeScaleAspectFill;
self.imageView.image=[UIImage boxblurImage:self.image withBlurNumber:0.5];
self.imageView.clipsToBounds=YES;
[self.view addSubview:self.imageView];

关于两种方式的选择的建议

效果:第一种Core Image设置模糊之后会在周围产生白边,vImage使用不存在任何问题;

性能:图像模糊处理属于复杂的计算,大部分图片模糊选择的是vImage,性能最佳(没有亲自测试过,有兴趣可以自己测试)

本文转自Fly_Elephant博客园博客,原文链接:http://www.cnblogs.com/xiaofeixiang/p/5129074.html,如需转载请自行联系原作者


原文链接:https://yq.aliyun.com/articles/362390
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