ios vimagebuffer 添加什么头文件

App设计时往往会用到一些模糊效激蚂果。iOS目前已提供一些模糊API可以让我们方便是使用。一种是使用Core Image，另一种是使用Accelerate.Framework中的vImage API。

使用Core Image进行模糊

Core Image很早在Mac系统中得到应用，后来这个Framework也开始应用到iOS，不过直到iOS6.0才开始支持模糊。这个如拆API调用起来很方便简洁。

[cpp] view plain copy

- (UIImage *)blurryImage:(UIImage *)image

withBlurLevel:(CGFloat)blur {

CIImage *inputImage = [CIImage imageWithCGImage:image.CGImage]

CIFilter *filter = [CIFilter filterWithName:@"CIGaussianBlur"

keysAndValues:kCIInputImageKey, inputImage,

@"inputRadius", @(blur),

nil]

CIImage *outputImage = filter.outputImage

CGImageRef outImage = [self.context createCGImage:outputImage

fromRect:[outputImage extent]]

return [UIImage imageWithCGImage:outImage]

}

使用vImage API进行模糊

iOS5.0中新增了vImage API可以使用，它属于Accelerate.Framework，所明橡埋以如果你要使用它要在工程中加入这个Framework。模糊算法使用的是vImageBoxConvolve_ARGB8888这个函数。

[cpp] view plain copy

- (UIImage *)blurryImage:(UIImage *)image withBlurLevel:(CGFloat)blur {

if (blur <0.f || blur >1.f) {

blur = 0.5f

}

int boxSize = (int)(blur * 100)

boxSize = boxSize - (boxSize % 2) + 1

CGImageRef img = image.CGImage

vImage_Buffer inBuffer, outBuffer

vImage_Error error

void *pixelBuffer

CGDataProviderRef inProvider = CGImageGetDataProvider(img)

CFDataRef inBitmapData = CGDataProviderCopyData(inProvider)

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

}

Pillow是Python里的图像处理库（PIL：Python Image Library），提供了了广泛的文件格式支持，强大的图像处理能力，主要包括图像储存、图像显示、格式转换以及基本的图像处理 *** 作等。

1）使用 Image 类

PIL最重要的类是 Image class, 你可以通过多种方法创建这个类的实例；你可以从文件加载图像，或者处理其他图像, 或者从 scratch 创建。

要从文件加载图像，可以使用open( )函数，在Image模块中：

>>>from PIL import Image

>>>im = Image.open("E:/photoshop/1.jpg")

加载成功后，将返回一个Image对象，可以通过使用示例属性查看文件内容：

>>>print(im.format, im.size, im.mode)

('JPEG', (600, 351), 'RGB')

>>>

format 这个属性标识了图像来源。如果图像不是从文件读取它的值就是None。size属性是一个二元tuple，包含width和height（宽度和高度，单位都是px）。 mode 属性定义了图像bands的数量和名称，以及像素类型和深度。常见的modes 有 “L” (luminance) 表示灰度图像, “RGB” 表示真彩色图像, and “CMYK” 表示出版图像。

如果文件打开错误，返回 IOError 错误。

只要你有了 Image 类的实例，你就可以通过类的方法处理图像。比如，下列方法可以显示图像：

im.show()

2）读写图像

PIL 模块差念坦支持大量图片格式。使用在 Image 模块的 open() 函数从磁盘读取文件。你不需要知道文件格式就能打开它，这个库能够根据文件内容自动确定文件格式。要保存文件，使用 Image 类的 save() 方法。保存文件的时候文件名变得重要了。除非你指定格式，否则这个库将会以文件名的扩展名作为格式保存。

加载文件，并转化为png格式：

"Python Image Library Test"

from PIL import Image

import os

import sys

for infile in sys.argv[1:]:

f,e = os.path.splitext(infile)

outfile = f +".png"

if infile != outfile:

try:

Image.open(infile).save(outfile)

except IOError:

print("Cannot convert", infile)

save() 方法的第二个参数可以指定文件格式。

3）创建缩略图

缩略图是网络开发或图像软件预览常用的一种基本技术，使用Python的Pillow图像库可以很方便的建立缩略图，如下：

# create thumbnail

size = (128,128)

for infile in glob.glob("E:/photoshop/*.jpg"):

f, ext = os.path.splitext(infile)

img = Image.open(infile)

img.thumbnail(size,Image.ANTIALIAS)

img.save(f+".thumbnail","JPEG")

上段代码对photoshop下的jpg图像文件全部创建缩略图，并保存，glob模高空块是一种智能化的文件名匹配技术，在批图像处理中经常会用到。

注意：Pillow库不会直接解码或者加载图像栅格数据。当你打开一个文件，只会读取文件头信息用来确定格式，颜色模式，大小等等，文件的剩余部分不会主动处理。这意味着打开一个图像文件的 *** 作十分快速，跟图片大小和压缩方式无关。

4）图像的剪切、粘贴与合并 *** 作

Image 类包含的方法允许你 *** 作图像部分选区，PIL.Image.Image.crop 方法获取图像的一个子矩形选区，如：

# crop, paste and merge

im = Image.open("E:/photoshop/lena.jpg")

box = (100,100,300,300)

region = im.crop(box)

矩形选区有一个4元元组定义，分别表示左、上、右、下的坐标。这个库虚桐以左上角为坐标原点，单位是px，所以上诉代码复制了一个 200×200 pixels 的矩形选区。这个选区现在可以被处理并且粘贴到原图。

region = region.transpose(Image.ROTATE_180)

im.paste(region, box)

当你粘贴矩形选区的时候必须保证尺寸一致。此外，矩形选区不能在图像外。然而你不必保证矩形选区和原图的颜色模式一致，因为矩形选区会被自动转换颜色。

5）分离和合并颜色通道

对于多通道图像，有时候在处理时希望能够分别对每个通道处理，处理完成后重新合成多通道，在Pillow中，很简单，如下：

r,g,b = im.split()

im = Image.merge("RGB", (r,g,b))

对于split（ ）函数，如果是单通道的，则返回其本身，否则，返回各个通道。

6）几何变换

对图像进行几何变换是一种基本处理，在Pillow中包括resize( )和rotate( )，如用法如下：

out = im.resize((128,128))

out = im.rotate(45) # degree conter-clockwise

其中，resize( )函数的参数是一个新图像大小的元祖，而rotate( )则需要输入顺时针的旋转角度。在Pillow中，对于一些常见的旋转作了专门的定义：

out = im.transpose(Image.FLIP_LEFT_RIGHT)

out = im.transpose(Image.FLIP_TOP_BOTTOM)

out = im.transpose(Image.ROTATE_90)

out = im.transpose(Image.ROTATE_180)

out = im.transpose(Image.ROTATE_270)

7）颜色空间变换

在处理图像时，根据需要进行颜色空间的转换，如将彩色转换为灰度：

cmyk = im.convert("CMYK")

gray = im.convert("L")

8）图像滤波

图像滤波在ImageFilter 模块中，在该模块中，预先定义了很多增强滤波器，可以通过filter( )函数使用，预定义滤波器包括：

BLUR、CONTOUR、DETAIL、EDGE_ENHANCE、EDGE_ENHANCE_MORE、EMBOSS、FIND_EDGES、SMOOTH、SMOOTH_MORE、SHARPEN。其中BLUR就是均值滤波，CONTOUR找轮廓，FIND_EDGES边缘检测，使用该模块时，需先导入，使用方法如下：

from PIL import ImageFilter

imgF = Image.open("E:/photoshop/lena.jpg")

outF = imgF.filter(ImageFilter.DETAIL)

conF = imgF.filter(ImageFilter.CONTOUR)

edgeF = imgF.filter(ImageFilter.FIND_EDGES)

imgF.show()

outF.show()

conF.show()

edgeF.show()

除此以外，ImageFilter模块还包括一些扩展性强的滤波器：

class PIL.ImageFilter.GaussianBlur(radius=2)

投影可以把图片放到另一个东西后面，有那种立体的效果。

1、绘制两个形状分行空别放在单独的图层（为了更好地说明问题，使用相同颜色）

2、仿带携用移动工具是两个图形有相接触的区域

3、选中上层图形

4. 图层模式---投影

6. 设置参数

7. 完备伏成

---