SwiftUI：集成 Core Image

Instafilter - 原图

就像Core Data是Apple处理数据的内置框架一样，Core Image 是Apple处理图像的框架。这不是绘画，或者至少在大多数情况下不是绘画，而是关于更改现有图像：应用锐化，模糊，渐晕，像素化等等。如果您曾经使用过Apple的 Photo Booth 应用程序中可用的所有各种照片效果，那么应该可以清楚地了解 Core Image 的优点！

但是，Core Image 不能很好地集成到 SwiftUI 中。实际上，我甚至不会说它很好地集成到了UIKit中——苹果做了一些工作来提供帮助，但是仍然需要很多思考。不过，请相信我：了解了所有工作原理后，结果将非常出色，并且您会发现它为将来的应用程序打开了全部功能。

首先，我们将添加一些代码以提供基本图像。我将以一种稍微有些奇怪的方式来构造它，但是一旦我们在Core Image中混合它就会有意义：我们将创建Image视图作为可选的@State属性，并强制其宽度与屏幕上，然后添加onAppear（）修饰符以实际加载图像。

将示例图像添加到资产目录，然后将ContentView结构体修改为如下：

struct ContentView: View {
    @State private var image: Image?

    var body: some View {
        VStack {
            image?
                .resizable()
                .scaledToFit()
        }
        .onAppear(perform: loadImage)
    }

    func loadImage() {
        image = Image("Example")
    }
}

首先，请注意 SwiftUI 处理可选视图的过程非常顺利——可以正常工作！但是，请注意我是如何将onAppear（）修饰符附加到图像周围的VStack的，因为如果可选图像为nil，则它将不会触发onAppear（）函数。

无论如何，当该代码运行时，它应显示您添加的示例图像，并按比例缩放以适合屏幕。

现在，对于复杂的部分：Image实际上是什么？如您所知，这是一个视图，这意味着我们可以在SwiftUI视图层次结构中对其进行定位和调整大小。它还可以处理从我们的资产目录和SF Symbols中加载图像，并且还可以从其他许多源中加载图像。但是，最终它会被显示出来——我们无法将其内容写入磁盘，也无法通过应用一些简单的SwiftUI过滤器对其进行转换。

如果我们要使用Core Image，SwiftUI的Image视图是一个很好的终点，但是在其他地方使用则没有用。也就是说，如果我们要动态创建图像，应用Core Image滤镜，将其保存到用户的照片库中，依此类推，那么SwiftUI的图像就无法胜任。

Apple提供了其他三种图像类型供您使用，如果要使用Core Image，我们需要同时使用这三种图像。它们听起来可能很相似，但是它们之间有一些细微的区别，因此，如果要从Core Image中获取有意义的信息，请务必正确使用它们。

除了SwiftUI的Image视图外，其他三种图片类型是：

UIImage，它来自UIKit。这是一种非常强大的图像类型，能够处理各种图像类型，包括位图（如PNG），矢量（如SVG），甚至是形成动画的序列。UIImage是UIKit的标准图像类型，在三种类型中，它最接近SwiftUI的图像类型。
CGImage，来自Core Graphics。这是一种更简单的图像类型，实际上只是一个二维像素阵列。
CIImage，来自Core Image。它将存储生成图像所需的所有信息，但实际上不会将其转换为像素（除非要求）。苹果将CIImage 称为“图像配方”，而不是实际图像。

各种图像类型之间存在一些互操作性：

我们可以从CGImage创建UIImage，从UIImage创建CGImage。
我们可以从UIImage和CGImage创建CIImage，也可以从CIImage创建CGImage。
我们可以从UIImage和CGImage创建一个SwiftUI的Image。

我知道，我知道：这很令人困惑，但是希望一旦您看到代码，就会感觉更好。重要的是这些图像类型是纯数据——我们无法将它们放入SwiftUI视图层次结构中，但是我们可以自由地对其进行操作然后将结果呈现在SwiftUI图像中。

我们将更改loadImage()，以便它从示例图像中创建一个UIImage，然后使用 Core Image 对其进行操作。更具体地说，我们将从两项任务开始：

我们需要将示例图像加载到UIImage中，该图像具有一个名为UIImage(name:)的初始化程序，以从资产目录中加载图像。它返回一个可选的UIImage，因为我们可能指定了不存在的图像。
我们将其转换为CIImage，这是Core Image想要使用的。

因此，首先用以下代码替换当前的loadImage()实现：

func loadImage() {
    guard let inputImage = UIImage(named: "Example") else { return }
    let beginImage = CIImage(image: inputImage)

    // more code to come
}

下一步将创建一个 Core Image 上下文和一个 Core Image 过滤器。过滤器是完成以某种方式转换图像数据的实际工作的东西，例如模糊，锐化，调整颜色等，上下文则将处理后的数据转换为我们可以使用的CGImage。

这两种数据类型均来自 Core Image，因此您需要分别导入他们才能将其提供给我们。因此，请先在 ContentView.swift 顶部附近添加以下内容：

import CoreImage
import CoreImage.CIFilterBuiltins

接下来，我们将创建上下文并进行过滤。在此示例中，我们将使用棕褐色调滤镜，该滤镜会应用棕色调，使照片看起来像是很久以前拍摄的。

因此，替换 // more code to come：

let context = CIContext()
let currentFilter = CIFilter.sepiaTone()

现在，我们可以自定义过滤器以更改其工作方式。棕褐色是一个简单的滤镜，因此它只有两个有趣的属性：inputImage是我们要更改的图像，而intensity是应该应用棕褐色效果的强度，指定范围为0（原始图像）和1（完整棕褐色）。

因此，在前两行下面添加以下两行代码：

currentFilter.inputImage = beginImage
currentFilter.intensity = 1

所有这些都不是很难的，但是这就是改变的地方：我们需要将过滤器的输出转换为可以在视图中显示的SwiftUI Image。这是我们需要使用所有四种图像类型的地方，因为最简单的操作是：

从我们的过滤器读取输出图像，它将是CIImage。这可能会失败，因此它返回一个可选值。
询问我们的上下文，从该输出图像创建CGImage。这也可能会失败，因此再次返回一个可选值。
将该CGImage转换为UIImage。
将该UIImage转换为SwiftUI Image。

您可以直接从CGImage转到SwiftUI Image，但是它需要额外的参数，并且只会增加更多的复杂性！

这是loadImage()的最终代码：

// get a CIImage from our filter or exit if that fails
guard let outputImage = currentFilter.outputImage else { return }

// attempt to get a CGImage from our CIImage
if let cgimg = context.createCGImage(outputImage, from: outputImage.extent) {
    // convert that to a UIImage
    let uiImage = UIImage(cgImage: cgimg)

    // and convert that to a SwiftUI image
    image = Image(uiImage: uiImage)
}

如果再次运行该应用程序，您应该会看到示例图像现在已应用了棕褐色效果，这全归功于Core Image。

现在，您可能会认为，要获得一个相当简单的结果，这是一件繁重的工作，但是现在您已经掌握了Core Image的所有基础知识，因此切换到不同的过滤器相对容易。

话虽这么说，Core Image 有点……好吧……我们说“创意”。它最早是在iOS 5.0中引入的，到那时，Swift已经在Apple内部开发，但您真的不知道——在很长一段时间内，它的API都是您所能想到的最少Swifty的东西，尽管Apple慢慢地破破烂烂，您仍然会发现一些奇怪的现象。

为了证明这一点，我们可以用如下的像素化滤镜替换棕褐色调：

let currentFilter = CIFilter.pixellate()
currentFilter.inputImage = beginImage
currentFilter.scale = 100

提示：模拟器如果没有效果的话，请使用真机测试。

运行该程序后，您会看到我们的图像看起来像是像素化的。比例尺为100应该表示像素跨100个点，但是由于我的图像太大，因此像素相对较小。

现在让我们尝试这样的水晶效果：

let currentFilter = CIFilter.crystallize()
currentFilter.inputImage = beginImage
currentFilter.radius = 200

当运行时，我们应该看到整洁的水晶效果，但是实际上发生的是我们的代码崩溃了。我们的代码是有效的Swift和有效的Core Image代码，但仍然没有正常工作。

您在这里看到的是一个错误，也许在您观看此视频时它已经修复。这是由于Apple在修补Core Image怪异性方面没有做得特别出色，如果我们改用较旧的API，它的效果很好：

let currentFilter = CIFilter.crystallize()
currentFilter.setValue(beginImage, forKey: kCIInputImageKey)
currentFilter.radius = 200

kCIInputImageKey是一个特殊的常量，用于指定过滤器的输入图像，如果您对其进行深入研究，您会发现它实际上是一个字符串——Core Image曾经而且仍然在幕后，是一个完全字符串输入的API。

当您意识到只有部分Apple的Core Image过滤器使用了新的Swifty API时，这一点变得更加明显。例如，如果要应用旋转扭曲，则需要使用旧的API，这很痛苦：

我们使用过滤器的确切名称创建一个CIFilter实例。
我们需要通过每次使用不同的键重复调用setValue()来设置其值。
由于CIFilter不是特定的过滤器，因此Swift将允许我们发送该过滤器不支持的值。

例如，这是我们如何使用旋转扭曲的方法：

guard let currentFilter = CIFilter(name: "CITwirlDistortion") else { return }
currentFilter.setValue(beginImage, forKey: kCIInputImageKey)
currentFilter.setValue(2000, forKey: kCIInputRadiusKey)
currentFilter.setValue(CIVector(x: inputImage.size.width / 2, y: inputImage.size.height / 2), forKey: kCIInputCenterKey)

提示：CIVector是Core Image的存储点和方向的方法。

如果您运行该代码，您会看到最终结果看起来仍然不错，并且希望Apple在未来的几个月和几年中会继续清理此API。

尽管较新的API更好用，但我们在该项目中大多会使用较旧的API，因为它可以让我们使用任何类型的过滤器。

文中使用的四种滤镜效果图如下：

文中四种效果图

译自 Integrating Core Image with SwiftUI

SwiftUI：集成 Core Image

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