GPUImage2（一）集成与使用

2017-02-10 本文已影响4835人 Willie_

关键词

滤镜 GPUImage 颜色 Filter colorDistance 相机识别框架纹理渲染

本文所有示例代码或Demo可以在此获取：https://github.com/WillieWangWei/SampleCode_GPUImage2_Usage

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概述

GPUImage是一个基于OpenGL ES 2.0的开源的图像处理库，作者是Brad Larson。GPUImage将OpenGL ES封装为简洁的Objective-C或Swift接口，可以用来给图像、实时相机视频、电影等添加滤镜。对于诸如处理图像或实况视频帧的大规模并行操作，GPU相对于CPU具有一些显着的性能优点。在iPhone 4上，简单的图像滤镜在GPU上的执行速度比等效的基于CPU的滤镜快100多倍。

目前它有两个版本：

GPUImage。开发者使用最多的版本，它于2012年最早推出，使用Objective-C编写，支持macOS和iOS。
GPUImage2。同一作者在2016年推出的版本，使用Swift编写，是GPUImage框架的第二代，支持macOS、iOS和Swift代码的Linux或未来平台。

本文以Swift版的GPUImage2为主题，从以下几个方面进行讲解：

在项目中集成
特性
示例代码
注意问题

在项目中集成

下载压缩包文件，下载地址。
解压后目录如下：
文件目录
将framework下的GPUImage-iOS.xcodeproj项目和Source文件夹复制到你的项目中。
在你的项目的Build Phases栏，Target Dependency中添加GPUImage依赖。
Target Dependency
在下面的Link Binary With Libraries中添加GPUImage。
Link Binary With Libraries
点击左上角的+，选择New Copy Files Phase，在新建的Copy Files中将Destination选为Frameworks，并在栏目中添加GPUImage.framework。
Copy Files
确认现在你的项目文件夹中存在GPUImage-iOS.xcodeproj和Source，像是这样：
编译条件
4.如果前几步没有问题，现在Build。稍等会提示成功，但出现了一些警告：
过期警告
这是因为使用了过期的函数，但暂时不会造成功能上的问题。如果你觉得不爽，可以参考如何忽略警告。

特性

GPUImage2可以进行多种模式的图像处理，其逻辑类似于流水线的概念。流水线上有若干个工位（Filter），每个工位接收来自上一个工位的产品（Data），完成此工序的加工（Processing）后交给下一个工位（Target）处理。产品从开始端（Input）经过整条流水线加工，到达结束端（Output）变为成品。

处理流程

虽然功能和GPUImage相似，但GPUImage2使用了大量Swift语言的特性，在命名规则、代码风格上都产生了很大的差别，比如：

-->运算符

-->是GPUImage2定义的一个中缀运算符，它将两个对象像链条一样串联起来，用起来像是这样：

camera --> basicOperation --> renderView

左边的参数遵循ImageSource协议，作为数据的输入，右边的参数遵循ImageConsumer协议，作为数据的输出。这里的basicOperation是BasicOperation的一个实例，其父类ImageProcessingOperation同时遵循ImageSource和ImageConsumer协议，所以它可以放在-->的左边或右边。
-->的运算是左结合的，类似于GPUImage中的addTarget方法，但是-->有一个返回值，就是右边的参数。在上面的示例中，先计算了前半部camera --> basicOperation，然后右边的参数basicOperation作为返回值又参与了后半部basicOperation --> renderView的计算。
-->体现了链式编程的思想，让代码更加优雅，在GPUImage2有着大量运用，这得益于Swift强大的语法，关于Swift中的高级运算符，请看这里。

示例代码

GPUImage2主要提供了这些功能：

处理静态图片
操作组
实时视频滤镜
从视频中捕获图片
编写自定义的图像处理操作
从静态图片中捕获并添加滤镜（即将实现）
添加滤镜并转码视频（即将实现）

准备

导入头文件

import GPUImage
import AVFoundation

声明变量

var camera: Camera!
var basicOperation: BasicOperation!
var renderView: RenderView!

lazy var imageView: UIImageView = {
   
    let imageView = UIImageView(frame: CGRect(x: 0, y: 0, width: UIScreen.main.bounds.width, height: UIScreen.main.bounds.height))
    imageView.image = UIImage(contentsOfFile: Bundle.main.path(forResource: "Yui", ofType: "jpg")!)
    imageView.contentMode = .scaleAspectFit
    
    return imageView
}()

初始化

override func viewDidLoad() {
    super.viewDidLoad()
    
    view.addSubview(imageView)
}

处理静态图片

创建滤镜实例

// 创建一个BrightnessAdjustment颜色处理滤镜
let brightnessAdjustment = BrightnessAdjustment()
brightnessAdjustment.brightness = 0.2

// 创建一个ExposureAdjustment颜色处理滤镜
let exposureAdjustment = ExposureAdjustment()
exposureAdjustment.exposure = 0.5

使用GPUImage对UIImage提供的扩展方法进行便利滤镜处理

// 1.使用GPUImage对UIImage的扩展方法进行滤镜处理
var filteredImage: UIImage

// 1.1单一滤镜
filteredImage = imageView.image!.filterWithOperation(brightnessAdjustment)

// 1.2多个滤镜叠加
filteredImage = imageView.image!.filterWithPipeline { (input, output) in
    input --> brightnessAdjustment --> exposureAdjustment --> output
}

// 不建议的
imageView.image = filteredImage

注意：如果要将图片显示在屏幕上或者进行多次滤镜处理时，以上方法会让Core Graphics产生更多开销，建议使用处理链，最后指向RenderView来显示，如下：

// 2.使用管道处理

// 创建图片输入
let pictureInput = PictureInput(image: imageView.image!)
// 创建图片输出
let pictureOutput = PictureOutput()
// 给闭包赋值
pictureOutput.imageAvailableCallback = { image in
    // 这里的image是处理完的数据，UIImage类型
}
// 绑定处理链
pictureInput --> brightnessAdjustment --> exposureAdjustment --> pictureOutput
// 开始处理 synchronously: true 同步执行 false 异步执行，处理完毕后会调用imageAvailableCallback这个闭包
pictureInput.processImage(synchronously: true)

操作组

你可以将若干个BasicOperation的实例包装成一个OperationGroup操作组，通过给闭包赋值来定义组内滤镜的处理流程，外部可以将OperationGroup的实例作为一个独立单位参与其他滤镜处理。

// MARK: - 操作组
func operationGroup() {
    
    // 创建一个BrightnessAdjustment颜色处理滤镜
    let brightnessAdjustment = BrightnessAdjustment()
    brightnessAdjustment.brightness = 0.2
    
    // 创建一个ExposureAdjustment颜色处理滤镜
    let exposureAdjustment = ExposureAdjustment()
    exposureAdjustment.exposure = 0.5
    
    // 创建一个操作组
    let operationGroup = OperationGroup()
    
    // 给闭包赋值，绑定处理链
    operationGroup.configureGroup{input, output in
        input --> brightnessAdjustment --> exposureAdjustment --> output
    }

    // 进行滤镜处理
    imageView.image = imageView.image!.filterWithOperation(operationGroup)
}

实时视频滤镜

从相机中获取图像数据，经过滤镜处理后实时的显示在屏幕上。

// MARK: - 实时视频滤镜
func CameraFiltering() {
    
    // Camera的构造函数是可抛出错误的
    do {
        // 创建一个Camera的实例，Camera遵循ImageSource协议，用来从相机捕获数据
        
        /// Camera的指定构造器
        ///
        /// - Parameters:
        ///   - sessionPreset: 捕获视频的分辨率
        ///   - cameraDevice: 相机设备，默认为nil
        ///   - location: 前置相机还是后置相机，默认为.backFacing
        ///   - captureAsYUV: 是否采集为YUV颜色编码，默认为true
        /// - Throws: AVCaptureDeviceInput构造错误
        camera = try Camera(sessionPreset: AVCaptureSessionPreset1280x720,
                            cameraDevice: nil,
                            location: .backFacing,
                            captureAsYUV: true)
        
        // Camera的指定构造器是有默认参数的，可以只传入sessionPreset参数
        // camera = try Camera(sessionPreset: AVCaptureSessionPreset1280x720)
        
    } catch {
        
        print(error)
        return
    }
    
    // 创建一个Luminance颜色处理滤镜
    basicOperation = Luminance()
    
    // 创建一个RenderView的实例并添加到view上，用来显示最终处理出的内容
    renderView = RenderView(frame: view.bounds)
    view.addSubview(renderView)
    
    // 绑定处理链
    camera --> basicOperation --> renderView
    
    // 开始捕捉数据
    camera.startCapture()
    
    // 结束捕捉数据
    // camera.stopCapture()
}

从视频中捕获图片

从视频中获取某一帧的图片，可以以任一滤镜节点作为数据源。

// MARK: - 从实时视频中截图图片
func captureImageFromVideo() {
    
    // 启动实时视频滤镜
    self.cameraFiltering()
    
    // 设置保存路径
    guard let outputPath = NSSearchPathForDirectoriesInDomains(.documentDirectory, .userDomainMask, true).first else { return }
    
    let originalPath = outputPath + "/originalImage.png"
    print("path: \(originalPath)")
    let originalURL = URL(fileURLWithPath: originalPath)
    
    let filteredPath = outputPath + "/filteredImage.png"
    print("path: \(filteredPath)")
    let filteredlURL = URL(fileURLWithPath: filteredPath)
    
    // 延迟1s执行，防止截到黑屏
    DispatchQueue.main.asyncAfter(deadline: DispatchTime.now() + .seconds(1)) {
        
        // 保存相机捕捉到的图片
        self.camera.saveNextFrameToURL(originalURL, format: .png)
        
        // 保存滤镜后的图片
        self.basicOperation.saveNextFrameToURL(filteredlURL, format: .png)
        
        // 如果需要处理回调，有下面两种写法
        
        let dataOutput = PictureOutput()
        dataOutput.encodedImageFormat = .png
        dataOutput.encodedImageAvailableCallback = {imageData in
            // 这里的imageData是截取到的数据，Data类型
        }
        self.camera --> dataOutput
        
        let imageOutput = PictureOutput()
        imageOutput.encodedImageFormat = .png
        imageOutput.imageAvailableCallback = {image in
            // 这里的image是截取到的数据，UIImage类型
        }
        self.camera --> imageOutput
    }
}

编写自定义的图像处理操作

自定义滤镜需要使用OpenGL着色语言(GLSL)编写Fragment Shader(片段着色器)，调用BasicOperation的构造器读取写好的文件，可以创建自定义滤镜。

// MARK: - 编写自定义的图像处理操作
func customFilter() {
    
    // 获取文件路径
    let url = URL(fileURLWithPath: Bundle.main.path(forResource: "Custom", ofType: "fsh")!)
    
    var customFilter: BasicOperation
    
    do {
        // 从文件中创建自定义滤镜
        customFilter = try BasicOperation(fragmentShaderFile: url)
    } catch {
        
        print(error)
        return
    }
    
    // 进行滤镜处理
    imageView.image = imageView.image!.filterWithOperation(customFilter)
}

Custom.fsh文件像是这样：

varying highp vec2 textureCoordinate;

uniform sampler2D inputImageTexture;

void main()
{
    highp vec2 sampleDivisor = vec2(1.0 / 200.0, 1.0 / 320.0);
    //highp vec4 colorDivisor = vec4(colorDepth);
    
    highp vec2 samplePos = textureCoordinate - mod(textureCoordinate, sampleDivisor);
    highp vec4 color = texture2D(inputImageTexture, samplePos );
    
    //gl_FragColor = texture2D(inputImageTexture, samplePos );
    mediump vec4 colorCyan = vec4(85.0 / 255.0, 1.0, 1.0, 1.0);
    mediump vec4 colorMagenta = vec4(1.0, 85.0 / 255.0, 1.0, 1.0);
    mediump vec4 colorWhite = vec4(1.0, 1.0, 1.0, 1.0);
    mediump vec4 colorBlack = vec4(0.0, 0.0, 0.0, 1.0);
    
    mediump vec4 endColor;
    highp float blackDistance = distance(color, colorBlack);
    highp float whiteDistance = distance(color, colorWhite);
    highp float magentaDistance = distance(color, colorMagenta);
    highp float cyanDistance = distance(color, colorCyan);
    
    mediump vec4 finalColor;
    
    highp float colorDistance = min(magentaDistance, cyanDistance);
    colorDistance = min(colorDistance, whiteDistance);
    colorDistance = min(colorDistance, blackDistance);
    
    if (colorDistance == blackDistance) {
        finalColor = colorBlack;
    } else if (colorDistance == whiteDistance) {
        finalColor = colorWhite;
    } else if (colorDistance == cyanDistance) {
        finalColor = colorCyan;
    } else {
        finalColor = colorMagenta;
    }
    
    gl_FragColor = finalColor;
}

从静态图片中捕获并添加滤镜

作者暂未实现

添加滤镜并转码视频

作者暂未实现

注意问题

使用Cocoapods安装

作者暂不支持。但是有网友制作了EVGPUImage2这个仓库来间接使用GPUImage2，有兴趣可以尝试一下。

使用ACV文件创建滤镜

在GPUImage中可以通过ACV文件快速创建自定义滤镜。AVC可以通过photoShop进行图片颜色曲线处理得到，但是GPUImage2暂未移植这个功能。

与Core Image比较

Core Image是iOS内置的图像处理框架，两者相比各有优点：

GPUImage 优势

最低支持 iOS 4.0，iOS 5.0 之后就支持自定义滤镜。
在低端机型上，GPUImage 有更好的表现。（这个我没用真正的设备对比过，GPUImage 的主页上是这么说的）
GPUImage 在视频处理上有更好的表现。
GPUImage 的代码完成公开，实现透明。
可以根据自己的业务需求，定制更加复杂的管线操作。可定制程度高。

Core Image 优势

官方框架，使用放心，维护方便。
支持 CPU 渲染，可以在后台继续处理和保存图片。
一些滤镜的性能更强劲。例如由 Metal Performance Shaders 支持的模糊滤镜等。
支持使用 Metal 渲染图像。而 Metal 在 iOS 平台上有更好的表现。
与 Metal，SpriteKit，SceneKit，Core Animation 等更完美的配合。
支持图像识别功能。包括人脸识别、条形码识别、文本识别等。
支持自动增强图像效果，会分析图像的直方图，图像属性，脸部区域，然后通过一组滤镜来改善图像效果。
支持对原生 RAW 格式图片的处理。
滤镜链的性能比 GPUImage 高。(没有验证过，GPUImage 的主页上是这么说的)。
支持对大图进行处理，超过 GPU 纹理限制 (4096 * 4096)的时候，会自动拆分成几个小块处理(Automatic tiling)。GPUImage 当处理超过纹理限制的图像时候，会先做判断，压缩成最大纹理限制的图像，导致图像质量损失。

总结

GPUImage是一套主流的图像处理框架，很多直播、美图APP都采用此技术，当你的项目是以Swift为主时，GPUImage2就是你的首选。
当然，你可以根据业务需要决定使用GPUImage还是Core Image，它们都是相当成熟的工具。

本文所有示例代码或Demo可以在此获取：https://github.com/WillieWangWei/SampleCode_GPUImageUsage.git