coreimage framework 組成
主要分為三部分：
1）定義部分：coreimage 何coreimagedefines。見名思義，代表了coreimage 這個框架和它的定義。
2）操作部分：
濾鏡（cifliter）：cifilter 產生乙個ciimage。典型的，接受一到多的作為輸入，經過一些過濾操作，產生指定輸出的。
檢測（cidetector）：cidetector 檢測處理的特性，如使用來檢測中人臉的眼睛、嘴巴、等等。
特徵（cifeature）：cifeature 代表由 detector處理後產生的特徵。
3）影象部分：
畫布（cicontext）：畫布類可被用與處理quartz 2d 或者 opengl。可以用它來關聯coreimage類。如濾鏡、顏色等渲染處理。
顏色（cicolor）： 的關聯與畫布、畫素顏色的處理。
向量（civector）： 的座標向量等幾何方法處理。
（ciimage）： 代表乙個影象，可代表關聯後輸出的影象。
2. 處理步驟：
1）create a ciimage object;
2) create a cifilter object and set input values
3) create a cicontext object.
4) render the filter output image into a cgimage
3.注意
a。關注ciimage 產生的途徑：
1）通過url和data
2）通過其他類轉換，cgimageref或其他。
3）通過cvpixelbufferref。
4）一組畫素data。
b. 顏色，kccimagecolorspace 來過載預設顏色空間。
c. metadata。
4. 使用濾鏡。
處理過程：多個cimage輸入 －－ 》 ciheblendmode －－》 cisepiatone。
渲染輸出：
流程： 獲取context －》 轉成ciimage －》 渲染成cgimageref －》 轉換為uiimage －》 釋放 cgimageref －》 使用uiimage。
5.臉部檢測
自動增強： ciredeyecorrection 、cifacebalance（調整來給出更好的**色調）、civibrance（在不扭曲**色調的情況下，增加飽和度）、citonecurve（調整對比）、高亮陰影調整。
iOS中的CoreImage框架
core image是ios中的影象處理框架，使用上比較簡單方便，常用於 的濾鏡處理，還有就是面部檢測 沒有識別 等用途。coreimage框架裡主要包括以下幾個我們常用的模組 ciimage 這是代表影象的類。cifilter 代表濾鏡的乙個類，能夠通過key value來設定輸入值，用於為cii...
iOS人臉識別 CoreImage
1 從初始uiimage獲取乙個ciimage物件。2 建立乙個用於分析物件的cicontext。3 通過type和options引數建立乙個cidetector例項。type引數指定了要識別的特徵型別。options引數可以設定識別特徵的精確度，低精確度速度快，高精確度更準確。4 建立乙個影象陣列...
iOS 原生CoreImage人臉識別
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