iOS開發使用半透明模糊效果方法整理

雖然ios很早就支援使用模糊效果對等進行處理，但尤其在ios7以後，半透明模糊效果得到大範圍廣泛使用。包括今年最新發布的ios8也沿襲了這一設計，甚至在os x 10.10版yosemite中也開始大量使用半透明模糊。

在ios開發當中，我們有很多選擇可以做半透明模糊效果，下面就是一些常見的方式或者說工具。

作為設計和體驗方面的領導者，蘋果自己對效果和處理的支援一定是非常好的，在ios平台上，5.0之後就出現了core image的api。core image的api被放在coreimage.framework庫中。

在ios和os x平台上，core image都提供了大量的濾鏡（filter），這也是core image庫中比較核心的東西之一。按照官方文件記載，在os x上有120多種filter，而在ios上也有90多。

下面是一段core image做模糊的示例**：

cicontext *context = [cicontext contextwithoptions:nil];

ciimage *image = [ciimage imagewithcontentsofurl:imageurl];

cifilter *filter = [cifilter filterwithname:@"cigaussianblur"];

[filter setvalue:image forkey:kciinputimagekey];

[filter setvalue:@2.0f forkey: @"inputradius"];

ciimage *result = [filter valueforkey:kcioutputimagekey];

cgimageref outimage = [context createcgimage: result fromrect:[result extent]];

uiimage * blurimage = [uiimage imagewithcgimage:outimage];

除了這裡提到的多種filter之外，core image還提供了cidetector等類，可以支援人臉識別等，在os x上core image也做了更多支援。

1. gpuimage

除了蘋果官方提供的之外，第三方也有這方面處理的工具。乙個叫brad larson的老兄就搞了一套叫做gpuimage的開源庫。同樣的，裡面提供了很多filter。

同樣是做高斯模糊，用gpuimage可以這樣：

gpuimagegaussianblurfilter * blurfilter = [[gpuimagegaussianblurfilter alloc] init];

blurfilter.blurradiusinpixels = 2.0;

uiimage * image = [uiimage imagenamed:@"***"];

uiimage *blurredimage = [blurfilter imagebyfilteringimage:image];

至少看起來，**上比使用core image的情況簡單得多。

2. vimage

其實，說完上面的core image和gpuimage，很多情況下就已經足夠用了。下面我們再來看乙個，那就是vimage。vimage也是蘋果推出的庫，在accelerate.framework中。

accelerate這個framework主要是用來做數字訊號處理、影象處理相關的向量、矩陣運算的庫。我們可以認為我們的影象都是由向量或者矩陣資料構成的，accelerate裡既然提供了高效的數**算api，自然就能方便我們對影象做各種各樣的處理。

基於vimage我們可以根據影象的處理原理直接做模糊效果，或者使用現有的工具。uiimage+imageeffects是個很好的影象處理庫，看名字也知道是對uiimage做的分類擴充套件。這個工具被廣泛地使用著。

3. 效能與選擇

既然已經知道了3個方法做到半透明模糊效果，那麼我們要用的時候應該選擇哪個呢？這是個問題。

從系統版本的支援上來看，這幾個都差不多，都是ios4、ios5就支援了的，對於身在ios8時代的開發者，這點相容已經夠了。

core image是蘋果自己的影象處理庫，本來就不錯，如果蘋果自身在某個版本做了優化處理，自然更好。主要是用起來比較麻煩，還要知道filter的名字。

gpuimage來自第三方，但實現開放，用起來也比較簡單，在很多場景下是由於core image的選擇。

影象模糊處理是很複雜的計算，最終往往要看效能。這點上看，我更傾向選擇vimage。

在本人開發的ios應用中，選擇了vimage，出發點是效能，這並不是說有非常精確的benchmark。但在幾個除錯時的主流機型上測，包括5c、5s等，在模糊半徑（blur radius）達到10左右的時候，配合動畫，vimage的處理時間會明顯比較短，不會「卡頓」。