iOS抠图指南：深度剖析三种指定颜色范围抠图方法

2023-12-29 14:44:18

iOS平台上图片处理是一项常见任务，而抠图更是其中至关重要的环节。本文将深入探讨三种指定颜色范围抠图的方法，为您提供全面的iOS抠图解决方案。

iOS抠图简介

iOS平台提供了丰富的图像处理库，其中Core Image框架是进行图像处理的利器。通过Core Image，我们可以使用管道式处理模式，将一个个功能强大的滤镜串联起来，实现复杂的图像处理效果。

抠图，即从图像中提取出指定区域，是图像处理中常见且重要的操作。指定颜色范围抠图，顾名思义，就是根据指定的颜色范围，将图像中符合该范围的像素提取出来。在iOS平台上，我们可以使用Core Image框架中的CIFilter类轻松实现指定颜色范围抠图。

指定颜色范围抠图的三种方法

方法一：CIColorInvert滤镜

CIColorInvert滤镜的作用是对图像进行颜色反转。我们可以利用这个特性，先将图像进行颜色反转，然后再使用颜色范围滤镜进行抠图。这种方法原理简单，实现容易，但对于颜色范围较复杂的图像效果不太理想。

let colorInvertFilter = CIFilter(name: "CIColorInvert")!
colorInvertFilter.setValue(CIImage(image: originalImage), forKey: kCIInputImageKey)
let invertedImage = colorInvertFilter.outputImage!

let colorRangeFilter = CIFilter(name: "CIColorRange")!
colorRangeFilter.setValue(invertedImage, forKey: kCIInputImageKey)
colorRangeFilter.setValue(CIVector(x: minColor.red, y: minColor.green, z: minColor.blue), forKey: "inputColorMin")
colorRangeFilter.setValue(CIVector(x: maxColor.red, y: maxColor.green, z: maxColor.blue), forKey: "inputColorMax")
let maskImage = colorRangeFilter.outputImage!

方法二：CIBlendWithMask滤镜

CIBlendWithMask滤镜可以将一张图像与一张遮罩图像进行融合。我们可以使用颜色范围滤镜生成一张遮罩图像，然后将原始图像与遮罩图像进行融合，从而实现抠图。这种方法的优点是可以对抠图区域进行更精细的控制，缺点是实现稍微复杂一些。

let colorRangeFilter = CIFilter(name: "CIColorRange")!
colorRangeFilter.setValue(CIImage(image: originalImage), forKey: kCIInputImageKey)
colorRangeFilter.setValue(CIVector(x: minColor.red, y: minColor.green, z: minColor.blue), forKey: "inputColorMin")
colorRangeFilter.setValue(CIVector(x: maxColor.red, y: maxColor.green, z: maxColor.blue), forKey: "inputColorMax")
let maskImage = colorRangeFilter.outputImage!

let blendFilter = CIFilter(name: "CIBlendWithMask")!
blendFilter.setValue(CIImage(image: originalImage), forKey: kCIInputImageKey)
blendFilter.setValue(maskImage, forKey: kCIInputMaskImageKey)
let抠图图像 = blendFilter.outputImage!

方法三：HSV颜色空间转换

HSV（色相、饱和度、明度）颜色空间是一种比RGB颜色空间更适合处理颜色范围的模型。我们可以将图像转换为HSV颜色空间，然后根据HSV值进行抠图。这种方法的优点是可以更精确地控制抠图范围，缺点是实现难度较大。

let colorConvertFilter = CIFilter(name: "CIColorConvert")!
colorConvertFilter.setValue(CIImage(image: originalImage), forKey: kCIInputImageKey)
colorConvertFilter.setValue(kCIColorSpaceModelHSV, forKey: kCIInputColorSpaceKey)
let hsvImage = colorConvertFilter.outputImage!

let hueRangeFilter = CIFilter(name: "CIHueAdjust")!
hueRangeFilter.setValue(hsvImage, forKey: kCIInputImageKey)
hueRangeFilter.setValue(minHue, forKey: kCIInputHueRangeMinKey)
hueRangeFilter.setValue(maxHue, forKey: kCIInputHueRangeMaxKey)
let hueAdjustedImage = hueRangeFilter.outputImage!

let saturationRangeFilter = CIFilter(name: "CISaturationAdjust")!
saturationRangeFilter.setValue(hueAdjustedImage, forKey: kCIInputImageKey)
saturationRangeFilter.setValue(minSaturation, forKey: kCIInputSaturationRangeMinKey)
saturationRangeFilter.setValue(maxSaturation, forKey: kCIInputSaturationRangeMaxKey)
let saturationAdjustedImage = saturationRangeFilter.outputImage!

let brightnessRangeFilter = CIFilter(name: "CIBrightnessAdjust")!
brightnessRangeFilter.setValue(saturationAdjustedImage, forKey: kCIInputImageKey)
brightnessRangeFilter.setValue(minBrightness, forKey: kCIInputBrightnessRangeMinKey)
brightnessRangeFilter.setValue(maxBrightness, forKey: kCIInputBrightnessRangeMaxKey)
let brightnessAdjustedImage = brightnessRangeFilter.outputImage!

let colorConvertBackFilter = CIFilter(name: "CIColorConvert")!
colorConvertBackFilter.setValue(brightnessAdjustedImage, forKey: kCIInputImageKey)
colorConvertBackFilter.setValue(kCIColorSpaceModelRGB, forKey: kCIInputColorSpaceKey)
let抠图图像 = colorConvertBackFilter.outputImage!