核心映像用户指南
Core Image提供的功能包括:
滤镜在语义上代表了某种能力，当它作用于一张图片时，可以通过变换得到另一张图片。
众所周知，图片是以像素为基本单位存储在电脑中的像素矩阵，只有通过图像处理单元GPU才能显示在屏幕上。数学上，滤镜其实就是一个矩阵，也叫卷积核，通常比一张图片的像素矩阵维数小很多。实际处理图片时，图片的像素矩阵和卷积核做卷积运算，最后输出一个“新”的图片。
顾名思义，滤波器链就是将多个滤波器链接在一起，上一个滤波器的输出作为下一个滤波器的输入。就像流水线一样，图片从第一个滤镜进入，经过处理后进入下一个滤镜，直到最后一个滤镜。这样，你就可以创造出要求更高的效果。
但实际上，岩心图像的处理逻辑略有不同。它不会让一张图片经历多个流程。出于性能考虑，Core Image会先将多个滤波器的卷积核合成一个，然后一次性得到最终结果。
简单来说，图像处理就是将某张图像应用到某个滤镜的过程。
在核心图像中，图片是CIImage，过滤器是CIFilter。滤波器的参数设置应通过KVC实现。同时，您还需要一个上下文对象CIContext，它保存所有相关的细节。因为有这么多细节，所以最好在合适的时候创建一个可重用的CIContext对象。
最基本的用法是只使用一个过滤器，如下所示。
CIImage只能用于CoreImage中的所有相关操作，而不能直接呈现给用户，因为CIImage只是一个用来制作图片的“菜谱”，实际上是一个操作流程，比如从URL读取图片文件，输出一个滤镜操作等。，只有在渲染或输出时才会执行。综上所述，CIImage可以通过以下方法创建:
Core Image中有大量的滤镜，随着系统的不断升级，新的滤镜也在不断加入。系统将其分为以下几类:
把这些功能结合在一起，基本就可以实现一个Photoshop了。
如前所述，当处理多个过滤器时，CoreImage会将多个过滤器合并为一个以提高性能，并在适当的时间完成处理。
例如，如果按部就班地处理，流程如下:
但如果将其合成为滤镜，其流程如下:
除了使用CFilter处理图片，Core Image还可以通过一些预定义的方法直接处理图片，会更加方便。例如:
在图像识别的过程中，如果要识别一个特定的物体，一般需要先检测轮廓，然后根据轮廓裁剪来识别物体，这样会更加高效和准确。如人脸、矩形等物体。在Core Image中，提供了开箱即用的轮廓检测功能，其中只能执行三种操作:人脸、矩形和文本。我们来看看人脸检测的用途:
使用后发现，只要图片包含的人少，结果就比较准确，图片清晰度降低，人多，结果就不一定准确。
为了提高应用程序的性能，使用核心映像时请注意以下细节: