iOS中如何實現(xiàn)大尺寸圖片旋轉(zhuǎn)與縮放功能

這篇文章將為大家詳細講解有關iOS中如何實現(xiàn)大尺寸圖片旋轉(zhuǎn)與縮放功能，小編覺得挺實用的，因此分享給大家做個參考，希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲。

前言

由于iPhone的硬件性能限制，直到iPhone 6s開始，才將最大內(nèi)存拓展到2G。

可即使是如此，也不代表一個應用可使用的空間是2G。

一張10000 x 10000的圖片，如果通過UIImageJPEGRepresentation方法將圖片轉(zhuǎn)成內(nèi)存數(shù)據(jù)，會有一個峰值波動。

這里的峰值其實是圖片在解壓時產(chǎn)生的位圖數(shù)據(jù)所占空間，然后才轉(zhuǎn)換成我們可以操作的NSData。

其計算公式是 W x H x 4 / 1024 / 1024 也就是 10000 x 10000 x4 /1024 / 1024 = 381.4(M)。

這里會產(chǎn)生381M的消耗，及時會被回收，但是想一下，如果圖片尺寸很大，數(shù)量很多的時候，很容易就會發(fā)生異常了。

本文將給大家詳細介紹關于iOS大尺寸圖片旋轉(zhuǎn)與縮放的相關內(nèi)容，分享出來供大家參考學習，話不多說了，接下來說下具體的操作

旋轉(zhuǎn)

我們知道如果對一個UIImage對象進行旋轉(zhuǎn)操作，相信做項目時肯定會有用到 UIImage 這個類，可以有如下的方式

通過 CGContextDrawImage 進行圖片繪制

+ (UIImage *)image:(UIImage *)image rotation:(UIImageOrientation)orientation {

 long double rotate = 0.0;
 CGRect rect;
 float translateX = 0;
 float translateY = 0;
 float scaleX = 1.0;
 float scaleY = 1.0;

 switch (orientation) {
 case UIImageOrientationLeft:
 rotate = M_PI_2;
 rect = CGRectMake(0, 0, image.size.height, image.size.width);
 translateX = 0;
 translateY = -rect.size.width;
 scaleY = rect.size.width/rect.size.height;
 scaleX = rect.size.height/rect.size.width;
 break;
 default:
 rotate = 0.0;
 rect = CGRectMake(0, 0, image.size.width, image.size.height);
 translateX = 0;
 translateY = 0;
 break;
 }

 UIGraphicsBeginImageContext(rect.size);
 CGContextRef context = UIGraphicsGetCurrentContext();
 //做CTM變換
 CGContextTranslateCTM(context, 0.0, rect.size.height);
 CGContextScaleCTM(context, 1.0, -1.0);
 CGContextRotateCTM(context, rotate);
 CGContextTranslateCTM(context, translateX, translateY);

 CGContextScaleCTM(context, scaleX, scaleY);
 //繪制圖片
 CGContextDrawImage(context, CGRectMake(0, 0, rect.size.width, rect.size.height), image.CGImage);
 UIImage *newPic = UIGraphicsGetImageFromCurrentImageContext();
 return newPic;
}

這里有一個問題是，這里會創(chuàng)建一個新的圖片大小空間的，然后進行重新繪制?？赡軙嬖谝粋€隱患，就是當圖片尺寸過大的時候，就會出現(xiàn)內(nèi)存占用過高的情況

接下來介紹一種另辟蹊徑的解決方法--通過給圖片添加濾鏡的方式。

既然操作的對象是圖片，那么它就會各種濾鏡展示。系統(tǒng)給我們提供了多大一百多種濾鏡，這里的濾鏡不單只顏色等狀態(tài)發(fā)生變化。

這其中就有我們需要的濾鏡Key inputTransform。

+ (UIImage *)getRotationImage:(UIImage *)image rotation:(CGFloat)rotation {

 CIImage *ciImage = [[CIImage alloc] initWithImage:image];
 CIFilter *filter = [CIFilter filterWithName:@"CIAffineTransform" keysAndValues:kCIInputImageKey, ciImage, nil];

 [filter setDefaults];
 CGAffineTransform transform = CATransform3DGetAffineTransform([self rotateTransform:CATransform3DIdentity clockwise:NO angle:rotation]);
 [filter setValue:[NSValue valueWithBytes:&transform objCType:@encode(CGAffineTransform)] forKey:@"inputTransform"];

 //根據(jù)濾鏡設置圖片
 CIContext *context = [CIContext contextWithOptions:@{kCIContextUseSoftwareRenderer : @(NO)}];
 CIImage *outputImage = [filter outputImage];
 CGImageRef cgImage = [context createCGImage:outputImage fromRect:[outputImage extent]];

 UIImage *result = [UIImage imageWithCGImage:cgImage];

 CGImageRelease(cgImage);

 return result;
}
+ (CATransform3D)rotateTransform:(CATransform3D)initialTransform clockwise:(BOOL)clockwise angle:(CGFloat)angle {

 CGFloat arg = angle*M_PI / 180.0f;
 if(!clockwise){
 arg *= -1;
 }
 //進行形變
 CATransform3D transform = initialTransform;
 transform = CATransform3DRotate(transform, arg, 0, 0, 1);
 CGFloat _flipState1 = 0;
 CGFloat _flipState2 = 0;
 transform = CATransform3DRotate(transform, _flipState1*M_PI, 0, 1, 0);
 transform = CATransform3DRotate(transform, _flipState2*M_PI, 1, 0, 0);

 return transform;
}

通過這種操作，可以利用GPU來進行圖片操作，可以一定程度的降低消耗，節(jié)約資源。

縮放

既然圖片很大，那么我們可以通過縮放的方式，來減小圖片的尺寸，減少內(nèi)存消耗，進而降低異常風險。

我們通常采用UIImage提供的系統(tǒng)方法drawInRect 及其一系列的方法，來進行圖片縮放。

可是這種操作的缺陷和最開始介紹的旋轉(zhuǎn)一樣，其實質(zhì)都是進行圖片的重新繪制。

通過繪制圖片的方式進行圖片縮放

+ (UIImage *)image:(UIImage *)image transformtoSize:(CGSize)Newsize {
 // 創(chuàng)建一個bitmap的context
 UIGraphicsBeginImageContext(Newsize);
 // 繪制改變大小的圖片
 [image drawInRect:CGRectMake(0, 0, Newsize.width, Newsize.height)];
 // 從當前context中創(chuàng)建一個改變大小后的圖片
 UIImage *TransformedImg=UIGraphicsGetImageFromCurrentImageContext();
 // 使當前的context出堆棧
 UIGraphicsEndImageContext();
 // 返回新的改變大小后的圖片
 return TransformedImg;
}

這里是內(nèi)存消耗。通過看圖可以發(fā)現(xiàn)，針對大圖，在進行縮放的時候，內(nèi)存消耗的峰值能達到426M，耗時在1.5s左右
由于我們使用的手機是iPhone X，在更低端的設備上，這是多么大的損耗，很容易發(fā)生異常

既然上面的方法損耗很大，我們來看下另外的一種方式。

先看下內(nèi)存消耗

通過圖上可以看出，在進行圖片縮放的時候，內(nèi)存有小幅增加，產(chǎn)生的消耗在18M，耗時也在1.5s左右。

這樣的效果是非常顯著的。下面來看代碼

+(UIImage *)resizeImage:(UIImage *)image toSize:(CGSize)size {

 CIImage *ciImage = [[CIImage alloc] initWithImage:image];
 //創(chuàng)建一個input image類型的濾鏡
 CIFilter *filter = [CIFilter filterWithName:@"CIAffineTransform" keysAndValues:kCIInputImageKey, ciImage, nil];
 //設置默認的濾鏡效果
 [filter setDefaults];

 //設置縮放比例
 CGFloat scale = 1;
 if (size.width != CGFLOAT_MAX) {
 scale = (CGFloat) size.width / image.size.width;
 } else if (size.height != CGFLOAT_MAX) {
 scale = (CGFloat) size.height / image.size.height;
 }

 //進行賦值
 CGAffineTransform transform = CGAffineTransformMakeScale(scale, scale);
 [filter setValue:[NSValue valueWithBytes:&transform objCType:@encode(CGAffineTransform)] forKey:@"inputTransform"];

 //通過GPU的方式來進行處理
 CIContext *context = [CIContext contextWithOptions:@{kCIContextUseSoftwareRenderer : @(NO)}];
 //根據(jù)濾鏡輸出圖片
 CIImage *outputImage = [filter outputImage];
 CGImageRef cgImage = [context createCGImage:outputImage fromRect:[outputImage extent]];
 //創(chuàng)建UIImage 對象，并釋放資源
 UIImage *result = [UIImage imageWithCGImage:cgImage];

 CGImageRelease(cgImage);

 return result;
}

可以發(fā)現(xiàn)我們這里使用的和旋轉(zhuǎn)是同樣的方式。通過給圖片添加濾鏡能夠很安全的實現(xiàn)我們的需求。

總結(jié)

1.針對巨幅圖片操作，可以采用這種思路：先生成一個尺寸小的縮略圖，然后在進行各種操作，可以降低資源消耗；

2.通過CoreImage.framework來進行圖片處理。

3.之前一直對CoreImage.framework的理解，只是其能夠?qū)D片和視頻添加那種可見的濾鏡，未曾想過這種濾鏡也支持縮放和旋轉(zhuǎn)。

? 為什么CoreImage.framework的方式能夠很安全呢？

該框架從iOS 5開始投入使用，通過對CoreGraphics.framework、CoreVideo.framework、Image I/O.framework進行數(shù)據(jù)處理，

可以自由在CPU和GPU之間切換運算方式，

可以最大限度的利用GPU來進行計算，降低內(nèi)存消耗，

甚至可以對視頻進行實時濾鏡處理。

針對不能通過原生對UIView進行transform操作的時候，CoreImage.framework會是你的朋友。

最直接的來自文檔

Core Image is an image processing and analysis technology designed to provide near real-time processing for still and video images. It operates on image data types from the Core Graphics, Core Video, and Image I/O frameworks, using either a GPU or CPU rendering path. Core Image hides the details of low-level graphics processing by providing an easy-to-use application programming interface (API). You don't need to know the details of OpenGL, OpenGL ES, or Metal to leverage the power of the GPU, nor do you need to know anything about Grand Central Dispatch (GCD) to get the benefit of multicore processing. Core Image handles the details for you.

它已經(jīng)幫你把所有東西都處理好了

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