iOS中圖片縮略技術(shù)有哪些

這篇文章主要介紹了iOS中圖片縮略技術(shù)有哪些，具有一定借鑒價值，感興趣的朋友可以參考下，希望大家閱讀完這篇文章之后大有收獲，下面讓小編帶著大家一起了解一下。

UIKit

UIGraphicsBeginImageContextWithOptions & UIImage -drawInRect:

用于圖像大小調(diào)整的最高級API可以在UIKit框架中找到。給定一個UIImage，可以使用臨時圖形上下文來渲染縮放版本。這種方式最簡單，效果也不錯，但我不太建議使用這種方式，至于原因會在最后講到。

extension UIImage {
 
 //UIKit
 func resizeUI(size: CGSize) -> UIImage? {
 
 let hasAlpha = false
 let scale: CGFloat = 0.0 // Automatically use scale factor of main screen
 
 /**
 創(chuàng)建一個圖片類型的上下文。調(diào)用UIGraphicsBeginImageContextWithOptions函數(shù)就可獲得用來處理圖片的圖形上下文。利用該上下文，你就可以在其上進行繪圖，并生成圖片
 
 size：表示所要創(chuàng)建的圖片的尺寸
 opaque：表示這個圖層是否完全透明，如果圖形完全不用透明最好設(shè)置為YES以優(yōu)化位圖的存儲，這樣可以讓圖層在渲染的時候效率更高
 scale：指定生成圖片的縮放因子，這個縮放因子與UIImage的scale屬性所指的含義是一致的。傳入0則表示讓圖片的縮放因子根據(jù)屏幕的分辨率而變化，所以我們得到的圖片不管是在單分辨率還是視網(wǎng)膜屏上看起來都會很好
 */
 UIGraphicsBeginImageContextWithOptions(size, !hasAlpha, scale)
 self.draw(in: CGRect(origin: .zero, size: size))
 
 let resizedImage = UIGraphicsGetImageFromCurrentImageContext()
 UIGraphicsEndImageContext()
 return resizedImage!
 }
}

CoreGraphics

CGBitmapContextCreate & CGContextDrawImage

CoreGraphics / Quartz 2D提供了一套較低級別的API，允許進行更高級的配置。 給定一個CGImage，使用臨時位圖上下文來渲染縮放后的圖像。

使用CoreGraphics圖像的質(zhì)量與UIKit圖像相同。 至少我無法察覺到任何區(qū)別，并且imagediff也沒有任何區(qū)別。 表演只有不同之處。

extension UIImage {
 
 //CoreGraphics
 func resizeCG(size:CGSize) -> UIImage? {
 
 guard let cgImage = self.cgImage else { return nil }
 
 let bitsPerComponent = cgImage.bitsPerComponent
 let bytesPerRow = cgImage.bytesPerRow
 let colorSpace = cgImage.colorSpace
 let bitmapInfo = cgImage.bitmapInfo
 
 guard let context = CGContext(data: nil,
  width: Int(size.width),
  height: Int(size.height),
  bitsPerComponent: bitsPerComponent,
  bytesPerRow: bytesPerRow,
  space: colorSpace!,
  bitmapInfo: bitmapInfo.rawValue) else {
 return nil
 }
 
 context.interpolationQuality = .high
 
 context.draw(cgImage, in: CGRect(origin: .zero, size: size))
 
 let resizedImage = context.makeImage().flatMap {
 UIImage(cgImage: $0)
 }
 return resizedImage
 }
}

讓我們看看CoreGraphics圖片和原始圖片之間的差異。如果仔細(xì)觀察GIF，可以注意到圖像模糊。

ImageIO

CGImageSourceCreateThumbnailAtIndex

Image I / O是一個功能強大但鮮為人知的用于處理圖像的框架。 獨立于Core Graphics，它可以在許多不同格式之間讀取和寫入，訪問照片元數(shù)據(jù)以及執(zhí)行常見的圖像處理操作。 這個庫提供了該平臺上最快的圖像編碼器和解碼器，具有先進的緩存機制，甚至可以逐步加載圖像。

extension UIImage {
 
 //ImageIO
 func resizeIO(size:CGSize) -> UIImage? {
 
 guard let data = UIImagePNGRepresentation(self) else { return nil }
 
 let maxPixelSize = max(size.width, size.height)
 
 //let imageSource = CGImageSourceCreateWithURL(url, nil)
 guard let imageSource = CGImageSourceCreateWithData(data as CFData, nil) else { return nil }
 
 //kCGImageSourceThumbnailMaxPixelSize為生成縮略圖的大小。當(dāng)設(shè)置為800，如果圖片本身大于800*600，則生成后圖片大小為800*600，如果源圖片為700*500，則生成圖片為800*500
 let options: [NSString: Any] = [
 kCGImageSourceThumbnailMaxPixelSize: maxPixelSize,
 kCGImageSourceCreateThumbnailFromImageAlways: true
 ]
 
 let resizedImage = CGImageSourceCreateImageAtIndex(imageSource, 0, options as CFDictionary).flatMap{
 UIImage(cgImage: $0)
 }
 return resizedImage
 }
}

CoreImage

CoreImage是IOS5中新加入的一個Objective-c的框架，里面提供了強大高效的圖像處理功能，用來對基于像素的圖像進行操作與分析。IOS提供了很多強大的濾鏡(Filter)，這些Filter提供了各種各樣的效果，并且還可以通過濾鏡鏈將各種效果的Filter疊加起來，形成強大的自定義效果，如果你對該效果不滿意，還可以子類化濾鏡。

extension UIImage {
 
 //CoreImage
 func resizeCI(size:CGSize) -> UIImage? {
 
 guard let cgImage = self.cgImage else { return nil }
 
 let scale = (Double)(size.width) / (Double)(self.size.width)
 
 let image = CIImage(cgImage: cgImage)
 
 let filter = CIFilter(name: "CILanczosScaleTransform")!
 filter.setValue(image, forKey: kCIInputImageKey)
 filter.setValue(NSNumber(value:scale), forKey: kCIInputScaleKey)
 filter.setValue(1.0, forKey:kCIInputAspectRatioKey)
 
 guard let outputImage = filter.value(forKey: kCIOutputImageKey) as? CIImage else { return nil}
 
 let context = CIContext(options: [kCIContextUseSoftwareRenderer: false])
 
 let resizedImage = context.createCGImage(outputImage, from: outputImage.extent).flatMap {
 UIImage(cgImage: $0)
 }
 return resizedImage
 }
}

可以注意到燈光看起來比它應(yīng)該更亮。 這個偽像出現(xiàn)在用CoreImage調(diào)整大小的所有圖像中。 一般來說，圖像看起來更清晰一些。

vImage

vImage可能是這幾種技術(shù)中被了解最少的，使用時需要 import Accelerate

使用CPU的矢量處理器處理大圖像。 強大的圖像處理功能，包括Core Graphics和Core Video互操作，格式轉(zhuǎn)換和圖像處理。

extension UIImage {
 
 //vImage
 func resizeVI(size:CGSize) -> UIImage? {
 
 guard let cgImage = self.cgImage else { return nil }
 
 var format = vImage_CGImageFormat(bitsPerComponent: 8, bitsPerPixel: 32, colorSpace: nil,
  bitmapInfo: CGBitmapInfo(rawValue: CGImageAlphaInfo.first.rawValue),
  version: 0, decode: nil, renderingIntent: .defaultIntent)
 
 var sourceBuffer = vImage_Buffer()
 defer {
 free(sourceBuffer.data)
 }
 
 var error = vImageBuffer_InitWithCGImage(&sourceBuffer, &format, nil, cgImage, numericCast(kvImageNoFlags))
 guard error == kvImageNoError else { return nil }
 
 // create a destination buffer
 let scale = self.scale
 let destWidth = Int(size.width)
 let destHeight = Int(size.height)
 let bytesPerPixel = cgImage.bitsPerPixel / 8
 let destBytesPerRow = destWidth * bytesPerPixel
 
 let destData = UnsafeMutablePointer<UInt8>.allocate(capacity: destHeight * destBytesPerRow)
 defer {
 destData.deallocate(capacity: destHeight * destBytesPerRow)
 }
 var destBuffer = vImage_Buffer(data: destData, height: vImagePixelCount(destHeight), width: vImagePixelCount(destWidth), rowBytes: destBytesPerRow)
 
 // scale the image
 error = vImageScale_ARGB8888(&sourceBuffer, &destBuffer, nil, numericCast(kvImageHighQualityResampling))
 guard error == kvImageNoError else { return nil }
 
 // create a CGImage from vImage_Buffer
 var destCGImage = vImageCreateCGImageFromBuffer(&destBuffer, &format, nil, nil, numericCast(kvImageNoFlags), &error)?.takeRetainedValue()
 guard error == kvImageNoError else { return nil }
 
 // create a UIImage
 let resizedImage = destCGImage.flatMap {
 UIImage(cgImage: $0, scale: 0.0, orientation: self.imageOrientation)
 }
 
 destCGImage = nil
 return resizedImage
 }
}

這個不是很流行并且文檔很少的小框架卻十分強大。 結(jié)果令人驚訝。這樣可以產(chǎn)生最佳效果，并且圖像清晰平衡。 沒有CG那么模糊，又不像CI那樣明亮的不自然。

以下是引用自方蘋果官方文檔

Lanczos重采樣方法通常比簡單的方法（如線性插值）產(chǎn)生更好的結(jié)果。 但是，Lanczos方法會在高頻信號的區(qū)域（例如線條藝術(shù)）附近產(chǎn)生振鈴效應(yīng)。

5種技術(shù)表現(xiàn)對比

測試設(shè)備是系統(tǒng)為iOS8.4的iPhone6

JPEG

加載，縮放和顯示的大尺寸高分辨率圖片來自NASA Visible Earth，原圖（12000×12000像素，20 MB JPEG），縮放尺寸為1/10：

PNG

圖片來自Postgres.app Icon，原圖(1024 ? 1024 px 1MB PNG)，縮放尺寸為1/10：

通過上面測試可以看到Core Image表現(xiàn)最差。Core Graphics 和 Image I/O最好。實際上，在蘋果官方在 Performance Best Practices section of the Core Image Programming Guide 部分中特別推薦使用Core Graphics或Image I / O功能預(yù)先裁剪或縮小圖像。

其實微信最早是使用UIKit，后來改使用ImageIO。

UIKit處理大分辨率圖片時，往往容易出現(xiàn)OOM，原因是-[UIImage drawInRect:]在繪制時，先解碼圖片，再生成原始分辨率大小的bitmap，這是很耗內(nèi)存的。解決方法是使用更低層的ImageIO接口，避免中間bitmap產(chǎn)生。
所以最后我比較建議和微信一樣使用ImageIO。

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