Core Image：iOS图像处理技术追踪

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▐  创建CIContext

创建 CIContext 时，需要遵循一个 view 一个 context 的原则。由于视频的每一帧都会发生变化，将CIContext的cacheIntermediates属性设置为false可以大大减少内存消耗。

如果在使用Core Image时将同时运用Metal（作为输入或输出），通过设置MTLCommandQueue属性创建CIContext将会是较好选择。在不使用MTLCommandQueue的情况下，每一个Metal或CoreImage执行的任务都在不同队列中并以wait命令分隔开，导致任务执行效率低。通过设置MTLCommandQueue创建的CIContext和相应的Metal任务在同一队列中，能提高app的运行效率。

图一：不使用MTLCommandQueue的工作流程

图二：使用MTLCommandQueue的工作流程

▐  编写Core Image Kernel（在Metal中实现）

为了将效果处理得更丰富，通过Metal来实现自定义CI Kernel是个高效的选择。苹果官方提供了的许多方便部署的内置工具（都通过Metal实现），如内置CI滤镜。通过Metal实现自定义CI Kernel，不仅app的runtime编译时间将会大大减少（这段工作会移至app构建完成后进行），开发者还能获得高性能语言特性（如gather-reads、group-writes、半精度浮点数）、高效开发体验（如缩进检查、缩进高光）等功能。

▐  选择合适的View类

如果要对视频/动图应用特效，静态内容View如UIImageView或NSImageView应当被避免。AVPlayerView和MetalKit View（MTKView）是个两个不错的选择。前者为简单选择，后者为进阶选择。

使用AVPlayerView时，需要创建AVMutableVideoComposition对象，CI滤镜在block中执行图像处理任务。在进行断点debug时，通过点击CIImage对象地址右侧的眼睛图示可以浏览CI滤镜处理流程的详细信息。

官方提供的案例中，Core Image还将10位的HDR视频帧数据自动从HLG转化成了Core Image working space。

图三：CI Image断点测试中展现的处理流程

使用MTKView时，开发者需要以frame和device作为参数重载init方法。VIew对应的CIContext也将在init函数中被创建。如果我们在macOS中开发支持HDR的view，color-Pixel-Format属性需要被设定为rgba16Float，wants-Extended-Dynamic-Range-Content属性需要被设定为true。设定完init方法后，开发者需要实现draw-in view方法。需要注意的是，此处并未直接将Metal材质传入CIRenderDestination函数，而是创建了一个会返回texture的block。这使得CIContext能在前面的帧尚未完成时将Metal工作入队。之后该方法会执行渲染任务（至指定目的地）并创建command buffer将当前绘制结果渲染至view。

本人也亲自尝试了通过Core Image处理视频的整个流程。以下案例使用CIVortexDistortion滤镜对视频进行逐帧处理并渲染，展示内容包含核心代码、原视频、CI滤镜处理后视频以及断点测试的