iOS去除图片背景颜色的方法
实际项目场景：去除图片的纯白色背景图，获得一张透明底图片用于拼图功能
介绍两种途径的三种处理方式(不知道为啥想起了孔乙己)，具体性能鶸并未对比，如果有大佬能告知，不胜感激。
core image core graphics/quarz 2d core image
core image是一个很强大的框架。它可以让你简单地应用各种滤镜来处理图像，比如修改鲜艳程度,色泽,或者曝光。 它利用gpu（或者cpu）来非常快速、甚至实时地处理图像数据和视频的帧。并且隐藏了底层图形处理的所有细节，通过提供的api就能简单的使用了，无须关心opengl或者opengl es是如何充分利用gpu的能力的，也不需要你知道gcd在其中发挥了怎样的作用，core image处理了全部的细节。
在苹果官方文档core image programming guide中，提到了chroma key filter recipe对于处理背景的范例
其中使用了hsv颜色模型，因为hsv模型，对于颜色范围的表示，相比rgb更加友好。
大致过程处理过程：
创建一个映射希望移除颜色值范围的立方体贴图cubemap，将目标颜色的alpha置为0.0f 使用cicolorcube滤镜和cubemap对源图像进行颜色处理获取到经过cicolorcube处理的core image对象ciimage,转换为core graphics中的cgimageref对象，通过imagewithcgimage:获取结果图片
注意：第三步中，不可以直接使用imagewithciimage:,因为得到的并不是一个标准的uiimage，如果直接拿来用，会出现不显示的情况。
- (uiimage *)removecolorwithminhueangle:(float)minhueangle maxhueangle:(float)maxhueangle image:(uiimage *)originalimage{
ciimage *image = [ciimage imagewithcgimage:originalimage.cgimage];
cicontext *context = [cicontext contextwithoptions:nil];// kcicontextusesoftwarerenderer : cpurender
/** 注意
* uiimage 通过ciimage初始化，得到的并不是一个通过类似cgimage的标准uiimage
* 所以如果不用context进行渲染处理，是没办法正常显示的
*/
ciimage *renderbgimage = [self outputimagewithoriginalciimage:image minhueangle:minhueangle maxhueangle:maxhueangle];
cgimageref renderimg = [context createcgimage:renderbgimage fromrect:image.extent];
uiimage *renderimage = [uiimage imagewithcgimage:renderimg];
return renderimage;
}
struct cubemap {
int length;
float dimension;
float *data;
};
- (ciimage *)outputimagewithoriginalciimage:(ciimage *)originalimage minhueangle:(float)minhueangle maxhueangle:(float)maxhueangle{
struct cubemap map = createcubemap(minhueangle, maxhueangle);
const unsigned int size = 64;
// create memory with the cube data
nsdata *data = [nsdata datawithbytesnocopy:map.data
length:map.length
freewhendone:yes];
cifilter *colorcube = [cifilter filterwithname:@"cicolorcube"];
[colorcube setvalue:@(size) forkey:@"inputcubedimension"];
// set data for cube
[colorcube setvalue:data forkey:@"inputcubedata"];
[colorcube setvalue:originalimage forkey:kciinputimagekey];
ciimage *result = [colorcube valueforkey:kcioutputimagekey];
return result;
}
struct cubemap createcubemap(float minhueangle, float maxhueangle) {
const unsigned int size = 64;
struct cubemap map;
map.length = size * size * size * sizeof (float) * 4;
map.dimension = size;
float *cubedata = (float *)malloc (map.length);
float rgb[3], hsv[3], *c = cubedata;
for (int z = 0; z < size; z++){
rgb[2] = ((double)z)/(size-1); // blue value
for (int y = 0; y < size; y++){
rgb[1] = ((double)y)/(size-1); // green value
for (int x = 0; x < size; x ++){
rgb[0] = ((double)x)/(size-1); // red value
rgbtohsv(rgb,hsv);
// use the hue value to determine which to make transparent
// the minimum and maximum hue angle depends on
// the color you want to remove
float alpha = (hsv[0] > minhueangle && hsv[0] < maxhueangle) ? 0.0f: 1.0f;
// calculate premultiplied alpha values for the cube
c[0] = rgb[0] * alpha;
c[1] = rgb[1] * alpha;
c[2] = rgb[2] * alpha;
c[3] = alpha;
c += 4; // advance our pointer into memory for the next color value
}
}
}
map.data = cubedata;
return map;
}
rgbtohsv在官方文档中并没有提及，笔者在下文中提到的大佬的博客中找到了相关转换处理。感谢
void rgbtohsv(float *rgb, float *hsv) {
float min, max, delta;
float r = rgb[0], g = rgb[1], b = rgb[2];
float *h = hsv, *s = hsv + 1, *v = hsv + 2;
min = fmin(fmin(r, g), b );
max = fmax(fmax(r, g), b );
*v = max;
delta = max - min;
if( max != 0 )
*s = delta / max;
else {
*s = 0;
*h = -1;
return;
}
if( r == max )
*h = ( g - b ) / delta;
else if( g == max )
*h = 2 + ( b - r ) / delta;
else
*h = 4 + ( r - g ) / delta;
*h *= 60;
if( *h < 0 )
*h += 360;
}
接下来我们试一下，去除绿色背景的效果如何
我们可以通过使用hsv工具,确定绿色hue值的大概范围为50-170
调用一下方法试一下
[[spimagechromafiltermanager sharedmanager] removecolorwithminhueangle:50 maxhueangle:170 image:[uiimage imagewithcontentsoffile:[[nsbundle mainbundle] pathforresource:@"nb" oftype:@"jpeg"]]]
效果
效果还可以的样子。
如果认真观察hsv模型的同学也许会发现，我们通过指定色调角度（hue）的方式，对于指定灰白黑显得无能为力。我们不得不去用饱和度（saturation）和明度（value）去共同判断，感兴趣的同学可以在代码中判断alpha float alpha = (hsv[0] > minhueangle && hsv[0] < maxhueangle) ? 0.0f: 1.0f;那里试一下效果。（至于代码中为啥rgb和hsv这么转换，请百度他们的转换，因为鶸笔者也不懂。哎，鶸不聊生）
对于core image感兴趣的同学，请移步大佬的系列文章
ios8 core image in swift：自动改善图像以及内置滤镜的使用
ios8 core image in swift：更复杂的滤镜
ios8 core image in swift：人脸检测以及马赛克
ios8 core image in swift：视频实时滤镜
core graphics/quarz 2d
上文中提到的基于opengl的core image显然功能十分强大，作为视图另一基石的core graphics同样强大。对他的探究，让鶸笔者更多的了解到图片的相关知识。所以在此处总结，供日后查阅。
如果对探究不感兴趣的同学，请直接跳到文章最后 masking an image with color 部分
bitmap
在quarz 2d官方文档中，对于bitmap有如下描述：
a bitmap image (or sampled image) is an array of pixels (or samples). each pixel represents a single point in the image. jpeg, tiff, and png graphics files are examples of bitmap images.
32-bit and 16-bit pixel formats for cmyk and rgb color spaces in quartz 2d
回到我们的需求，对于去除图片中的指定颜色，如果我们能够读取到每个像素上的rgba信息，分别判断他们的值，如果符合目标范围，我们将他的alpha值改为0，然后输出成新的图片，那么我们就实现了类似上文中cubemap的处理方式。
强大的quarz 2d为我们提供了实现这种操作的能力，下面请看代码示例：
- (uiimage *)removecolorwithmaxr:(float)maxr minr:(float)minr maxg:(float)maxg ming:(float)ming maxb:(float)maxb minb:(float)minb image:(uiimage *)image{
// 分配内存
const int imagewidth = image.size.width;
const int imageheight = image.size.height;
size_t bytesperrow = imagewidth * 4;
uint32_t* rgbimagebuf = (uint32_t*)malloc(bytesperrow * imageheight);
// 创建context
cgcolorspaceref colorspace = cgcolorspacecreatedevicergb();// 色彩范围的容器
cgcontextref context = cgbitmapcontextcreate(rgbimagebuf, imagewidth, imageheight, 8, bytesperrow, colorspace,kcgbitmapbyteorder32little | kcgimagealphanoneskiplast);
cgcontextdrawimage(context, cgrectmake(0, 0, imagewidth, imageheight), image.cgimage);
// 遍历像素
int pixelnum = imagewidth * imageheight;
uint32_t* pcurptr = rgbimagebuf;
for (int i = 0; i < pixelnum; i++, pcurptr++)
{
uint8_t* ptr = (uint8_t*)pcurptr;
if (ptr[3] >= minr && ptr[3] <= maxr &&
ptr[2] >= ming && ptr[2] <= maxg &&
ptr[1] >= minb && ptr[1] <= maxb) {
ptr[0] = 0;
}else{
printf("\n---->ptr0:%d ptr1:%d ptr2:%d ptr3:%d<----\n",ptr[0],ptr[1],ptr[2],ptr[3]);
}
}
// 将内存转成image
cgdataproviderref dataprovider =cgdataprovidercreatewithdata(null, rgbimagebuf, bytesperrow * imageheight, nil);
cgimageref imageref = cgimagecreate(imagewidth, imageheight,8, 32, bytesperrow, colorspace,kcgimagealphalast |kcgbitmapbyteorder32little, dataprovider,null,true,kcgrenderingintentdefault);
cgdataproviderrelease(dataprovider);
uiimage* resultuiimage = [uiimage imagewithcgimage:imageref];
// 释放
cgimagerelease(imageref);
cgcontextrelease(context);
cgcolorspacerelease(colorspace);
return resultuiimage;
}
还记得我们在core image中提到的hsv模式的弊端吗？那么quarz 2d则是直接利用rgba的信息进行处理，很好的规避了对黑白色不友好的问题，我们只需要设置一下rgb的范围即可（因为黑白色在rgb颜色模式中，很好确定），我们可以大致封装一下。如下
- (uiimage *)removewhitecolorwithimage:(uiimage *)image{
return [self removecolorwithmaxr:255 minr:250 maxg:255 ming:240 maxb:255 minb:240 image:image];
}
- (uiimage *)removeblackcolorwithimage:(uiimage *)image{
return [self removecolorwithmaxr:15 minr:0 maxg:15 ming:0 maxb:15 minb:0 image:image];
}
看一下我们对于白色背景的处理效果对比
看起来似乎还不错，但是对于纱质的衣服，就显得很不友好。看一下笔者做的几组图片的测试
很显然，如果不是白色背景，“衣衫褴褛”的效果非常明显。这个问题，在笔者尝试的三种方法中，无一幸免，如果哪位大佬知道好的处理方法，而且能告诉鶸，将不胜感激。（先放俩膝盖在这儿）
除了上述问题外，这种对比每个像素的方法，读取出来的数值会同作图时出现误差。但是这种误差肉眼基本不可见。
如下图中，我们作图时，设置的rgb值分别为100/240/220 但是通过cg上述处理时，读取出来的值则为92/241/220。对比图中的“新的”“当前”，基本看不出色差。这点小问题各位知道就好，对实际去色效果影响并不大
masking an image with color
笔者尝试过理解并使用上一种方法后，在重读文档时发现了这个方法，简直就像是发现了father apple的恩赐。直接上代码
- (uiimage *)removecolorwithmaxr:(float)maxr minr:(float)minr maxg:(float)maxg ming:(float)ming maxb:(float)maxb minb:(float)minb image:(uiimage *)image{
const cgfloat mymaskingcolors[6] = {minr, maxr, ming, maxg, minb, maxb};
cgimageref ref = cgimagecreatewithmaskingcolors(image.cgimage, mymaskingcolors);
return [uiimage imagewithcgimage:ref];
}
总结
hsv颜色模式相对于rgb模式而言，更利于我们抠除图片中的彩色，而rgb则正好相反。笔者因为项目中，只需要去除白色背景，所以最终采用了最后一种方式。