使用核心图像将色调颜色应用于UIImage的方法是通过使用Core Image框架中的滤镜来实现。下面是一个完整的步骤:
现在,你可以使用finalImage来显示或保存应用了色调颜色的UIImage对象了。
注意:以上代码仅为示例,实际使用时可能需要根据具体需求进行调整。另外,Core Image框架还提供了许多其他滤镜和功能,可以根据需要进行进一步的学习和探索。
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本文大部分内容均来自:Core Image Tutorial: Getting Started Core Image 是一个很强大的库,PS图片时用到的各种滤镜就是在这个库中。而我们创建二维码、创建条形码用这里的滤镜,只需要短短几行代码就可以撸出来(后面会讲怎么用CIFilter绘制二维码、条形码)。 文中有提到在iOS 8 上,CIFilter 的API 里有126种滤镜可用,在 同时期 Mac OS 上有160多种滤镜可用;而在iOS 9.3 上,我测试可以使用的滤镜已经达到174种,Mac OS上肯定更多咯。
前言:Core Image是一个强大的框架,可让您轻松地将过滤器应用于图像。您可以获得各种各样的效果,如修改活力,色调或曝光。它可以使用CPU或GPU来处理图像数据,并且速度非常快 - 足以实现视频帧的实时处理! 核心图像滤镜也可以链接在一起,以一次将多个效果应用于图像或视频帧。多个滤波器被组合成应用于图像的单个滤波器。与通过每个过滤器一次处理图像相比,这样做非常有效。 入门 在开始之前,让我们来讨论Core Image框架中的一些最重要的类: CIContext。核心图像的所有处理都以CIContex
分享一些项目中常用的方法,可以保存起来,作为自己的工具集哦。 1.磁盘总空间大小 + (CGFloat)diskOfAllSizeMBytes { CGFloat size = 0.0; NSError *error; NSDictionary *dic = [[NSFileManager defaultManager] attributesOfFileSystemForPath:NSHomeDirectory() error:&error]; if (error) { #
做开发时,总是使用系统默认的白色背景会显得有些生硬,所以当我们以展示图片为目的时,不妨将图片放大、再做高斯模糊处理以作为背景。
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一、从AFNetWorking说起 对于AFNetWorking的使用我们通常会对通用参数、网址环境切换、网络状态监测、请求错误信息等进行封装。在封装网络请求类时需注意的是需要将请求队列管理者AFHTTPSessionManager声明为单例创建形式,使用者在相同配置下保证AFHTTPSessionManager只有一个,进行全局管理,因此我们可以通过单例形式进行解决。下方展示部分核心代码:
闲来无事写的 Core Image 里的滤镜效果的Demo,目前 Core Image 有100多种滤镜效果,Demo实现了其中大概一半的效果,实在太多了,后面有时间再补全,有兴趣的可以下载下来看一下
在AlamofireImage中一共就只有5个类加一些扩展 // 错误处理类,继承自Error,主要有requestCancelled(请求取消)、imageSerializationFailed(请求失败)两种错误 AFIError // 定义图片对象,主要用来适配mac(NSImage)和ios(UIImage)平台 Image // 图片内存缓存对象 ImageCache // 图片下载对象(下载基于Alamofire) ImageDownloader // 图片滤镜对象(CoreGraphics切圆
其中r是模糊半径,r^2 = x^2 + y^2,σ是正态分布的标准偏差。在二维空间中,这个公式生成的曲面的等高线是从中心开始呈正态分布的同心圆。分布不为零的像素组成的卷积矩阵与原始图像做变换。每个像素的值都是周围相邻像素值的加权平均。原始像素的值有最大的高斯分布值,所以有最大的权重,相邻像素随着距离原始像素越来越远,其权重也越来越小。这样进行模糊处理比其它的均衡模糊滤波器更高地保留了边缘效果。
// 1. 创建一个二维码滤镜实例(CIFilter) CIFilter *filter = [CIFilter filterWithName:@"CIQRCodeGenerator"]; // 滤镜恢复默认设置 [filter setDefaults]; // 2. 给滤镜添加数据 NSString *string = @"594589850445580904903"; NSData *data = [string dataUsingEncoding:NS
如果你一直有关注Apple去年所发布的消息,就会知道他们在机器学习上投入了大量心力。自他们去年在WWDC 2017上推出Core ML以来,已经有大量结合机器学习技术的应用程序涌现。
超市付款扫一扫,免费wifi扫一扫,添加好友扫一扫。 二维码就像是神一般的存在!! 可是到底二维码是个啥呢? QRCode.jpg 一、简介 1、概念 用某种特定的几何图形按照一定规律在平面分布的
对于刚接触iOS图形相关框架的小白,有一些图形框架在字面上和功能上非常容易混淆。这里旨在总结一下各种框架,区分它们的概念和功能,以作日后进一步细分学习的指引。因而,本文并不会针对具体框架作详解,只作区分引导,读者可自行选择方向继续深造。为此,笔者总结了一张各种框架关系图,如下所示:
本文介绍了 Vision 在 iOS 平台上的新框架,以及如何使用 VisionKit 与 Core ML 在 iOS 平台上进行模型推理。作者还介绍了 Vision 在 iOS 平台上的新框架,包括 VisionKit 和 Core ML,并展示了如何使用这些框架进行模型推理。此外,作者还探讨了 Vision 与 Core ML 的关系,以及如何在 iOS 平台上使用 Vision 进行图片分类、物体检测、人脸识别、文本检测等任务。
距离上次写博客竟然过了一个月了,一方面是最近项目比较忙,另一方面是实在是有点儿懈怠了,强烈谴责一下自己。其实我最近在看一些技术书籍,发现一些好的书真心对自己帮助很大,看书的过程,好多原来模糊的概念、问题,都能感觉恍然大悟。当提笔想总结成一篇文章的时候,发现网上早已经有大量的优秀文章出现,所以就不敢献丑了。今天写的一篇文章,是最近自己项目中用到的,不算什么难点,只是感觉有必要记录一下。 需求 由于我们APP集成了有道翻译的SDK,需要将拍出来的图片翻译成对应的语言,但是有道的SDK目前还做的不是很完善(
导语:在刚刚过去的WWDC上,苹果发布了Core ML这个机器学习框架。现在,开发者可以轻松的使用Core ML把机器学习功能集成到自己的应用里,让应用变得更加智能,给用户更牛逼的体验。 苹果在 iOS 5 里引入了 NSLinguisticTagger 来分析自然语言。iOS 8 出了 Metal,提供了对设备 GPU 的底层访问。去年,苹果在 Accelerate 框架添加了 Basic Neural Network Subroutines (BNNS),使开发者可以构建用于推理(不是训练)的神经网络。
前言 GPUImage系列解析已经接近尾声,这次介绍的是: 纹理输入输出GPUImageTextureOutput 和 GPUImageTextureOutput 二进制数据输入输出GPUImageRawDataInput 和 GPUImageRawDataOutput 滤镜通道GPUImageFilterPipeline demo用来展示如何使用GPUImageRawDataOutput。 概念介绍 1、GPUImageTextureOutput GPUImageTextureOutput类实现GP
Core ML简介及实时目标检测,Caffe、Tensorflow与Core ML模型转换、Vision库的使用 转载请注明出处 https://cloud.tencent.com/developer/user/1605429 本篇文章首先会简要介绍iOS 11推出的Core ML机器学习框架,接着会以实际的已经训练好的Caffe、Tensorflow模型为例,讲解coremltools转换工具的使用,以及如何在iOS端运行相关模型。 当今是人工智能元年,随着深度学习的火热,人工智能又一次出现在大众视野中,
消失了好久,大家放心,我还活着。 要问我为什么消失了这么久,如果你知道什么叫封闭开发或许你会懂我。
忽然发现手头上也没什么独立App,那就随便写个放到AppStore上吧,凑个数吧。哈哈哈。
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