IOS 中的CoreImage框架（framework）
- coreimage framework 组成
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已经帮我们把image的处理分类好，来看看它的结构：
主要分为三部分：
1）定义部分：CoreImage 何CoreImageDefines。见名思义，代表了CoreImage 这个框架和它的定义。
2）操作部分：
滤镜（CIFliter）：CIFilter 产生一个CIImage。典型的，接受一到多的图片作为输入，经过一些过滤操作，产生指定输出的图片。
检测（CIDetector）：CIDetector 检测处理图片的特性，如使用来检测图片中人脸的眼睛、嘴巴、等等。
特征（CIFeature）：CIFeature 代表由 detector处理后产生的特征。
3）图像部分：
画布（CIContext）：画布类可被用与处理Quartz 2D 或者 OpenGL。可以用它来关联CoreImage类。如滤镜、颜色等渲染处理。
颜色（CIColor）： 图片的关联与画布、图片像素颜色的处理。
向量（CIVector）： 图片的坐标向量等几何方法处理。
图片（CIImage）： 代表一个图像，可代表关联后输出的图像。
2. 处理步骤：
1）create a ciimage object;
2) create a cifilter object and set input values
3) create a cicontext object.
4) render the filter output image into a cgimage
3.注意
a。关注Ciimage 产生的途径：
1）通过URL和Data
2）通过其他图片类转换，CGImageRef或其他图片。
3）通过CVpixelBufferRef。
4）一组像素Data。
b. 图片颜色，KCCImageColorSpace 来重载默认颜色空间。
c. 图片Metadata。
4. 使用滤镜。
CISepiaTone、CiColorControls、CIHueBlendMode。
处理过程：多个CImage输入 －－ 》 CIHeBlendMode －－》 CiSepiatone。
渲染输出：
流程： 获取context －》 转成CIimage －》 渲染成CGImageRef －》 转换为UIimage －》 释放 CGImageRef －》 使用UIImage。
5.脸部检测
自动增强： CIRedEyeCorrection 、CIFaceBalance（调整图片来给出更好的皮肤色调）、CIVibrance（在不扭曲皮肤色调的情况下，增加饱和度）、CIToneCurve（调整图片对比）、高亮阴影调整。
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