在这里介绍两种实现：
第一种方式：采用iOS系统默认的开发库实现
#pragma mark - 采用系统自带的库进行实现
- (UIImage*)systemImageToGrayImage:(UIImage*)image{
int width = image.size.width;
int height = image.size.height;
//第一步：创建颜色空间(说白了就是开辟一块颜色内存空间)
CGColorSpaceRef colorRef = CGColorSpaceCreateDeviceGray();
//第二步：颜色空间上下文(保存图像数据信息)
//参数一：指向这块内存区域的地址（内存地址）
//参数二：要开辟的内存的大小，图片宽
//参数三：图片高
//参数四：像素位数(颜色空间，例如：32位像素格式和RGB的颜色空间，8位）
//参数五：图片的每一行占用的内存的比特数
//参数六：颜色空间
//参数七：图片是否包含A通道（ARGB四个通道）
CGContextRef context = CGBitmapContextCreate(nil, width, height, 8, 0, colorRef, kCGImageAlphaNone);
//释放内存
CGColorSpaceRelease(colorRef);
if (context == nil) {
return nil;
}
//渲染图片
//参数一：上下文对象
//参数二：渲染区域
//源图片
CGContextDrawImage(context, CGRectMake(0, 0, width, height), image.CGImage);;
//将绘制的颜色空间转成CGImage
CGImageRef grayImageRef = CGBitmapContextCreateImage(context);
//将c/c++图片转成iOS可显示的图片
UIImage *dstImage = [UIImage imageWithCGImage:grayImageRef];
//释放内存
CGContextRelease(context);
CGImageRelease(grayImageRef);
return dstImage;
}
第二种方式：OpenCV实现
openCV的集成超级简单，到[openCV官网][]下载iOS对应的框架，然后导入到工程中就可以了
[openCV官网]: http://opencv.org功能实现
（1）由于OpenCV代码时基于C++编写的，因此，要在项目中运行c++代码，需要将文件名后缀由.m改成.mm，同时导入头文件：<opencv2/opencv.hpp> 如下图所示：
05FD25E1-906A-429A-AABE-8FC3C461939D.png
（2）代码实现
//UIImage To cv::Mat:
- (cv::Mat)cvMatFromUIImage:(UIImage *)image
{
CGColorSpaceRef colorSpace = CGImageGetColorSpace(image.CGImage);
CGFloat cols = image.size.width;
CGFloat rows = image.size.height;
cv::Mat cvMat(rows, cols, CV_8UC4); // 8 bits per component, 4 channels (color channels + alpha)
CGContextRef contextRef = CGBitmapContextCreate(cvMat.data, // Pointer to data
cols, // Width of bitmap
rows, // Height of bitmap
8, // Bits per component
cvMat.step[0], // Bytes per row
colorSpace, // Colorspace
kCGImageAlphaNoneSkipLast |
kCGBitmapByteOrderDefault); // Bitmap info flags
CGContextDrawImage(contextRef, CGRectMake(0, 0, cols, rows), image.CGImage);
CGContextRelease(contextRef);
return cvMat;
}
//cv::Mat To UIImage:
-(UIImage *)UIImageFromCVMat:(cv::Mat)cvMat
{
NSData *data = [NSData dataWithBytes:cvMat.data length:cvMat.elemSize()*cvMat.total()];
CGColorSpaceRef colorSpace;
// if (cvMat.elemSize() == 1) {//可以根据这个决定使用哪种
// colorSpace = CGColorSpaceCreateDeviceGray();
// } else {
// colorSpace = CGColorSpaceCreateDeviceRGB();
// }
colorSpace = CGColorSpaceCreateDeviceGray();
CGDataProviderRef provider = CGDataProviderCreateWithCFData((__bridge CFDataRef)data);
// Creating CGImage from cv::Mat
CGImageRef imageRef = CGImageCreate(cvMat.cols, //width
cvMat.rows, //height
8, //bits per component
8 * cvMat.elemSize(), //bits per pixel
cvMat.step[0], //bytesPerRow
colorSpace, //colorspace
kCGImageAlphaNone|kCGBitmapByteOrderDefault,// bitmap info
provider, //CGDataProviderRef
NULL, //decode
false, //should interpolate
kCGRenderingIntentDefault //intent
);
// Getting UIImage from CGImage
UIImage *finalImage = [UIImage imageWithCGImage:imageRef];
CGImageRelease(imageRef);
CGDataProviderRelease(provider);
CGColorSpaceRelease(colorSpace);
return finalImage;
}
其中编译运行会报两个错误,报错是NO 只要把NO修改成 NO_EXPOSURE_COMPENSATOR 或 NO_EXPOSURE_COMPENSATOR =0 也行.
注： 使用过程中 opencv.hpp 并没有引入扩展模块的头文件,所以你要用到扩展模块的功能,还需要自己引入扩展模块的头文件.
项目Demo托管在[GitHub][]上
[GitHub]:https://github.com/lizishiye/ImageToGrayDemo
