场景： 传入一张UIImage 转出一张打有马赛克的UIImage

• 导入framework

  • opencv2.framework

• 写工具类

  • ImageUtills.h

      //核心头文件
      #import <opencv2/opencv.hpp>
      //对iOS支持
      #import <opencv2/imgcodecs/ios.h>
      
      //导入矩阵帮助类
      #import <opencv2/highgui.hpp>
      #import <opencv2/core/types.hpp>
    
      using namespace cv;
    
      @interface ImageUtills : NSObject
    
      + (UIImage *)opencvImage:(UIImage *)image level:(int)level;
    
      @end
    
    

  • ImageUtills.mm

     + (UIImage *)opencvImage:(UIImage *)image level:(int)level
    {
      //第一步：讲iOS图片 转化 openCV图片（Mat矩阵）
      Mat mat_image_src;
      UIImageToMat(image, mat_image_src);
    
      //第二步：确定宽高
      int width = mat_image_src.cols;
      int height = mat_image_src.rows;
    
      //图片类型->进行转换 ->将ARGB转化成RBG
      Mat mat_image_dst;
      cvtColor(mat_image_src, mat_image_dst, CV_RGBA2RGB,3);
    
      Mat mat_image_clone = mat_image_dst.clone();
    
      //第三步：马赛克处理
      //分析马赛克算法原理
      //level = 3 -> 3 * 3 矩阵
      //动态处理
      int x = width - level;
      int y = height - level;
    
      for (int i=0; i<y; i+= level) {
        for (int j=0; j<x; j+= level) {
            //创建一个矩形区域
            Rect2i mosaicRect = Rect2i(j,i,level,level);
            
            //给Rect2i区域 -> 填充数据->原始数据
            Mat roi = mat_image_dst(mosaicRect);
            
            //让整个矩形区域颜色保持一致
            //mat_image_clone.at<Vec3b>(i,j) ->像素点(颜色值组成->多个) ->ARGB数组
            Scalar scalar = Scalar(mat_image_clone.at<Vec3b>(i,j)[0],
                                   mat_image_clone.at<Vec3b>(i,j)[1],
                                   mat_image_clone.at<Vec3b>(i,j)[2]);
            
            //讲处理好矩形区域->数据->拷贝到图片上去->修改后的数据 
            Mat roiCopy = Mat(mosaicRect.size(),CV_8UC3,scalar);
            roiCopy.copyTo(roi);
          }
      }
      // 第四步 将openCV图片 转化 iOS图片
      return MatToUIImage(mat_image_dst);
    }
    
    

• 调用函数

   image = [ImageUtills opencvImage:self.image.image level:50];
  

• 存在的问题

  • 打马的范围不是整张图片，还需要最下优化