OpenCV是一个非常强大的图形处理框架，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上，在自动驾驶、智能家居、人脸识别、图片处理等方面提供了非常丰富且功能强大的api，在图片处理方便，基本上可以满足对图片处理的所有需求。近期项目中有使用opencv作为图片处理框架的需求,而且项目对图片处理的需求并不是最常用的8bit色深图片，而是16bit色深，所以在开发的过程中踩了很多坑，同时也对opencv的使用有了更深的理解，特此记录回顾，也希望能给正在研究OpenCV的小伙伴提供一点思路。

本文简单讲解OpenCV的集成及Mat和UIImage互相转化，下一篇文章会详细记录使用OpenCV对图片进行类似于美图秀秀的各种处理功能。

一 集成OpenCV

OpenCV的集成有两种方式

1.使用cocoapods进行集成，在Podfile文件中使用

pod 'OpenCV', '~> 4.7.0'

即可集成opencv的4.7.0版本

2.手动集成

需要去Opencv官网下载iOS端使用的框架，下载地址
https://opencv.org/releases/

选择iOS端的包下载就好，然后将下载下来的文件夹整个导入项目中

即可正常使用

二 Mat和UIImage的互相转化

Mat是OpenCV中提供的一个重要的类，Mat中包含了图片的很多信息，比如图片的像素宽高、通道数量，iOS端使用opencv框架对图片的处理基本上也都需要转化为Mat对象之后才可以正常进行。

注意：转化方法使用c++代码，所以在代码的编写文件以及使用该文件的地方，都需要将.m改为.mm，以告诉编译器以c++的形式来编译这些文件，否则会报错。

代码里特意标明了清晰的注释，帮助小伙伴理解。想深入梳理的务必阅读，伸手党直接复制粘贴就好，互相转化的方法对8位及16位的RGB及RGBA图片都做了兼容，可以愉快使用。其他特殊格式如16bpp的图片，请照葫芦画瓢，单独处理，思路和方法是一样的。

1.UIImage转Mat

+(cv::Mat)cvMatFromUIImage:(UIImage *)image
{//获取图片的CGImageRef结构体CGImageRef imageRef = CGImageCreateCopy([image CGImage]);//获取图片尺寸CGSize size = CGSizeMake(CGImageGetWidth(imageRef), CGImageGetHeight(imageRef));//获取图片宽度CGFloat cols = size.width;//获取图高度CGFloat rows = size.height;//获取图片颜色空间，创建图片对应Mat对象，需要使用同样的颜色空间CGColorSpaceRef colorSpace = CGImageGetColorSpace(image.CGImage);//判断图片的通道位深及通道数 默认使用8位4通道格式int type = CV_16UC4;//获取bitmpa位数size_t bitsPerPixel = CGImageGetBitsPerPixel(imageRef);//获取通道位深size_t bitsPerComponent = CGImageGetBitsPerComponent(imageRef);//获取通道数size_t channels = bitsPerPixel/bitsPerComponent;if(channels == 3 || channels == 4){  // 因为quartz框架只支持处理带有alpha通道的数据，所以3通道的图片采取跟4通道的图片一样的处理方式，转化的时候alpha默认会赋最大值，归一化的数值位1.0，这样即使给图片增加了alpha通道，也并不会影响图片的展示if(bitsPerComponent == 8){//8位3通道 因为iOS端只支持type = CV_8UC4;}else if(bitsPerComponent == 16){//16位3通道type = CV_16UC4;}else{printf("图片格式不支持");abort();}}else{printf("图片格式不支持");abort();}//创建位图信息  根据通道位深及通道数判断使用的位图信息CGBitmapInfo bitmapInfo;if(bitsPerComponent == 8){if(channels == 3){bitmapInfo = kCGImageAlphaNone | kCGImageByteOrderDefault;}else  if(channels == 4){bitmapInfo = kCGImageAlphaPremultipliedLast | kCGImageByteOrderDefault;}else{printf("图片格式不支持");abort();}}else if(bitsPerComponent == 16){if(channels == 3){  //虽然是三通道，但是iOS端的CGBitmapContextCreate方法不支持16位3通道的创建，所以仍然作为4通道处理bitmapInfo = kCGImageAlphaPremultipliedLast | kCGImageByteOrder16Little;}else  if(channels == 4){bitmapInfo = kCGImageAlphaPremultipliedLast | kCGImageByteOrder16Little;}else{printf("图片格式不支持");abort();}}else{printf("图片格式不支持");abort();}//使用获取到的宽高创建mat对象CV_16UC4 为传入的矩阵类型cv::Mat cvMat(rows, cols, type); // 每通道8bit 共有4通道（RGB + Alpha通道 RGBA格式）CGContextRef contextRef = CGBitmapContextCreate(cvMat.data,                 // 数据源cols,                       // 每行像素数rows,                       // 列数（高度）bitsPerComponent,                          // 每个通道bit数cvMat.step[0],              // 每行字节数colorSpace,                 // 颜色空间bitmapInfo); // 位图信息(alpha通道信息，字节读取信息)//将图片绘制到上下文中mat对象中CGContextDrawImage(contextRef, CGRectMake(0, 0, cols, rows), image.CGImage);//释放imageRef对象CGImageRelease(imageRef);//释放颜色空间CGColorSpaceRelease(colorSpace);//释放上下文环境CGContextRelease(contextRef);return cvMat;
}

2.Mat转Image

+(UIImage *)UIImageFromCVMat:(cv::Mat)cvMat
{//获取矩阵数据NSData *data = [NSData dataWithBytes:cvMat.data length:cvMat.elemSize()*cvMat.total()];//判断矩阵使用的颜色空间CGColorSpaceRef colorSpace;if (cvMat.elemSize() == 1) {colorSpace = CGColorSpaceCreateDeviceGray();} else {colorSpace = CGColorSpaceCreateDeviceRGB();}//创建数据privderCGDataProviderRef provider = CGDataProviderCreateWithCFData((__bridge CFDataRef)data);//获取bitmpa位数size_t bitsPerPixel = cvMat.elemSize()*8;//获取通道数size_t channels = cvMat.channels();//获取通道位深size_t bitsPerComponent = bitsPerPixel/channels;//创建位图信息  根据通道位深及通道数判断使用的位图信息CGBitmapInfo bitmapInfo;if(bitsPerComponent == 8){if(channels == 3){bitmapInfo = kCGImageAlphaNone | kCGImageByteOrderDefault;}else if(channels == 4){bitmapInfo = kCGImageAlphaPremultipliedLast | kCGImageByteOrderDefault;}else{printf("图片格式不支持");abort();}}else if(bitsPerComponent == 16){if(channels == 3){bitmapInfo = kCGImageAlphaNone | kCGImageByteOrder16Little;}else if(channels == 4){bitmapInfo = kCGImageAlphaPremultipliedLast | kCGImageByteOrder16Little;}else{printf("图片格式不支持");abort();}}else{printf("图片格式不支持");abort();}//根据矩阵及相关信息创建CGImageRef结构体CGImageRef imageRef = CGImageCreate(cvMat.cols, //矩阵宽度cvMat.rows, //矩阵列数bitsPerComponent,        //通道位深8 * cvMat.elemSize(),  //每个像素位深cvMat.step[0],  //每行占用字节数colorSpace,    //使用的颜色空间bitmapInfo,//通道排序、大小端读取顺序信息provider, //数据源NULL,   //解码数组 一般传nulltrue, //是否抗锯齿kCGRenderingIntentDefault   //使用默认的渲染方式);// 通过cgImage转化出来UIImage对象UIImage *finalImage = [UIImage imageWithCGImage:imageRef];//释放imageRefCGImageRelease(imageRef);//释放providerCGDataProviderRelease(provider);//释放颜色空间CGColorSpaceRelease(colorSpace);return finalImage;
}

3.一个小工具，使用Mat打印图片详细信息，方便核对数据

//获取图片信息
+(void)readInfoWithImage:(UIImage*)inputImage{Mat inputMat = [CVTools matFromImage:inputImage];printf("图片宽度 = %d \n",inputMat.cols);printf("图片高度 = %d \n",inputMat.rows);printf("通道位深 = %zu \n",inputMat.elemSize()*8/inputMat.channels());printf("通道数 %d \n",inputMat.channels());printf("每个像素bit数 = %zu \n",inputMat.elemSize()*8);printf("每行元素的字节数 = %zu \n",inputMat.step[0]);
}

三 常见问题

1.提示不支持的参数组合

因为quarzt 2D框架对于图片的处理有着严格的规定，所以对于Bitmapinfo内的alpha通道和读取顺序组合有着明确的规则，报错如下

解决方法
第一种方式是通过官网查阅quartz允许的组合搭配，官网截图如下：

第二种方法是根据提示去设置环境变量在Log窗口打印支持的组合搭配，设置方式如下


增加“CGBITMAP_CONTEXT_LOG_ERRORS”位图环境错误log信息的打印，然后再运行Log窗口输出如下:

可以看到，对于8Bit和16Bit通道位深的图片，quartz只支持带有alpha通道的，通道的读取方式也有明确规定，根据自己的图片格式采取相应的配置就可以了。
因为quartz框架只支持处理带有alpha通道的数据，所以3通道的图片采取跟4通道的图片一样的处理方式，转化的时候alpha默认会赋最大值，归一化的数值位1.0，这样即使给图片增加了alpha通道，也并不会影响图片的展示

这个地方很坑，以16位图片来说，即使明知图片是含有alpha通道的，而且alpha通道的位置在最后，也并不能使用kCGImageAlphaLast的图片通道信息，而是要使用kCGImageAlphaPremultipliedLast的枚举来约束，但是如果是8位的图片却并没有这个限制，而且字节读取顺序需要额外注明使用16位小端读取kCGImageByteOrder16Little，做16位图片处理的小伙伴一定要注意，深坑啊。

2.在导入头文件的时候，一定要将oencv用到的头文件放在所有OC的文件引用之前引用，否则会出现函数重定义冲突

以该测试工程里的文件为例，头文件引用方式为：

#import <opencv2/opencv.hpp>
#import <opencv2/imgcodecs/ios.h>
#include <math.h>
#include <iostream>
using namespace cv;
using namespace std;#import <Foundation/Foundation.h>
#import <UIKit/UIKit.h>

使用的命名空间也需要额外声明。

有想法欢迎交流，等你。