Какой у вас опыт работы с фреймворком Core Image?

Да, есть опыт использования Core Image для применения фильтров, цветокоррекции и анализа изображений. Фреймворк эффективен для GPU-ускоренной обработки.

Основные сценарии использования:

1. Применение фильтров (цветовые, стилистические, размытие).
2. Коррекция изображений (экспозиция, контраст, баланс белого).
3. Обнаружение объектов (лица, QR-коды, текст) с помощью CIDetector.
4. Создание цепочек фильтров (filter chains) для сложных эффектов.

Пример: применение фильтра «Сепия» и размытия:

import CoreImage
import CoreImage.CIFilterBuiltins

func applyFilters(to image: UIImage) -> UIImage? {
    // 1. Конвертируем UIImage в CIImage
    guard let ciImage = CIImage(image: image) else { return nil }

    // 2. Создаем и настраиваем фильтры
    let sepiaFilter = CIFilter.sepiaTone()
    sepiaFilter.inputImage = ciImage
    sepiaFilter.intensity = 0.8

    let blurFilter = CIFilter.gaussianBlur()
    blurFilter.inputImage = sepiaFilter.outputImage
    blurFilter.radius = 5.0

    // 3. Получаем результат
    guard let outputImage = blurFilter.outputImage else { return nil }

    // 4. Конвертируем обратно в UIImage
    let context = CIContext(options: nil)
    guard let cgImage = context.createCGImage(outputImage, from: outputImage.extent) else { return nil }
    return UIImage(cgImage: cgImage)
}

Важные аспекты производительности:

• Используйте CIContext повторно. Создание контекста — дорогая операция.
• Обрабатывайте изображения вне главного потока, чтобы не блокировать UI.
• Для предпросмотра фильтров в реальном времени (например, в камере) используйте CIImageAccumulator или Metal Performance Shaders для максимальной скорости.
• Для статических изображений можно применять рендеринг через CIRenderDestination.