OpenCV初体验，给图片打码
提到OpenCV，相信大多数人都听说过，应用领域非常广泛，使用C++开发，天生具有跨平台的优势，我们学习一次，就可以在各个平台使用，这个还是很具有诱惑力的。
本文主要记录我第一次使用OpenCV，在iOS开发平台上面搭建开发环境，并且实现一个简单的马赛克功能
开发环境：Swift4、XCode 9.0
1、什么是OpenCV？
* 由英特尔公司于1999年发起并参与开发，至今已有18年历史
* OpenCV的全称是Open Source Computer Vision Library
* 是一个跨平台的开源计算机视觉库，可用于开发实时的图像处理、计算机视觉以及模式识别程序。
* 支持C/C++、Java、Python、OC、Swift、Ruby等等语言
* 支持Windows、 Android、 Maemo、 FreeBSD、 OpenBSD、 iOS、 Linux和Mac OS
2、难点，思路
* 由于我们使用的是Swift，由于目前还不能在Swift中使用C++的类，所以我们得想一个方法，在Swift中调用C++的类
* 其实方法很简单，Swift天生具有跟Objective-C++混编的能力，而Objective-C++里面是可以直接使用C++的类的，上面的问题也就解决了。
3、马赛克原理
* 其实把图片的像素密度调低，就可以出现马赛克效果了
* 开始做马赛克之前，需要定一个马赛克的级别，表示原图中每几个像素变成新图里面的一个像素
* 取一小块区域左上角的一个像素，并把这个像素填充到整个小区域内
* 如下图，左边是原图，右边是经过变换之后的图，假设马赛克级别为3，每个数字表示的区域就是处理的一个小单元，取这个最小单元左上角的颜色，填充整个小单元就OK了
4、开动工程
4.1、搭建c++和swift混编环境
我们首先要搭建一个c++的环境，然后才能进行c++的开发，而c++环境可以通过iostream里面的cout函数验证
1.首先，我们使用xCode新建一个swift的iOS项目
2.在工程内，新建一个Objective-C类，继承NSObject，这里会自动提示我们是否为项目添加桥接文件，选择添加即可（桥接文件是用来向Swift暴露Objective-C方法的）
3.因为我们要使用Objective-C++，而把Objective-C转成Objective-C++的方法有两种
* 把.m文件的后缀名改为.mm，xCode就会自动识别我们的代码为Objective-C++了（xCode会通过后缀名自动识别源文件类型）
* 选中要修改的.m文件，在右边的Type属性修改成：Objective-C++ Source（也可以手动指定源文件类型）
4.在刚才的.mm文件中，添加一个测试方法，在这里测试一下C++环境是否搭建成功
#import "MyUtil.h"
#import <iostream>
using namespace std;
@implementation MyUtil
+ (void)testCpp {
cout << "Hello Swift and Cpp" << endl;
}
5.在前面xCode自动创建的桥接文件中暴漏我们的测试方法头文件
6.在Swift中调用测试方法，控制台输出 "Hello Swift and Cpp" 就正常了
4.2、导入OpenCV动态库
在iOS开发中导入OpenCV的库很简单，去官网下载我们需要的framework拖拽到工程文件或者用cocopods导下载即可
4.3、实现马赛克函数
下面进入正题
1.首先在.mm文件中 ，导入OpenCV的头文件，导入头文件之后代码如下，这里有几个坑要注意：
不要在.h文件中去导入OpenCV的相关头文件，否则会报错，错误信息: Core.hpp header must be compiled as C++，看到这个问题，赶紧把头文件移动到.m文件中去
还有就是OpenCV的头文件最好放在#import之前，否则也会报一个错误: enum { NO, FEATHER, MULTI_BAND }; Expected identifier
// 倒入OpenCV框架 最好放在Foundation.h UIKit.h之前
// 核心头文件
#import <opencv2/opencv.hpp>
// 对iOS支持
#import <opencv2/imgcodecs/ios.h>
// 倒入矩阵帮助类
#import <opencv2/highgui.hpp>
#import <opencv2/core/types.hpp> #import "MyUntil.h"
#import <iostream>
using namespace std;
using namespace cv;
2.实现马赛克函数
+(UIImage *)opencvimage:(UIImage *)image level:(int)level{
// 实现功能
// 第一步：将iOS图片->OpenCV图片(Mat矩阵)
Mat mat_image_src;
UIImageToMat(image, mat_image_src);
// 第二步：确定高度
int width = mat_image_src.cols;
int height = mat_image_src.rows;
// 在OpenCV里面，必须要先把ARGB的颜色空间转换成RGB，否则处理会失败
// ARGB->RGB
Mat mat_image_dst;
cvtColor(mat_image_src, mat_image_dst, CV_RGBA2BGR, );
// 为了不影响原始图片，克隆一张保存
Mat mat_image_clone = mat_image_dst.clone();
//第三步：马赛克处理
int xMax = width - level;
int yMax = height - level;
for (int y = ; y <= yMax; y += level) {
for (int x = ; x <= xMax; x += level) {
// 让整个巨型区域颜色值保持一致
// mat_image_clone.at<Vec3d>(i, j)->像素点（颜色值组成->多个）->ARGB->数组
// mat_image_clone.at<Vec3d>(i, j)[0]->R值
// mat_image_clone.at<Vec3d>(i, j)[1]->G值
// mat_image_clone.at<Vec3d>(i, j)[2]->B值
Scalar scalar = Scalar(mat_image_clone.at<Vec3b>(y, x)[],
mat_image_clone.at<Vec3b>(y, x)[],
mat_image_clone.at<Vec3b>(y, x)[]);
//取出要处理的矩形区域
Rect2i mosaicRect = Rect2i(x, y, level, level);
Mat roi = mat_image_dst(mosaicRect);
//将前面处理的小区域拷贝到要处理的区域
//CV_8UC3的含义
//CV_:表示框架命名空间
//8表示：32位色->ARGB->8位 = 1字节 -> 4个字节
//U: 无符号类型
//C分析：char类型
//3表示：3个通道->RGB
Mat roiCopy = Mat(mosaicRect.size(), CV_8UC3, scalar);
roiCopy.copyTo(roi);
}
}
// 第四步：将OpenCV图片->iOS图片
return MatToUIImage(mat_image_dst);
}
4.4、在swift中调用马赛克函数
函数已经实现了，接下来就是在Swift中调用了
1.为了便于测试，我们在storyboard中搭一个简单的界面，在按钮中切换马赛克图片和原图，界面如下:
2.在按钮点击事件中调用上面的马赛克函数即可
@IBAction func origImageAction(_ sender: UIButton) {
// 显示原图点击事件
_imageView.image = UIImage.init(named: "bgview")
}
@IBAction func mosaicImageAction(_ sender: UIButton) {
// 打码
/**
+ (UIImage *)opencvimage:(UIImage *)image level:(int)level;
实现马赛克功能函数
@param image 要处理的图片
@param level 马赛克等级，越大越模糊
@return 处理好的图片
*/
_imageView.image = MyUntil.opencvimage(_imageView.image, level: 5)
}
3.效果如下
5、后记
对OpenCV的探索还将继续，不断积累，贵在点滴～