图形图像是进阶资深程序猿的重要一步，不论平台，不论语言，图形图像都是核心岗位的核心技能，so，你需要get它。
本文将先介绍iOS和Mac平台的工作原理，然后归纳当前iOS图形图像的主流框架和技术，只会在关键信息上阐述。
Metal前后GPU渲染
WWDC 2018宣布iOS12 之后弃用 OpenGL ES，而OpenGL ES当前提供重要的GPU渲染角色，如下：
yfs99lgwmy.png
对应的display流程为：
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Metal之后，Metal会取代OpenGL ES，如下：
b46982393015ecfbfbb88130a2bb9f1b.png
对应的display流程为：
4b31522f8b9bd39e0083a429e236fd28.png
图形图像框架汇总
在iOS技术栈中，图形图像包含两大类，一类是以C语言为核心的第三方框架，兼容多系统，多平台；一类是苹果提供给iOS开发者的专有框架。
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Core Image vs GPUImage
其他图像处理方案的对比，这里比较有争议的就是 OpenGLES 和 Core Image 了。
在 OpenGLES 部分，拿主流的 GPUImage 来做对比，分析一下它们各自的优缺点。只有对比了才知道，Core Image 好在哪里，是否值得使用。
PS：以下的优势阐述，撇去了两个框架都具备的，仅保留对比后各自的优势。
另外，GPUImage 我没有深入学习过，对于它的一些优势，主要是总结它的开发者 Brad 描述的，以及简单的 Demo 进行对比。
GPUImage 优势：
- 最低支持 iOS 4.0，iOS 5.0 之后就支持自定义滤镜。
- 在低端机型上，GPUImage 有更好的表现。（这个我没用真正的设备对比过，GPUImage 的主页上是这么说的）
- GPUImage 在视频处理上有更好的表现。
- GPUImage 的代码完成公开，实现透明。
- 可以根据自己的业务需求，定制更加复杂的管线操作。可定制程度高。
Core Image 优势：
- 官方框架，使用放心，维护方便。
- 支持 CPU 渲染，可以在后台继续处理和保存图片。
- 一些滤镜的性能更强劲。例如由 Metal Performance Shaders 支持的模糊滤镜等。
- 支持使用 Metal 渲染图像。而 Metal 在 iOS 平台上有更好的表现。
- 与 Metal，SpriteKit，SceneKit，Core Animation 等更完美的配合。
- 支持图像识别功能。包括人脸识别、条形码识别、文本识别等。
- 支持自动增强图像效果，会分析图像的直方图，图像属性，脸部区域，然后通过一组滤镜来改善图像效果。
- 支持对原生 RAW 格式图片的处理。
- 滤镜链的性能比 GPUImage 高。(没有验证过，GPUImage 的主页上是这么说的)。
- 支持对大图进行处理，超过 GPU 纹理限制 (4096 * 4096)的时候，会自动拆分成几个小块处理(Automatic tiling)。GPUImage 当处理超过纹理限制的图像时候，会先做判断，压缩成最大纹理限制的图像，导致图像质量损失。
至此，我觉得 Core Image 的优势很明显了，尤其是与 Metal 的配合，自动增强图像效果，支持处理大图以及滤镜链的优化。
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