本文总结了20种iOS滤镜都是基于GPUImage的，有3种滤镜是GPUImage库中包含的，还有17种是Instagram中的经典滤镜，集成在一个项目中。使用GPUImage可以非常容易创建我们自己的滤镜效果总会有你想要的效果吧。在文章下面附源码下载。
相信你也在使用滤镜吧，今天就让你见识一下滤镜实现其实也不是一件特别难的技术，下面附一些效果图。由于几种滤镜最主要的实现是一段片段着色程序，所以会进行展示。
Amaro滤镜，通过FWAmaroFilter类来实现。它是Instagram应用中的经典滤镜之一，适用于任何色调暗沉的照片。
NSString *const kFWAmaroShaderString = SHADER_STRING
(
precision lowp float;
varying highp vec2 textureCoordinate;
uniform sampler2D inputImageTexture;
uniform sampler2D inputImageTexture2; //blowout;
uniform sampler2D inputImageTexture3; //overlay;
uniform sampler2D inputImageTexture4; //map
void main()
{
vec4 texel = texture2D(inputImageTexture, textureCoordinate);
vec3 bbTexel = texture2D(inputImageTexture2, textureCoordinate).rgb;
texel.r = texture2D(inputImageTexture3, vec2(bbTexel.r, texel.r)).r;
texel.g = texture2D(inputImageTexture3, vec2(bbTexel.g, texel.g)).g;
texel.b = texture2D(inputImageTexture3, vec2(bbTexel.b, texel.b)).b;
vec4 mapped;
mapped.r = texture2D(inputImageTexture4, vec2(texel.r, .16666)).r;
mapped.g = texture2D(inputImageTexture4, vec2(texel.g, .5)).g;
mapped.b = texture2D(inputImageTexture4, vec2(texel.b, .83333)).b;
mapped.a = 1.0;
gl_FragColor = mapped;
}
);
效果图
SoftElegance滤镜，通过GPUImageSoftEleganceFilter来实现。复古型滤镜，感觉像旧上海滩~~~
MissEtikate滤镜
Nashville滤镜，Nashville是Instagram众多滤镜中最惊艳的一款，独特的奶昔色调赋予照片童话般的唯美感觉。适用范围：营造浪漫唯美的感觉。
LordKelvin滤镜
Amatorka滤镜
Rise滤镜，可以使人像皮肤得到很好的调整
Hudson滤镜
XproII滤镜
1977滤镜
Valencia滤镜
Walden滤镜
Lomofi滤镜
Inkwell滤镜
Sierra滤镜
Earlybird滤镜
Sutro滤镜
Toaster滤镜
Brannan滤镜
Hefe滤镜
实现【以FWNashvilleFilter为例】
创建滤镜类 ，我将所有滤镜类都继承自GPUImageFilterGroup类，它允许我们所创建的类混合其他滤镜。它其实是向FWFilter1类中添加需要的输入纹理图片。
@interface FWNashvilleFilter : GPUImageFilterGroup
{
GPUImagePicture *imageSource ;
}
创建滤镜效果 ，该类主要实现滤镜的效果，包含一个片段着色程序。它是滤镜效果的具体实现
@interface FWFilter1 : GPUImageTwoInputFilter
@end
应用
+ (UIImage *)applyNashvilleFilter:(UIImage *)image
{
FWNashvilleFilter *filter = [[FWNashvilleFilter alloc] init];
[filter forceProcessingAtSize:image.size];
GPUImagePicture *pic = [[GPUImagePicture alloc] initWithImage:image];
[pic addTarget:filter];
[pic processImage];
[filter useNextFrameForImageCapture];
return [filter imageFromCurrentFramebuffer];
}
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