在我写的上篇文章 中，介绍了美颜滤镜的实现原理，已经能够体会到[GPUImage](https://github.com/BradLarson/GPUImage) 的强大。本文将要介绍的Faceu贴纸效果也是基于GPUImage实现的，demo我放在了[GitHub](https://github.com/Guikunzhi/YLFaceuDemo)上。

1.核心原理

   Faceu贴纸效果其实就是在人脸上贴一些图片，同时这些图片是跟随着人脸的位置改变的。如果我们不强调贴图的位置，这就是一个简单的水印需求。

   根据人脸检测的结果动态调整水印贴纸的位置即可实现简单的Faceu效果。

2.水印

   在GPUImage的官方demo中就已经有文字水印的实现：

            GPUImageFilter *filter = [[GPUImageFilter alloc] init];
            [self.videoCamera addTarget:filter];
            GPUImageAlphaBlendFilter *blendFilter = [[GPUImageAlphaBlendFilter alloc] init];
            blendFilter.mix = 1.0;
            
            NSDate *startTime = [NSDate date];
            
            UIView *temp = [[UIView alloc] initWithFrame:self.view.frame];
            UILabel *timeLabel = [[UILabel alloc] initWithFrame:CGRectMake(0.0, 0.0, 240.0f, 40.0f)];
            timeLabel.font = [UIFont systemFontOfSize:17.0f];
            timeLabel.text = @"Time: 0.0 s";
            timeLabel.textAlignment = UITextAlignmentCenter;
            timeLabel.backgroundColor = [UIColor clearColor];
            timeLabel.textColor = [UIColor whiteColor];
            [temp addSubview:timeLabel];

            uiElementInput = [[GPUImageUIElement alloc] initWithView:temp];
            [filter addTarget:blendFilter];
            [uiElementInput addTarget:blendFilter];
            
            [blendFilter addTarget:filterView];

            __unsafe_unretained GPUImageUIElement *weakUIElementInput = uiElementInput;
            
            [filter setFrameProcessingCompletionBlock:^(GPUImageOutput * filter, CMTime frameTime){
                timeLabel.text = [NSString stringWithFormat:@"Time: %f s", -[startTime timeIntervalSinceNow]];
                [weakUIElementInput update];
            }];

   要理解它的实现原理，需要搞懂GPUImageUIElement和GPUImageAlphaBlendFilter。GPUImageUIElement的作用是把一个视图的layer通过CALayer的renderInContext:方法把layer转化为image，然后作为OpenGL的纹理传给GPUImageAlphaBlendFilter。而GPUImageAlphaBlendFilter则是一个两输入的blend filter, 它的第一个输入是摄像头数据，第二个输入则是刚刚提到的GPUImageUIElement的数据，GPUImageAlphaBlendFilter将这两个输入做alpha blend，可以简单的理解为将第二个输入叠加到第一个的上面，更多关于[alpha blend](https://en.wikipedia.org/wiki/Alpha_compositing#Alpha_blending)在维基百科上有介绍。下图是整个加水印的过程：

3.人脸检测

   利用CIDetector即可简单的实现人脸检测，首先是CIDetector的初始化:

        NSDictionary *detectorOptions = [[NSDictionary alloc] initWithObjectsAndKeys:CIDetectorAccuracyLow, CIDetectorAccuracy, nil];
        _faceDetector = [CIDetector detectorOfType:CIDetectorTypeFace context:nil options:detectorOptions];

   然后通过将摄像头数据CMSampleBufferRef转化为CIImage，对CIImage用CIDetector进行人脸检测:

    CVPixelBufferRef pixelBuffer = CMSampleBufferGetImageBuffer(sampleBuffer);
    CFDictionaryRef attachments = CMCopyDictionaryOfAttachments(kCFAllocatorDefault, sampleBuffer, kCMAttachmentMode_ShouldPropagate);
    CIImage *convertedImage = [[CIImage alloc] initWithCVPixelBuffer:pixelBuffer options:(__bridge NSDictionary *)attachments];
    NSArray *features = [self.faceDetector featuresInImage:convertedImage options:imageOptions];

   上面得到的features数组里的每个元素都是CIFaceFeature对象，根据它就能计算出人脸的具体位置，从而调整中水印图像的位置，达到图像跟随人脸动的效果。

        for ( CIFaceFeature *faceFeature in featureArray) {
            // find the correct position for the square layer within the previewLayer
            // the feature box originates in the bottom left of the video frame.
            // (Bottom right if mirroring is turned on)
            //Update face bounds for iOS Coordinate System
            CGRect faceRect = [faceFeature bounds];
            
            // flip preview width and height
            CGFloat temp = faceRect.size.width;
            faceRect.size.width = faceRect.size.height;
            faceRect.size.height = temp;
            temp = faceRect.origin.x;
            faceRect.origin.x = faceRect.origin.y;
            faceRect.origin.y = temp;
            // scale coordinates so they fit in the preview box, which may be scaled
            CGFloat widthScaleBy = previewBox.size.width / clap.size.height;
            CGFloat heightScaleBy = previewBox.size.height / clap.size.width;
            faceRect.size.width *= widthScaleBy;
            faceRect.size.height *= heightScaleBy;
            faceRect.origin.x *= widthScaleBy;
            faceRect.origin.y *= heightScaleBy;
            
            faceRect = CGRectOffset(faceRect, previewBox.origin.x, previewBox.origin.y);
            
            //mirror
            CGRect rect = CGRectMake(previewBox.size.width - faceRect.origin.x - faceRect.size.width, faceRect.origin.y, faceRect.size.width, faceRect.size.height);
            if (fabs(rect.origin.x - self.faceBounds.origin.x) > 5.0) {
                self.faceBounds = rect;
            }
        }

   上面则是计算人脸位置faceBounds的方法，我们再根据faceBounds来更新水印图像的位置：

    __weak typeof (self) weakSelf = self;
    [filter setFrameProcessingCompletionBlock:^(GPUImageOutput *output, CMTime time) {
        __strong typeof (self) strongSelf = weakSelf;
        // update capImageView's frame
        CGRect rect = strongSelf.faceBounds;
        CGSize size = strongSelf.capImageView.frame.size;
        strongSelf.capImageView.frame = CGRectMake(rect.origin.x +  (rect.size.width - size.width)/2, rect.origin.y - size.height, size.width, size.height);
        [strongSelf.element update];
    }];

4.延伸

• 问题1：上面用的人脸检测是基于CIDetector的，实际实验发现，当人脸在摄像头中捕获不全时，有可能检测不出人脸，也就没法更新水印图像的位置。因此，更加精准、快速、细致的人脸检测是很有必要的，后面我会尝试使用一些其他的人脸检测方法。
• 问题2：上面的Faceu贴纸效果是静态图像的贴纸效果，如果要做动态效果的Faceu贴纸该怎么处理呢, Gif? CADisplayLink? 这个有待进一步研究，如果有这方面经验的朋友也欢迎在评论区留言，互相交流学习。