更复杂的滤镜
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Core Image實際上還能對濾鏡進行更加細粒度的控制，我們在新的工程中對其進行探索。為此，我重新建立了一個空的workspace，并把之前所使用的工程添加到這個workspace中，編譯、運行，沒問題的話我們就開始創建新的工程。
通過workspace左下角的Add Files to添加已有的工程文件（xx.xcodeproj）：
| 當添加工程到workspace的時候，記得要把被添加的工程關掉，不然workspacce不能識別。 另外，在流程上這篇也會與上一篇不同，上一篇一開始我就給出了代碼，然后先看效果再步步為營，這篇不會在一開始給出代碼。 |
動態改變濾鏡參數的值
用Single View Application的工程模板建立一個新的工程，在View上放一個UIImageView，還是同樣的frame，同樣的ContentMode設置為Aspect Fit，同樣的關閉Auto Layout以及Size Classes，最后把上個工程中使用的圖片復制過來，在這個工程中同樣使用這張圖。
做完上面這些基礎工作后，我們回到VC中，把showFiltersInConsole方法從上個工程中復制過來，然后在viewDidLoad里調用，在運行之前我們先看看Core Image有哪些類別，畢竟全部的濾鏡有127種，不可能一一用到的。
類別有很多，而且我們從上一篇中知道了濾鏡可以同時屬于不同的類別，除此之外，類別還分為兩大類：
按效果分類：
- kCICategoryDistortionEffect 扭曲效果，比如bump、旋轉、hole
- kCICategoryGeometryAdjustment 幾何開著調整，比如仿射變換、平切、透視轉換
- kCICategoryCompositeOperation 合并，比如源覆蓋（source over）、最小化、源在頂（source atop）、色彩混合模式
- kCICategoryHalftoneEffect Halftone效果，比如screen、line screen、hatched
- kCICategoryColorAdjustment 色彩調整，比如伽馬調整、白點調整、曝光
- kCICategoryColorEffect 色彩效果，比如色調調整、posterize
- kCICategoryTransition 圖像間轉換，比如dissolve、disintegrate with mask、swipe
- kCICategoryTileEffect 瓦片效果，比如parallelogram、triangle
- kCICategoryGenerator 圖像生成器，比如stripes、constant color、checkerboard
- kCICategoryGradient 漸變，比如軸向漸變、仿射漸變、高斯漸變
- kCICategoryStylize 風格化，比如像素化、水晶化
- kCICategorySharpen 銳化、發光
- kCICategoryBlur 模糊，比如高斯模糊、焦點模糊、運動模糊
按使用場景分類：
- kCICategoryStillImage 能用于靜態圖像
- kCICategoryVideo 能用于視頻
- kCICategoryInterlaced 能用于交錯圖像
- kCICategoryNonSquarePixels 能用于非矩形像素
- kCICategoryHighDynamicRange 能用于HDR
| 這些專業詞太難翻譯了，有不準確的地方還望告知 |
此外還有我們之前用到的kCICategoryBuiltIn。 我們把kCICategoryColorAdjustment這個類別下的濾鏡打印出來看看：
有11個濾鏡，其中有一個CIHueAdjust，這個看名字應該是修改圖像色調的，效果應該會比較明顯，看看它有哪些參數：
它的詳細信息里除了我們之前了解的inputImage和所屬分類信息以外，多了個inputAngle，顯然這是一個輸入參數，而且這個參數也打印的非常清晰，其中包括了：
- 參數類型：NSNumber
- 默認值：0
- kCIAttributeIdentity：雖然這個值大部分情況下與默認值是一樣的，但是它們的含義不一樣，kCIAttributeIdentity表示的含義是這個值被應用到參數上的時候，就表示被應用的參數不會對inputImage造成任何影響
- 最大值：?
- 最小值：-?
- 屬性類型：角度
class?ViewController:?UIViewController?{
? ??@IBOutlet?var?imageView:?UIImageView!
? ??@IBOutlet?var?slider:?UISlider!
? ??lazy?var?originalImage:?UIImage?= {
? ? ? ??return?UIImage(named:?"Image")
? ? }()
?? ?
? ??lazy?var?context:?CIContext?= {
? ? ? ??return?CIContext(options:?nil)
? ? }()
?? ?
? ??var?filter:?CIFilter!
......
與之前工程中不同的是，我多加了一個UISlider，Main.storyboard中VC的view像這樣：把UIImageView及UISlider的連線與VC中的連接起來，然后我們在viewDidLoad方法里寫上：?
override?func?viewDidLoad() {
? ??super.viewDidLoad()
?? ?
? ??imageView.layer.shadowOpacity?=?0.8
? ??imageView.layer.shadowColor?=?UIColor.blackColor().CGColor
? ??imageView.layer.shadowOffset?=?CGSize(width:?1, height:?1)
?? ?
? ??slider.maximumValue?=?Float(M_PI)
? ??slider.minimumValue?=?Float(-M_PI)
? ??slider.value?=?0
? ??slider.addTarget(self, action:?"valueChanged", forControlEvents:?UIControlEvents.ValueChanged)
? ??let?inputImage =?CIImage(image:?originalImage)
? ??filter?=?CIFilter(name:?"CIHueAdjust")
? ??filter.setValue(inputImage, forKey:?kCIInputImageKey)
? ??slider.sendActionsForControlEvents(UIControlEvents.ValueChanged)
?? ?
? ??showFiltersInConsole()
}
imageView的設置同以前一樣，增加點陰影顯得好看多了。接著對slider初始化，在之前我們了解到CIHueAdjust濾鏡的inputAngle參數最大值是?，最小值是負?，默認值是0，就用這些值來初始化，然后添加一個當值發生改變時觸發的事件。
初始化filter，由于只有一個濾鏡，filter對象也可以重用，設置完inputImage后，觸發slider的事件就可以了。
valueChanged方法實現：
@IBAction?func?valueChanged() {
? ??filter.setValue(slider.value, forKey:?kCIInputAngleKey)
? ??let?outputImage =?filter.outputImage
? ??let?cgImage =?context.createCGImage(outputImage, fromRect: outputImage.extent())
? ??imageView.image?=?UIImage(CGImage: cgImage)
}?
filter會在每次觸發這個事件的時候更新inputAngle屬性，同時輸出到imageView上。雖然我并不是在Storyboard里把slider的valueChanged事件連接到VC的方法上，但是在這里使用@IBAction也是適當的，這樣可以表明這個方法不是業務邏輯方法，而是一個UI控件觸發的方法。
編譯、運行，應該可以看到效果了。
復合濾鏡--老電影效果
在此之前，無論是使用簡單濾鏡，還是能動態修改參數值的濾鏡，都不算復雜，因為我們最多也只是對一個濾鏡設置點參數而已。可是如果現有的濾鏡沒有想要的效果，或者說單個濾鏡實現不了自己想要的效果，就只能自己處理了，其中，最簡單的做法是把多個濾鏡組合起來。 Core Image并沒有內置類似于老電影的效果，就是那種影像有點發黃，同時還會帶點黑條、白條之類的，而我們如果要實現這種效果，總體上就像這樣：大致過程如下：
- 需要使用CISepiaTone濾鏡，CISepiaTone能使整體顏色偏棕褐色，又有點像復古
- 需要創建隨機噪點圖，很像以前電視機沒信號時顯示的圖像，再通過它生成一張白斑圖濾鏡
- 需要創建另一個隨機噪點圖，然后通過它生成一張黑色磨砂圖濾鏡，就像是一張使用過的黑色砂紙一樣
- 把它們組合起來
應用CISepiaTone濾鏡到原圖上
- 設置inputImage為原圖
- 設置inputIntensity為1.0
創建白斑圖濾鏡
用CIRandomGenerator生成隨機噪點濾鏡，然后通過imageByCroppingToRect方法對其進行裁剪，在imageByCroppingToRect方法內Core Image隱式的使用了CICrop濾鏡。 接下來使用CIColorMatrix濾鏡，該濾鏡可以很方便的調整圖片中RGBA各分量的值，其參數設置如下：- 設置inputImage為CIRandomGenerator生成的隨機噪點圖
- 設置inputRVector、inputGVector和inputBVector為(0,1,0,0)
- 設置inputBiasVector為(0,0,0,0)
- 設置inputImage為CISepiaTone濾鏡生成的圖
- 設置inputBackgroundImage為白斑圖濾鏡
創建黑色磨砂圖濾鏡
還是先用CIRandomGenerator生成隨機噪點圖，然后用CIAffineTransform濾鏡對其進行處理，其實就是把生成的點放大。參數設置如下：- 設置inputImage為CIRandomGenerator生成的隨機噪點圖
- 設置inputTransform為x放大1.5倍、y放大25倍，把點拉長、拉厚，但是它們仍然是有顏色的
- 設置inputImage為CIAffineTransform生成的圖
- 設置inputRVector為(4,0,0,0)
- 設置inputGVector、inputBVector和inputAVector為(0,0,0,0)
- 設置inputBiasVector為(0,1,1,1)
把所有的濾鏡組合起來
使用CIMultiplyCompositing做最后的組合，參數設置如下：- 設置inputImage為CISourceOverCompositing濾鏡生成的圖（內含CISepiaTone、白斑圖濾鏡的效果）
- 設置inputBackgroundImage為CIMinimumComponent濾鏡生成的圖（內含黑色磨砂圖濾鏡效果）
有點小長，而且同時用到了多個濾鏡，其實想表達的意思并沒有那么復雜，可以使用kCICategoryBuiltIn把所有的濾鏡打印出來，然后對照著看它們的參數。
這里是oldFilmEffect方法實現：
@IBAction?func?oldFilmEffect() {
? ??let?inputImage =?CIImage(image:?originalImage)
? ??// 1.創建CISepiaTone濾鏡
? ??let?sepiaToneFilter =?CIFilter(name:?"CISepiaTone")
? ? sepiaToneFilter.setValue(inputImage, forKey:?kCIInputImageKey)
? ? sepiaToneFilter.setValue(1, forKey:?kCIInputIntensityKey)
? ??// 2.創建白斑圖濾鏡
? ??let?whiteSpecksFilter =?CIFilter(name:?"CIColorMatrix")
? ? whiteSpecksFilter.setValue(CIFilter(name:?"CIRandomGenerator").outputImage.imageByCroppingToRect(inputImage.extent()), forKey:?kCIInputImageKey)
? ? whiteSpecksFilter.setValue(CIVector(x:?0, y:?1, z:?0, w:?0), forKey:?"inputRVector")
? ? whiteSpecksFilter.setValue(CIVector(x:?0, y:?1, z:?0, w:?0), forKey:?"inputGVector")
? ? whiteSpecksFilter.setValue(CIVector(x:?0, y:?1, z:?0, w:?0), forKey:?"inputBVector")
? ? whiteSpecksFilter.setValue(CIVector(x:?0, y:?0, z:?0, w:?0), forKey:?"inputBiasVector")
? ??// 3.把CISepiaTone濾鏡和白斑圖濾鏡以源覆蓋(source over)的方式先組合起來
? ??let?sourceOverCompositingFilter =?CIFilter(name:?"CISourceOverCompositing")
? ? sourceOverCompositingFilter.setValue(whiteSpecksFilter.outputImage, forKey:?kCIInputBackgroundImageKey)
? ? sourceOverCompositingFilter.setValue(sepiaToneFilter.outputImage, forKey:?kCIInputImageKey)
? ??// ---------上面算是完成了一半
? ??// 4.用CIAffineTransform濾鏡先對隨機噪點圖進行處理
? ??let?affineTransformFilter =?CIFilter(name:?"CIAffineTransform")
? ? affineTransformFilter.setValue(CIFilter(name:?"CIRandomGenerator").outputImage.imageByCroppingToRect(inputImage.extent()), forKey:?kCIInputImageKey
? ? affineTransformFilter.setValue(NSValue(CGAffineTransform:?CGAffineTransformMakeScale(1.5,?25)), forKey:?kCIInputTransformKey)
? ??// 5.創建藍綠色磨砂圖濾鏡
? ??let?darkScratchesFilter =?CIFilter(name:?"CIColorMatrix")
? ? darkScratchesFilter.setValue(affineTransformFilter.outputImage, forKey:?kCIInputImageKey)
? ? darkScratchesFilter.setValue(CIVector(x:?4, y:?0, z:?0, w:?0), forKey:?"inputRVector")
? ? darkScratchesFilter.setValue(CIVector(x:?0, y:?0, z:?0, w:?0), forKey:?"inputGVector")
? ? darkScratchesFilter.setValue(CIVector(x:?0, y:?0, z:?0, w:?0), forKey:?"inputBVector")
? ? darkScratchesFilter.setValue(CIVector(x:?0, y:?0, z:?0, w:?0), forKey:?"inputAVector")
? ? darkScratchesFilter.setValue(CIVector(x:?0, y:?1, z:?1, w:?1), forKey:?"inputBiasVector")
? ??// 6.用CIMinimumComponent濾鏡把藍綠色磨砂圖濾鏡處理成黑色磨砂圖濾鏡
? ??let?minimumComponentFilter =?CIFilter(name:?"CIMinimumComponent")
? ? minimumComponentFilter.setValue(darkScratchesFilter.outputImage, forKey:?kCIInputImageKey)
? ??// ---------上面算是基本完成了
? ??// 7.最終組合在一起
? ??let?multiplyCompositingFilter =?CIFilter(name:?"CIMultiplyCompositing")
? ? multiplyCompositingFilter.setValue(minimumComponentFilter.outputImage, forKey:?kCIInputBackgroundImageKey)
? ? multiplyCompositingFilter.setValue(sourceOverCompositingFilter.outputImage, forKey:?kCIInputImageKey)
? ??// 8.最后輸出
? ??let?outputImage = multiplyCompositingFilter.outputImage
? ??let?cgImage =?context.createCGImage(outputImage, fromRect: outputImage.extent())
? ??imageView.image?=?UIImage(CGImage: cgImage)
}
以上就是一個老電影濾鏡的“配方”了。 編譯、運行，顯示效果如下：子類化CIFilter
有時可能會對一些圖片應用同樣的濾鏡，我們可能會像上面那樣把一連串的濾鏡組合起來，以達到自己想要的效果，那么我們就可以把這些操作封裝到一個CIFilter的子類中，然后在多個地方反復使用，就像使用Core Image預置的濾鏡那樣。 CICategoryColorEffect類別中有個CIColorInvert濾鏡，這個濾鏡提供反色功能，實現起來并不復雜，因為我們并不是做一個真正的自定義濾鏡，而是在里面對Core Image已有濾鏡的封裝，我們可以為子類定義一些輸入參數，參照蘋果對CIFilter子類的命名約定，輸入參數必須用input作前綴，如inputImage，然后再重寫outputImage方法就行了。現在我們回到Xcode中，做以下幾件事：
class?CIColorInvert:?CIFilter?{
? ??var?inputImage:?CIImage!
?? ?
? ??override?var?outputImage:?CIImage! {
? ? ? ??get?{
? ? ? ? ? ??return?CIFilter(name:?"CIColorMatrix", withInputParameters: [
? ? ? ? ? ? ? ??kCIInputImageKey?:?inputImage,
? ? ? ? ? ? ? ??"inputRVector"?:?CIVector(x: -1, y:?0, z:?0),
? ? ? ? ? ? ? ??"inputGVector"?:?CIVector(x:?0, y: -1, z:?0),
? ? ? ? ? ? ? ??"inputBVector"?:?CIVector(x:?0, y:?0, z: -1),
? ? ? ? ? ? ? ??"inputBiasVector"?:?CIVector(x:?1, y:?1, z:?1),
? ? ? ? ? ? ]).outputImage
? ? ? ? }
? ? }
}
然后在Storyboard的VC上增加一個按鈕“反色”，連接到VC的colorInvert方法上，colorInvert方法實現如下：@IBAction?func?colorInvert() {
? ??let?colorInvertFilter =?CIColorInvert()
? ? colorInvertFilter.inputImage?=?CIImage(image:?imageView.image)
? ??let?outputImage = colorInvertFilter.outputImage
? ??let?cgImage =?context.createCGImage(outputImage, fromRect: outputImage.extent())
? ??imageView.image?=?UIImage(CGImage: cgImage)
}?
這樣一下，一個對Core Image預置濾鏡的簡單封裝就完成了，每一個濾鏡的效果就像是一張配方，CIFilter就是裝有配方的瓶子，所以子類化CIFilter并不算自定義濾鏡，但是從iOS 8開始，Core Image是支持真正的自定義濾鏡的，自定義的濾鏡被稱之為內核（CIKernel），在WWDC視頻里對其有50分鐘的介紹：https://developer.apple.com/videos/wwdc/2014/#515。 運行后反色的效果，再次點擊反色按鈕后顯示原圖：簡單摳圖并更換背景
利用Core Image預置的濾鏡能滿足大部分使用場景，我們做一個簡單的替換背景的功能。 為了方便測試，加入兩張新的圖：點擊圖片可以打開原圖。 將兩張圖添加到當前工程中，然后把ViewController的屬性originalImage改為返回左邊的圖：
......
lazy?var?originalImage:?UIImage?= {
? ??return?UIImage(named:?"Image2")
}()
......
然后在Storyboard的VC上增加兩個按鈕：一個用于顯示原圖：@IBAction?func?showOriginalImage() {
? ??self.imageView.image?=?originalImage
}
另一個按鈕就叫“更換背景”，連接到VC的IBAction方法replaceBackground上。 我們先看要做的事情：- 消除深綠色
- 組合圖片
消除深綠色
就像Photoshop的魔法棒一樣，Core Image也有類似的濾鏡，但是沒有那么簡單粗暴，使用起來很麻煩。 在Core Image里，我們為了消除某種顏色，需要使用CIColorCube濾鏡，而CIColorCube濾鏡需要一張cube映射表，這張表其實就是張顏色表（3D顏色查找表），把你想消除的顏色的alpha值設置為0，其他的顏色不變，Core Image將會把圖像數據上的顏色映射為表中的顏色，以此來達到消除某種顏色的目的。 CIColorCube的這張表默認不會對inputImage作任何處理，但在我們這里要將所有的深綠色干掉，所以需要自己來建立這張表。我們要消除的“深綠色”并不只是視覺上的一種顏色，而是顏色的范圍，最直接的方法是將RGBA轉成HSV（Hue，Saturation，Value），在HSV的格式下，顏色是圍繞圓柱體中軸的角度來表現的，在這種表現方法下，你能把顏色的范圍想象成連在一起的扇形，然后直接把該塊區域干掉（alpha設為0），這就表示我們實際上需要指定顏色區域的范圍------圍繞圓柱體中軸線的最小角度以及最大角度，此范圍內的顏色alpha設為0。最后，Cube Map表中的數據必須乘以alpha，所以創建Cube Map的最后一步是把RGB值乘以你剛剛計算出來的alpha值：如果是想要消除的顏色，乘出來就是0，反之則不變。這是一張代表顏色值區域的HSV（Hue值）圖：
可以看到如果是純綠色，其取值是120度，藍色是240度，我們這種情況取值大概在60到90左右（偏綠一點），在這個網站上可以看到更詳細的RGB顏色對應的HSV值。 那么接下來我們就準備創建Cube Map表，創建Cube Map表的方法在蘋果官方示例中可以找到，是C語言實現的，為了方便起見，我們就直接創建一個C文件來包含這些代碼。 在工程里選擇新建一個.c文件，我取名為CubeMap.c，在創建這個.c文件的時候，不出意外的話Xcode會問你是否需要創建一個橋接頭文件（xxxx.Bridging-Header.H），選擇是，Xcode會創建該文件，并自動把其路徑放到編譯選項的Objective-C Bridging Header中。如果你要自己添加這個文件，并且需要手動修改Objective-C Bridging Header的編譯選項，可以看這里。 .c文件搞完以后，即把蘋果官方示例中的代碼（以下代碼）添加進去：
struct?CubeMap {
? ??int?length;
? ??float?dimension;
? ??float?*data;
};
struct?CubeMap?createCubeMap(float?minHueAngle,?float?maxHueAngle) {
? ??const?unsigned?int?size =?64;
? ??struct?CubeMap?map;
? ? map.length?= size * size * size *?sizeof?(float) *?4;
? ? map.dimension?= size;
? ??float?*cubeData = (float?*)malloc?(map.length);
? ??float?rgb[3], hsv[3], *c = cubeData;
?? ?
? ??for?(int?z =?0; z < size; z++){
? ? ? ? rgb[2] = ((double)z)/(size-1);?// Blue value
? ? ? ??for?(int?y =?0; y < size; y++){
? ? ? ? ? ? rgb[1] = ((double)y)/(size-1);?// Green value
? ? ? ? ? ??for?(int?x =?0; x < size; x ++){
? ? ? ? ? ? ? ? rgb[0] = ((double)x)/(size-1);?// Red value
? ? ? ? ? ? ? ??rgbToHSV(rgb,hsv);
? ? ? ? ? ? ? ??// Use the hue value to determine which to make transparent
? ? ? ? ? ? ? ??// The minimum and maximum hue angle depends on
? ? ? ? ? ? ? ??// the color you want to remove
? ? ? ? ? ? ? ??float?alpha = (hsv[0] > minHueAngle && hsv[0] < maxHueAngle) ??0.0f:?1.0f;
? ? ? ? ? ? ? ??// Calculate premultiplied alpha values for the cube
? ? ? ? ? ? ? ? c[0] = rgb[0] * alpha;
? ? ? ? ? ? ? ? c[1] = rgb[1] * alpha;
? ? ? ? ? ? ? ? c[2] = rgb[2] * alpha;
? ? ? ? ? ? ? ? c[3] = alpha;
? ? ? ? ? ? ? ? c +=?4;?// advance our pointer into memory for the next color value
? ? ? ? ? ? }
? ? ? ? }
? ? }
? ? map.data?= cubeData;
? ??return?map;
}
我將這個方法稍微改造了一下，選回一個結構體，因為外面要用到length和dimension。蘋果沒有提供rgbToHSV方法的實現，可以用我找到的這個：void?rgbToHSV(float?*rgb,?float?*hsv) {
? ??float?min, max, delta;
? ??float?r = rgb[0], g = rgb[1], b = rgb[2];
? ??float?*h = hsv, *s = hsv +?1, *v = hsv +?2;
?? ?
? ? min =?fmin(fmin(r, g), b );
? ? max =?fmax(fmax(r, g), b );
? ? *v = max;
? ? delta = max - min;
? ??if( max !=?0?)
? ? ? ? *s = delta / max;
? ??else?{
? ? ? ? *s =?0;
? ? ? ? *h = -1;
? ? ? ??return;
? ? }
? ??if( r == max )
? ? ? ? *h = ( g - b ) / delta;
? ??else?if( g == max )
? ? ? ? *h =?2?+ ( b - r ) / delta;
? ??else
? ? ? ? *h =?4?+ ( r - g ) / delta;
? ? *h *=?60;
? ??if( *h <?0?)
? ? ? ? *h +=?360;
}
我在.c文件中導入的庫：#include?<stdio.h>
#include?<stdlib.h>
#include?<math.h>
對了，如果那個橋接文件里沒有導入這個.c文件的話是不行的，Swift的類會找不到這里面的方法。//? ComplexFilters-Bridging-Header.h
//? Use this file to import your target's public headers that you would like to expose to Swift.
//
#import?"CubeMap.c"?
組合圖片
VC中的replaceBackground方法只需要做三件事：- 創建Cube Map表
- 創建CIColorCube濾鏡并使用Cube Map
- 用CISourceOverCompositing濾鏡將處理過的人物圖像和未處理過的背景圖粘合起來
@IBAction?func?replaceBackground() {
? ??let?cubeMap =?createCubeMap(60,90)
? ??let?data =?NSData(bytesNoCopy: cubeMap.data, length:?Int(cubeMap.length), freeWhenDone:?true)
? ??let?colorCubeFilter =?CIFilter(name:?"CIColorCube")
?? ?
? ? colorCubeFilter.setValue(cubeMap.dimension, forKey:?"inputCubeDimension")
? ? colorCubeFilter.setValue(data, forKey:?"inputCubeData")
? ? colorCubeFilter.setValue(CIImage(image:?imageView.image), forKey:?kCIInputImageKey)
? ??var?outputImage = colorCubeFilter.outputImage
?? ?
? ??let?sourceOverCompositingFilter =?CIFilter(name:?"CISourceOverCompositing")
? ? sourceOverCompositingFilter.setValue(outputImage, forKey:?kCIInputImageKey)
? ? sourceOverCompositingFilter.setValue(CIImage(image:?UIImage(named:?"background")), forKey:?kCIInputBackgroundImageKey)
? ? outputImage = sourceOverCompositingFilter.outputImage
? ??let?cgImage =?context.createCGImage(outputImage, fromRect: outputImage.extent())
? ??imageView.image?=?UIImage(CGImage: cgImage)
}
參數設置都還比較簡單，CISourceOverCompositing濾鏡目前已經使用過多次了，并沒有什么復雜的。編譯、運行，可以分兩次執行，先看消除深綠色的效果，再看最后使用CISourceOverCompositing濾鏡組合圖片之后的效果：GitHub下載地址
總結
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