大家好,我是展菲,目前在上市企业从事人工智能项目研发管理工作,平时热衷于分享各种编程领域的软硬技能知识以及前沿技术,包括iOS、前端、Harmony OS、Java、Python等方向。在移动端开发、鸿蒙开发、物联网、嵌入式、云原生、开源等领域有深厚造诣。
图书作者:《ESP32-C3 物联网工程开发实战》
图书作者:《SwiftUI 入门,进阶与实战》
超级个体:COC上海社区主理人
特约讲师:大学讲师,谷歌亚马逊分享嘉宾
科技博主:华为HDE/HDG
我的博客内容涵盖广泛,主要分享技术教程、Bug解决方案、开发工具使用、前沿科技资讯、产品评测与使用体验。我特别关注云服务产品评测、AI 产品对比、开发板性能测试以及技术报告,同时也会提供产品优缺点分析、横向对比,并分享技术沙龙与行业大会的参会体验。我的目标是为读者提供有深度、有实用价值的技术洞察与分析。
展菲:您的前沿技术领航员
👋 大家好,我是展菲!
📱 全网搜索“展菲”,即可纵览我在各大平台的知识足迹。
📣 公众号“Swift社区”,每周定时推送干货满满的技术长文,从新兴框架的剖析到运维实战的复盘,助您技术进阶之路畅通无阻。
💬 微信端添加好友“fzhanfei”,与我直接交流,不管是项目瓶颈的求助,还是行业趋势的探讨,随时畅所欲言。
📅 最新动态:2025 年 3 月 17 日
快来加入技术社区,一起挖掘技术的无限潜能,携手迈向数字化新征程!
文章目录
- 前言
- 先说结论:实时预览的关键点是什么?
- 一个最基础的目标效果
- Step 1:准备 CoreImage 的基础组件
- Step 2:一个最简单的 SwiftUI 结构
- Step 3:把 CoreImage 滤镜接进来
- Step 4:把实时预览“接”到 SwiftUI 状态上
- 性能问题从哪开始暴露?
- Step 5:把滤镜计算移出主线程
- 再往前一步:为什么 SwiftUI 特别适合做这件事?
- 一点真实项目里的经验总结
- 总结
前言
在做图片相关功能时,有一个需求几乎绕不开:
用户拖动参数,图片实时变化。
比如:
- 调整模糊强度
- 改变对比度、饱和度
- 预览滤镜效果,再决定是否应用
在 UIKit 时代,我们可能会用UIImageView + CoreImage + GCD硬撸。
但到了 SwiftUI,很多人第一反应是:
SwiftUI + CoreImage + 实时预览,这事靠谱吗?
答案是:靠谱,但得用对方式。
这篇文章就从一个最小可用 Demo开始,一步一步把实时滤镜预览这件事讲清楚。
先说结论:实时预览的关键点是什么?
在 SwiftUI 里做 CoreImage 实时预览,核心其实只有三点:
- 图片渲染要尽量轻
- 滤镜计算不能阻塞主线程
- UI 状态变化要最小化
如果你一上来就把所有滤镜计算都丢进body,
那基本等于在和 SwiftUI 的刷新机制正面硬刚。
一个最基础的目标效果
我们先定一个目标:
- 显示一张原图
- 拖动 Slider
- 实时调整高斯模糊强度
- 图片随着 Slider 连续变化
这是绝大多数滤镜编辑页的基础形态。
Step 1:准备 CoreImage 的基础组件
先把 CoreImage 的几个核心对象准备好:
importSwiftUIimportCoreImageimportCoreImage.CIFilterBuiltinsletcontext=CIContext()letfilter=CIFilter.gaussianBlur()这里有两个细节值得注意:
CIContext应该尽量复用- 不要在
body里反复 newCIContext
CIContext本身是重量级对象,频繁创建会直接拖垮性能。
Step 2:一个最简单的 SwiftUI 结构
我们先搭一个最基础的页面结构:
structContentView:View{@Stateprivatevarintensity:Double=0.5letimage=UIImage(named:"example")!varbody:someView{VStack{Image(uiImage:image).resizable().scaledToFit()Slider(value:$intensity).padding()}}}到这一步,UI 是没问题的,但还没有任何滤镜逻辑。
Step 3:把 CoreImage 滤镜接进来
关键思路是:
不要直接操作 UIImage,而是用 CIImage 作为中间态。
我们先写一个专门负责“生成滤镜图片”的方法:
funcapplyProcessing()->UIImage{letbeginImage=CIImage(image:image)filter.inputImage=beginImage filter.radius=Float(intensity*20)guardletoutputImage=filter.outputImageelse{returnimage}ifletcgimg=context.createCGImage(outputImage,from:beginImage!.extent){returnUIImage(cgImage:cgimg)}returnimage}这段代码做了几件事:
- 把
UIImage转成CIImage - 设置滤镜参数
- 通过
CIContext渲染成CGImage - 再转回
UIImage
Step 4:把实时预览“接”到 SwiftUI 状态上
接下来是最关键的一步:
让 SwiftUI 在 Slider 变化时刷新图片,但不炸性能。
先引入一个新的状态:
@StateprivatevarprocessedImage:UIImage?然后改造body:
varbody:someView{VStack{Image(uiImage:processedImage??image).resizable().scaledToFit()Slider(value:$intensity).padding().onChange(of:intensity){_inprocessedImage=applyProcessing()}}}此时你已经可以看到:
- Slider 一动
- 图片跟着变
- 滤镜是实时的
但——
这还不是一个“能上线”的写法。
性能问题从哪开始暴露?
当你快速拖动 Slider 时,会发现:
- UI 有轻微卡顿
- 真机上比模拟器更明显
- 图片越大,问题越严重
原因也很直接:
滤镜计算跑在主线程。
Slider 的onChange本身就在主线程,
CoreImage 渲染又是 CPU / GPU 混合操作,
自然会影响 UI 响应。
Step 5:把滤镜计算移出主线程
一个简单、有效的方式是:
用Task+MainActor控制线程切换。
改造onChange:
.onChange(of:intensity){_inTask.detached{letoutput=applyProcessing()awaitMainActor.run{processedImage=output}}}这样做之后:
- 滤镜计算在后台执行
- UI 只负责展示结果
- 拖动 Slider 明显顺滑很多
这一步,是“能不能实时预览”的分水岭。
再往前一步:为什么 SwiftUI 特别适合做这件事?
如果你用 UIKit 做过类似功能,会发现:
- 手动管理线程
- 手动刷新 ImageView
- 状态和 UI 同步很痛苦
而 SwiftUI 的优势在于:
- 状态驱动 UI
- 图片只是状态的一个映射
- 滤镜逻辑和 UI 逻辑可以完全解耦
你只需要保证一件事:
状态更新是轻的,计算是异步的。
一点真实项目里的经验总结
在真实项目中,我一般会遵守这几个原则:
- Slider 变化频繁时,必要时做节流
- 滤镜链尽量复用,不要每次 new
- 大图先 downscale 再做预览
- 最终导出时再跑一次“高质量渲染”
实时预览追求的是**“看起来对”,
而不是“每一帧都是最终质量”**。
总结
SwiftUI 并不是不适合做图像处理,
而是不能用同步思维去写异步计算。
一旦你把:
- CoreImage 的计算
- SwiftUI 的状态刷新
- 主线程和后台线程的职责
这三件事理顺了,
实时滤镜预览这件事,其实比 UIKit 时代要轻松得多。