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Core Image Filters

Core Image의 GPU 가속 이미지 처리 파이프라인을 학습합니다. 200개 이상의 내장 필터, 필터 체이닝, 실시간 카메라 필터 적용까지 다룹니다.

개요

Core Image는 Apple의 GPU 가속 이미지 처리 프레임워크입니다. 블러, 색상 조정, 왜곡, 합성 등 200개 이상의 내장 필터(CIFilter)를 제공하며, 이들을 체인으로 연결하여 복잡한 이미지 처리 파이프라인을 구성할 수 있습니다.

Core Image는 지연 평가(lazy evaluation) 방식으로 동작합니다. 필터를 연결해도 즉시 처리하지 않고, 최종 렌더링 시 GPU에서 한 번에 실행하여 높은 성능을 달성합니다.

언제 사용하나요?

• 사진/이미지 편집 앱 (색상 보정, 필터 효과)
• 실시간 카메라 필터 (AVCaptureSession 연동)
• 얼굴 인식 기반 이펙트
• 이미지 합성 및 텍스트 오버레이

핵심 API

CIFilter & CIImage

CIImage는 불변(immutable) 이미지 레시피이며, CIFilter로 변환합니다. 필터 체이닝은 출력 CIImage를 다음 필터의 입력으로 연결하면 됩니다.

// 원본 이미지 로드
guard let inputImage = CIImage(image: uiImage) else { return }
// 가우시안 블러 적용
let blur = CIFilter.gaussianBlur()
blur.inputImage = inputImage
blur.radius = 10.0
// 색조 조정 체이닝
let hueAdjust = CIFilter.hueAdjust()
hueAdjust.inputImage = blur.outputImage
hueAdjust.angle = Float.pi / 4
// CIContext로 최종 렌더링
let context = CIContext()
if let output = hueAdjust.outputImage,
   let cgImage = context.createCGImage(output, from: output.extent) {
    let result = UIImage(cgImage: cgImage)
}

CIContext 관리

CIContext는 GPU 리소스를 관리하는 무거운 객체입니다. 앱 생명주기 동안 하나만 생성하여 재사용하는 것이 핵심 성능 전략입니다.

카메라 파이프라인

AVCaptureSession에서 실시간 프레임을 받아 Core Image 필터를 적용하면 라이브 카메라 필터를 구현할 수 있습니다. AVCaptureVideoDataOutputSampleBufferDelegate의 콜백에서 CMSampleBuffer -> CIImage 변환 후 필터를 적용합니다.

CIKernel

내장 필터로 부족할 때, Metal Shading Language로 커스텀 CIKernel을 작성하여 나만의 필터를 만들 수 있습니다.

데모 목록

실전 팁

Best Practices

• CIContext는 앱 전체에서 하나만 생성하여 재사용하세요. 매번 생성하면 GPU 리소스 낭비가 심합니다.
• 필터 체인 순서가 결과에 큰 영향을 줍니다. 블러 -> 색상 조정과 색상 조정 -> 블러는 결과가 다릅니다.
• 실시간 카메라 필터에서는 CIContext(options: [.useSoftwareRenderer: false])로 GPU 렌더링을 보장하세요.
• Swift의 타입 안전 CIFilter API(CIFilter.gaussianBlur())를 문자열 기반 API보다 선호하세요.

주의 사항

• CIImage는 실제 픽셀 데이터가 아닌 레시피입니다. CIContext.createCGImage()로 실제 렌더링을 트리거해야 합니다.
• 필터를 과도하게 체이닝하면 GPU 메모리 사용량이 급증할 수 있습니다.
• 카메라 프레임 처리 시, 이전 프레임 처리가 끝나기 전에 다음 프레임이 오면 프레임을 드롭해야 합니다.
• CIKernel 작성 시 Metal Shading Language 문법과 Core Image의 좌표계(정규화) 차이에 주의하세요.