实现图片马赛的方式很多，为什么这里要单独提opencv?
先看简介：
OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。
OpenCV用C++语言编写，它的主要接口也是C++语言，但是依然保留了大量的C语言接口。该库也有大量的Python, Java and MATLAB/OCTAVE (版本2.5)的接口。这些语言的API接口函数可以通过在线文档获得。如今也提供对于C#,Ch, Ruby的支持。
知道了吗？没错，c/c++编写，可以支持多个平台开发。
先下载对应的opencv版本，官网不翻墙进不去，网上找最新版本比较费时间，博主福利：opencv下载
马赛克原理：将指定区域的像素点值，全部改为左上角第一个点的像素点值
iOS平台用法
- 导入opencv2.framework
- 导入头文件
//核心头文件 hpp c++ 文件后缀
#import <opencv2/opencv.hpp>
//对iOS支持
#import <opencv2/imgcodecs/ios.h>
//导入矩阵帮助类
#import <opencv2/highgui.hpp>
#import <opencv2/core/types.hpp>
//导入C++命名空间
using namespace cv;
- 注意事项
- iOS里面opencv只支持RGB图片处理，所以需要将ARGB图片转为RGB （ARGB是一种色彩模式，也就是RGB色彩模式附加上Alpha（透明度）通道，常见于32位位图的存储结构。)
- opencv使用c++编写的接口，所以实现文件后缀需要改为.mm
- CV_8UC3名称解释（以后遇到类似的都可以如此理解）
- CV_:表示框架命名空间
- 8表示：32位色->ARGB->8位 = 1字节 -> 4个字节
- 两种类型：有符号类型(Sign->有正负->简写"S")、无符号类型(Unsign->正数->"U")。无符号类型：0-255(通常情况)。有符号类型：-128-127
- C分析：char类型
- 3表示：3个通道->RGB
- 核心实现代码
+(UIImage*)opencvImage:(UIImage*)image level:(int)level{
//实现功能
//第一步：将iOS图片->OpenCV图片(Mat矩阵)
Mat mat_image_src;
UIImageToMat(image, mat_image_src);
//第二步：确定宽高
int width = mat_image_src.cols;
int height = mat_image_src.rows;
//图片类型->进行转换
//在OpenCV里面只支持RGB处理将ARGB图片->RGB
Mat mat_image_dst;
cvtColor(mat_image_src, mat_image_dst, CV_RGBA2RGB, 3);
//研究OpenCV时候，如何发现巨坑？
//观察规律
//看到了OpenCV官方网站->每次进行图像处理时候，规律->每一次都会调用cvtColor保持一致(RGB)
//所以：每一次你在进行转换的时候，一定要记得转换类型
//为了不影响原始图片
Mat mat_image_clone = mat_image_dst.clone();
//第三步：马赛克处理
//分析马赛克算法原理
//level = 3-> 3 * 3矩形
//动态的处理
int x = width - level;
int y = height - level;
for (int i = 0; i < y; i += level) {
for (int j = 0; j < x; j += level) {
//创建一个矩形区域
Rect2i mosaicRect = Rect2i(j, i, level, level);
//给填Rect2i区域->填充数据->原始数据
Mat roi = mat_image_dst(mosaicRect);
//让整个矩形区域颜色值保持一致
//mat_image_clone.at<Vec3b>(i, j)->像素点（颜色值组成->多个）->ARGB->数组
//mat_image_clone.at<Vec3b>(i, j)[0]->R值
//mat_image_clone.at<Vec3b>(i, j)[1]->G值
//mat_image_clone.at<Vec3b>(i, j)[2]->B值
Scalar scalar = Scalar(
mat_image_clone.at<Vec3b>(i, j)[0],
mat_image_clone.at<Vec3b>(i, j)[1],
mat_image_clone.at<Vec3b>(i, j)[2]);
//将处理好矩形区域->数据->拷贝到图片上面去->修改后的数据
//CV_8UC3解释一下->后面也会讲到
//CV_:表示框架命名空间
//8表示：32位色->ARGB->8位 = 1字节 -> 4个字节
//U分析
//两种类型：有符号类型(Sign->有正负->简写"S")、无符号类型(Unsign->正数->"U")
//无符号类型：0-255(通常情况)
//有符号类型：-128-127
//C分析：char类型
//3表示：3个通道->RGB
Mat roiCopy = Mat(mosaicRect.size(), CV_8UC3, scalar);
roiCopy.copyTo(roi);
}
}
//第四步：将OpenCV图片->iOS图片
return MatToUIImage(mat_image_dst);
}
