本文总结了20种ios滤镜都是基于GPUImage的，有3种滤镜是GPUImage库中包含的，还有17种是Instagram中的经典滤镜，集成在一个项目中。使用GPUImage可以非常容易创建我们自己的滤镜效果总会有你想要的效果吧。在文章下面附源码下载
相信你也在使用滤镜吧，今天就让你见识一下滤镜实现其实也不是一件特别难的技术，下面附一些效果图。由于几种滤镜最主要的实现是一段片段着色程序，所以会进行展示
Amaro滤镜，通过FWAmaroFilter类来实现。它是Instagram应用中的经典滤镜之一，适用于任何色调暗沉的照片
NSString *const kFWAmaroShaderString =SHADER_STRING ( precision lowp float; varying highp vec2 textureCoordinate; uniform sampler2D inputImageTexture; uniform sampler2D inputImageTexture2; //blowout; uniform sampler2D inputImageTexture3; //overlay; uniform sampler2D inputImageTexture4; //map voidmain() { vec4 texel =texture2D(inputImageTexture, textureCoordinate); vec3 bbTexel =texture2D(inputImageTexture2, textureCoordinate).rgb; texel.r =texture2D(inputImageTexture3, vec2(bbTexel.r, texel.r)).r; texel.g =texture2D(inputImageTexture3, vec2(bbTexel.g, texel.g)).g; texel.b =texture2D(inputImageTexture3, vec2(bbTexel.b, texel.b)).b; vec4 mapped; mapped.r = texture2D(inputImageTexture4, vec2(texel.r, .16666)).r; mapped.g = texture2D(inputImageTexture4, vec2(texel.g, .5)).g; mapped.b = texture2D(inputImageTexture4, vec2(texel.b, .83333)).b; mapped.a = 1.0; gl_FragColor =mapped; } );
效果图
SoftElegance滤镜，通过GPUImageSoftEleganceFilter来实现。复古型滤镜，感觉像旧上海滩~~~
MissEtikate滤镜
Nashville滤镜，Nashville是Instagram众多滤镜中最惊艳的一款，独特的奶昔色调赋予照片童话般的唯美感觉。适用范围：营造浪漫唯美的感觉。
LordKelvin滤镜。
Amatorka滤镜
Rise滤镜，可以使人像皮肤得到很好的调整。
Hudson滤镜。
XproII滤镜
1977滤镜
Valencia滤镜
Walden滤镜
Lomofi滤镜
Inkwell滤镜
Sierra滤镜
Earlybird滤镜
Sutro滤镜
Toaster滤镜
Brannan滤镜
Hefe滤镜
实现【以FWNashvilleFilter为例】
创建滤镜类，我将所有滤镜类都继承自GPUImageFilterGroup类，它允许我们所创建的类混合其他滤镜。它其实是向FWFilter1类中添加需要的输入纹理图片。
@interface FWNashvilleFilter : GPUImageFilterGroup { GPUImagePicture *imageSource ; }
创建滤镜效果，该类主要实现滤镜的效果，包含一个片段着色程序。它是滤镜效果的具体实现
@interface FWFilter1 : GPUImageTwoInputFilter
@end应用
+ (UIImage *)applyNashvilleFilter:(UIImage *)image { FWNashvilleFilter *filter =[[FWNashvilleFilter alloc] init]; [filter forceProcessingAtSize:image.size]; GPUImagePicture *pic =[[GPUImagePicture alloc] initWithImage:image]; [pic addTarget:filter]; [pic processImage]; [filter useNextFrameForImageCapture]; return[filter imageFromCurrentFramebuffer]; }