美顏SDK磨皮、美白、瘦臉功能實現(xiàn)流程詳解、代碼分析
美顏SDK大家都不會陌生，它可以可以對目標進行美化處理、為使用者提供多樣的美顏拍攝方案。在實際開發(fā)中，美顏SDK的應用非常廣泛，因為它可以幫助我們提升用戶體驗，使得我們的應用更具吸引力。本文將講解幾個美顏SDK的關鍵功能及其實現(xiàn)流程，并附帶50行左右的代碼分析。
一、磨皮算法
磨皮算法是美顏SDK中最常用的算法之一，它可以將圖像中的皮膚瑕疵進行修復，使得皮膚更加光滑。其實現(xiàn)流程如下：
①首先把目標轉化為YUV格式，再處理亮度。
②把亮度分量進行高斯模糊。
③計算亮度分量的梯度，得到邊緣圖像。
【代碼分析】
pythonimport?CV2
def?skin_smoothing(image):
????#?把目標轉化為YUV格式
????yuv_image?=?CV2.cvtColor(image,?CV2.COLOR_BGR2YUV)
?
????#?把亮度分量進行高斯模糊
????blur_image?=?CV2.GaussianBlur(yuv_image[:,?:,?0],?(0,?0),?5)
?
#?亮度分量梯度、邊緣圖像
????sobel_image?=?CV2.Sobel(blur_image,?CV2.CV_8U,?1,?0,?ksize=3)
????#?加、平權
????skin_image?=?CV2.addWeighted(yuv_image[:,?:,?0],?1.5,?sobel_image,?-0.5,?0)
????yuv_image[:,?:,?0]?=?skin_image
?
????#?將圖像轉換為BGR格式
????bgr_image?=?CV2.cvtColor(yuv_image,?CV2.COLOR_YUV2BGR)
????return?bgr_image
二、美白算法
美白算法可以將圖像中的暗部區(qū)域進行增強，使得圖像更加明亮。其實現(xiàn)流程如下：
①將目標轉換為LAB格式，對亮度分量進行處理。
②對亮度分量進行直方圖均衡化。
③轉換為BGR格式，以此獲得處理完畢的結果。
【代碼分析】
pythonimport?CV2
def?skin_whitening(image):
????#?將圖像轉換為LAB格式
????lab_image?=?CV2.cvtColor(image,?CV2.COLOR_BGR2LAB)
?
????#?對亮度分量進行直方圖均衡化
????lab_image[:,?:,?0]?=?CV2.equalizeHist(lab_image[:,?:,?0])
?
????#?將圖像轉換為BGR格式
????bgr_image?=?CV2.cvtColor(lab_image,?CV2.COLOR_LAB2BGR)
????return?bgr_image
三、瘦臉算法
瘦臉算法可以將圖像中的臉部輪廓進行調整，使得臉部更加精致。其實現(xiàn)流程如下：
①第一步大家都比較了解，肯定是使用人臉關鍵點技術和人臉識別獲取人臉信息。
②對面部進行美型處理。
③將調整后的圖像返回。
【代碼分析】
pythonimport?CV2import?dlib
def?face_slimming(image):
????#?加載人臉檢測器和關鍵點檢測器
????detector?=?dlib.get_frontal_face_detector()
????predictor?=?dlib.shape_predictor("shape_predictor_68_face_landmarks.dat")
?
????#?對圖像進行人臉檢測
????faces?=?detector(image,?1)
?
????#?關鍵點識別、檢測
????for?face?in?faces:
????????landmarks?=?predictor(image,?face)
?
????????#?調整臉部輪廓
????????jawline_points?=?[]
????????for?i?in?range(0,?17):
????????????x?=?landmarks.part(i).x
????????????y?=?landmarks.part(i).y
????????????jawline_points.append((x,?y))
????????jawline_length?=?CV2.arcLength(jawline_points,?True)
????????jawline_curve?=?CV2.approxPolyDP(jawline_points,?0.02?*?jawline_length,?True)
????????CV2.polylines(image,?[jawline_curve],?False,?(0,?0,?255),?2)
?
????return?image
四、總結
本文講解了美顏SDK的三個關鍵功能及其實現(xiàn)流程，并附帶部分代碼分析。這些功能都是美顏SDK中常用的算法，可以幫助我們對圖像進行美化處理，提升用戶體驗。在實際開發(fā)中，我們可以根據(jù)自己的需求，選擇合適的算法進行使用。
