在圖像處理領域，你們接觸最多的算法加成應該就是手機裏的美顏自拍了，除了有專用的美顏APP以外，不少手機的相機原生系統也都支持美顏功能。算法
美顏按功能需求來看可分爲基礎、高級和附加功能三大塊。基礎概念就是磨皮、處理膚色，目前即使是原生系統自帶的相機美顏也能作到基礎美顏功能的實時計算，因此啓動相機取景預覽時就能看到，目前直播用的美顏攝像頭已經能夠實現高級功能的即時演算，好比祛痘、瘦臉、增大眼睛、五官立體等……此前翻車的某網紅女主播就是在扭頭瞬間人臉未被識別，現了不到1秒的原形但被吃瓜網友抓包，因此人臉識別是實現美顏，特別是實時美顏的第一前提。而年齡計算、AR裝飾、美妝等就屬於美顏以外（或之上）的另外一類圖像算法了。機器學習
美顏功能的基本構架就是這樣，接下來就來一點一點地聊聊美顏算法的細節，首當其衝的天然是最重要的基本功能：磨皮。從算法的角度來看，磨皮是用濾波器將痘印、胎記、傷痕等高頻信息給濾除，再用光滑皮膚燈領域低頻信息進行填充。在種類繁多的高頻濾波器裏，適用於人像修復的主要都是帶通濾波器，好比雙邊濾波、導向濾波、灰度圖像各向異性擴散等，由於它們的特點是能夠保留邊緣信息，在磨皮的同時不會像高斯濾波那樣讓整張照片都模糊掉。學習
雙邊濾波，簡單來講它是高斯濾波的衍生版，區別在於雙邊濾波在把像素空域距離歸入計算的同時，還考慮了像素值域之間差值的高斯係數，兩個像素的值域差距越大，計算過程當中的權重就越小，反之亦然，因此這個值域係數的做用就很關鍵。spa
對於徹底從背景中抽離的人像來講，雙邊濾波磨皮很實用，但不足也比較明顯，第一是一些面積較大的雀斑或胎記由於值域相差較大，就沒法被磨皮操做簡單平滑掉，不少時候就須要手動干預，在用戶選取區域後以該區域中心爲起點，選取一個包含但大於整個選取面積的矩形窗口並計算均值，再將整個均值融合到選取範圍內，實現膚色天然過渡。設計
固然，也有自動檢測的方法，但須要結合很精確的人臉識別，在皮膚區域採用模板匹配的方式，按水平/垂直方向進行掃描，由於雀斑、胎記等區域亮度值每每小於正常皮膚，從而實現自動判斷。直播
雙邊濾波的第二個不足偏偏就是缺少人臉區域計算機制，手機自拍不可能老是在純色或大縱深的環境裏，在能清晰辨別背景的狀況下，雙邊濾波會對整張圖像進行磨皮，這時候雖然皮膚磨得很光滑，邊緣也比較清晰，但咱們想要清晰呈現的背景細節也都跟着被磨掉了，照片嚴重失真（如上圖）。因此磨皮的進階就必需要先把人臉部分識別並摳出來，單獨進行，關於人臉皮膚摳圖算法的研究有不少，能夠說是手機圖像處理算法裏最經典的主題了，所謂積少成多，如今大多品牌自拍美顏的效果都至關不錯也有它的一分功勞。產品
人臉摳圖算法主要是利於膚色和紋理來進行識別一個相對準確的人臉範疇，由於皮膚區域的色彩即使是光照變化較大時，也會集中在一個相對較窄的區域內，抽取難度相對不大。固然也有不少公司採用機器學習模型參考，提升效率。it
當獲得人臉蒙版以後，將其與濾波結果進行混合，就能得到想要的磨皮效果，背景等其他區域仍是使用原圖，細節得以保留。圖像處理
因此目前來講，人臉識別並摳圖美顏功能的根基，磨皮以外的膚色處理也是相似的道理，好比不少妹子都喜歡用的美白效果，首先是用人臉皮膚摳圖算法計算出須要處理的圖像區域，而後將圖像專爲YUV或HSV等亮度色彩分離的顏色空間，而後提升亮度，減少色差，從而實現美白效果。模板
接下來聊聊瘦臉等高級算法，它的基礎就是人臉檢測和對齊。
人臉檢測很好理解，對齊是啥意思？簡單來講就是匹配具體五官、輪廓的位置，比較著名的算法有ASM、AAM等，當肯定了五官位置和輪廓以後纔有後面的瘦臉、眼睛放大、提升鼻樑等美顏功能。以瘦臉爲例，在肯定臉部輪廓後，計算美顏後圖像中的每一個像素在原圖像中相應的位置，利用插值的方法計算實際像素的值，再回填到最終圖像上來。眼睛增大是將人眼輪廓向外部擴張，並進行插值計算，縮小鼻子是將鼻子輪廓向中心移動，而後插值……
五官立體等進階美顏操做是將眼部或鼻樑附近區域的像素變暗或調亮，造成陰影或高光區域，看上去更立體，事實上亮眼、美白牙齒等功能也是經過先定位須要改變的目標位置，再改變亮度、對比度和色差，從而實現最終效果。
美妝效果在當下美顏APP裏也至關流行，主要是不塗口紅、不抹眼影也能拍出漂亮的脣妝眼妝，確實方便。而美妝的基礎也是人臉檢測和對齊，只要找準了眉毛、眼線、臉頰、嘴脣等相應位置，將設計好的美妝效果對應像素映射就可搞定。不過，如何選取這些非規則的區域中的像素確實是個手藝活兒，第一種方案是根據五官的位置，計算這些像素的外接多邊形，再利用掃描線方法，掃描每行位於多邊形內部的像素，得到這些像素；另外一種方案是預先設計像素區域的掩碼，在具體的美妝計算中進行相應人臉輪廓關鍵點的匹配，消除由人臉大小、朝向不一樣形成的誤差。
由於是人臉實時跟蹤和配準，所以算法要求其實很高。圖玩智能科技爲企業提供更穩定更優質的美顏產品及服務，歡迎隨時諮詢www.toivan.com.