优秀的短视频美颜sdk是怎样实现自然磨皮效果的

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发表于 2019-9-12 16:28:42 | 显示全部楼层 |阅读模式

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在短视频APP当道的时代人人都爱拍抖音和快手,而大众之所以如此喜爱短视频除了短视频自身的特性以外,就属视频拍摄过程中最吸引用户了(特别是年轻用户群体)。为了使用户拍摄出的视频能够给用户带来极高的满意度,短视频美颜sdk可以说是耗费了不少“功夫”,由于短视频用户女性群体占比较多,所以美狐短视频美颜sdk在开发过程中需要格外注意像大眼瘦脸、美白磨皮等功能的实现。本文主要分享下磨皮相关的内容。
短视频美颜sdk磨皮算法实现的大概流程为:保边滤波器、人脸肤色检测、图像融合、锐化。那么其中每一步都是如何实现的呢?
1.保边滤波器
这里的滤波器主要的作用主要是在实现平滑皮肤的同时保留人脸五官的细节部分,以避免磨皮之后人脸面部棱角过度模糊。目前可以用在磨皮中的滤波器有以下几种:
(1)表面模糊:具有比较好的保边功能。
(2)双边滤波:由高斯分量+梯度分量组成权重信息,在实现模糊平滑图像的同时还可以保留边缘。
(3)导向滤波:是基于导向图的一种保边滤波算法。
(4)基于均值滤波的保边滤波器(5)选择性模糊算法(6)基于高斯滤波的磨皮实现算法
2.人脸肤色检测
在这里分享一种基于RGB颜色空间的算法资料:
RGB Color model pixel skin detection method
( R , G , B ) 15 classified as skin if :
R > 95 andG > 40 andB > 20 and
maX ( R , G , B )一 min ( R , G , B ) > 1 5 and
|R-G| > 15 and R > G and R > B
u=1033889632,835311345&fm=26&gp=0.jpg
3.图像融合
指将滤波图像和细节图像进行融合,从而得到具有细节真实感和磨皮效果,一般是基于alpha通道或者使用羽化操作进行融合。(参考公式如下)
res = (basePixel * alpha + filterPixel * (255 - alpha))  >>8
(这里的alpha在0-255之间,指原图和滤波图的融合)
4.锐化
为了使融合后的图片不会过于失真,还需要使用一定的锐化算法,从而进一步增强磨皮的图片或视频的细节部分,比如USM锐化或laplace锐化等。
通过简单了解短视频美颜sdk实现磨皮算法的步骤,我们不难看出虽然步骤不算太多但是实际上还是需要用到很多专业的技术和名词知识等等,对于个人来讲可能会具备一定的困难。因此,为了给众多短视频平台提供优质的美颜磨皮效果,美狐短视频美颜sdk在开发过程时确实费了不少功夫。毕竟对于短视频APP平台运营方来讲,注重用户体验并有效提升用户留存才是他们长期注重发展的目标。
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