【图像处理】基于VC++的人脸美化的实现实践篇（含代码）

作者：张皓霖 上海电力学院

课程老师：秦伦明

上篇我将人脸美化的过程列出来了，这篇我是用VS2012（VC++）+MFC+OpenCv 将这些功能实现。

• 实验目的

利用VC++实现人脸美化软件，要求：

1、具有人脸美化界面；

2、具有磨皮功能，参数可调；

3、具有美白功能，参数可调；

• 实验内容

基于VS2012+OpenCv+MFC制作人脸美化软件

• 实验原理

磨皮：滤波（均值滤波、高斯滤波、双边滤波）

美白：使用阈值白平衡法

融合：使用高反差保留进行融合

• 实验步骤

1、创建MFC工程，搭建外壳（可视化界面）

2、编写图片打开、自动调整长宽显示和图片保存部分

3、编写磨皮部分，参数可调

4、编写融合部分，参数可调

5、编写美白部分，参数可调

• 关键代码

1、在头文件中XXXDlg.h添加 

#include 
#include
#include
#include
#include
using namespace std;
using namespace cv;

 2、在OnInitDialog初始化函数中添加

namedWindow("view",WINDOW_AUTOSIZE);
HWND hWnd = (HWND)cvGetWindowHandle("view");
HWND hParent = ::GetParent(hWnd);
::SetParent(hWnd,GetDlgItem(IDC_PIC_STATIC)->m_hWnd);
::ShowWindow(hParent,SW_HIDE);

3、打开指定路径图片并自动调节尺寸显示

void CzhanghaolinDlg::OnBnClickedOpenButton()
{
	// TODO: 在此添加控件通知处理程序代码
		//CString picPath;   //定义图片路径变量  
	CFileDialog dlg(TRUE, NULL, NULL, OFN_HIDEREADONLY | 
		OFN_OVERWRITEPROMPT|OFN_ALLOWMULTISELECT,   NULL, this);   //选择文件对话框  
 
	if(dlg.DoModal() == IDOK)  
	{  
		picPath= dlg.GetPathName();  //获取图片路径  
	}  
	//CString to string  使用这个方法记得字符集选用“使用多字节字符”，不然会报错  
	string picpath=picPath.GetBuffer(0);    
    srcImage=imread(picpath);     
	Mat imagedst;  
	//以下操作获取图形控件尺寸并以此改变图片尺寸  
	CRect rect;  
	GetDlgItem(IDC_PIC_STATIC)->GetClientRect(&rect);  
	Rect dst(rect.left,rect.top,rect.right,rect.bottom);  
	resize(srcImage,imagedst,cv::Size(rect.Width(),rect.Height()));   
	imshow("view",imagedst);
}

4、磨皮算法

void CzhanghaolinDlg::OnBnClickedOpenButton2()
{   
	/* Mat srcImage = imread("C:\\Users\\zhanghaolin\\Desktop\\我发誓这是最后一遍测试\\zhanghaolin\\ceshi.bmp");
	if (!srcImage.data){
		cout << "falied to read" << endl;
		system("pause");
		return;
	}*/
	Mat imagedst1;
	Mat imagedst2;
	srcImage.copyTo(src);
	blur(src,imagedst1, Size(3, 3));//均值滤波
	GaussianBlur(imagedst1, imagedst2, Size(3, 3), 0);//高斯滤波
    UpdateData(TRUE);  //mValue的值在此时更新  
	int d,sc,ss;
	d=zhijing;
	sc=sColor;
	ss=sSPACE;
	//C++: void bilateralFilter(InputArray src, OutputArray dst, int d, double sigmaColor, double sigmaSpace, int borderType=BORDER_DEFAULT )
	bilateralFilter(imagedst2, dst1, d, sc, ss);//双边滤波
	dst1.copyTo(dst1src);
	dst1.copyTo(src);
	CRect rect;  
	GetDlgItem(IDC_PIC_STATIC)->GetClientRect(&rect);  
	Rect dst(rect.left,rect.top,rect.right,rect.bottom);  
	resize(dst1,dst1,cv::Size(rect.Width(),rect.Height())); 
	imshow("view", dst1);
}

 5、融合算法

void CzhanghaolinDlg::OnBnClickedOpenButton3()
{
	// TODO: 在此添加控件通知处理程序代码
	int width=srcImage.cols;
	int heigh=srcImage.rows;
	//srcImage.copyTo(src);
//dst1src是第一步做完的双边滤波后的图像
	float tmp;
   Mat dstH(src.size(),CV_8UC3);//RGB3通道就用CV_8UC3 高反差结果 H=F-I+128
	for (int y=0;y(y);
		uchar* lvboP=dst1src.ptr(y);
		uchar* dstHP=dstH.ptr(y);

		for (int x=0;x255?255:tmp;
			tmp=tmp<0?0:tmp;
			dstHP[3*x]=(uchar)(tmp);

			float r1 = abs((float)lvboP[3*x+1]-(float)srcP[3*x+1]); 
			tmp = abs( r1+ 128 );
			tmp=tmp>255?255:tmp;
			tmp=tmp<0?0:tmp;
			dstHP[3*x+1]=(uchar)(tmp);

			float r2 = abs((float)lvboP[3*x+2]-(float)srcP[3*x+2]); 
			tmp = abs( r2 + 128 );
			tmp=tmp>255?255:tmp;
			tmp=tmp<0?0:tmp;
			dstHP[3*x+2]=(uchar)(tmp);
		}
	}
		Mat dstY(dstH.size(),CV_8UC3);
		UpdateData(TRUE);  //mValue的值在此时更新
		int ksize;
		ksize=banjing;
	GaussianBlur(dstH, dstY, Size(ksize,ksize),0,0,0); //高斯滤波得到Y 
	//void GaussianBlur(InputArray src, OutputArray dst, Size ksize, double sigmaX, double sigmaY=0, int borderType=BORDER_DEFAULT);
	srcImage.copyTo(src);
	Mat dstZ(src.size(),CV_8UC3);//Z =  X * Op + (X + 2 * Y - 256)* Op= X  + (2*Y-256) *Op  OP不透明度 X原图 Y是高斯滤波后图像
	float OP;//不透明度
	OP=(float)(OPvalue*0.01);
	for (int y=0;y(y);
		uchar* dstYP=dstY.ptr(y);
		uchar* dstZP=dstZ.ptr(y);

		for (int x=0;x255?255:tmp;
			tmp=tmp<0?0:tmp;
			dstZP[3*x]=(uchar)(tmp);

			float r4 = ((float)dstYP[3*x+1]+(float)dstYP[3*x+1]-256)*OP; 
			tmp = r4+(float)XP[3*x+1];
			tmp=tmp>255?255:tmp;
			tmp=tmp<0?0:tmp;
			dstZP[3*x+1]=(uchar)(tmp);

			float r5 = ((float)dstYP[3*x+2]+(float)dstYP[3*x+2]-256)*OP; 
			tmp = r5+(float)XP[3*x+2];
			tmp=tmp>255?255:tmp;
			tmp=tmp<0?0:tmp;
			dstZP[3*x+2]=(uchar)(tmp);
          }
	}   
	dstZ.copyTo(dst2);
	dstZ.copyTo(src);
	CRect rect;  
	GetDlgItem(IDC_PIC_STATIC)->GetClientRect(&rect);  
	Rect dst(rect.left,rect.top,rect.right,rect.bottom);  
	resize(dst2,dst2,cv::Size(rect.Width(),rect.Height())); 
	imshow("view", dst2);
}

6、美白算法

void CzhanghaolinDlg::OnBnClickedOpenButton4()
{
	// TODO: 在此添加控件通知处理程序代码
	int width=srcImage.cols;
	int heigh=srcImage.rows;
	src.copyTo(dst3);

	//Mat dst3(src.size(),CV_8UC3); //融合后的RGB三通道
	/*vector imageRGB;
 Mat Y,Cr,Cb;
 Mat RL;
	//RGB三通道分离
	split(src, imageRGB);*/
/*转换颜色空间并分割颜色通道*/
		/*cvtColor(src, src, CV_BGR2YCrCb);	
		split(src,imageRGB);
		Y = imageRGB.at(0);
		Cr = imageRGB.at(1);
		Cb = imageRGB.at(2);
		RL.create(heigh, width, CV_8UC3);*/
	//float Y[1024][1024];
	//float Cr[1024][1024];
	//float Cb[1024][1024];
	//float RL[1024][1024];

	Y = (float **)malloc(heigh * sizeof(float*));
	Cr = (float **)malloc(heigh * sizeof(float*));	
	Cb = (float **)malloc(heigh * sizeof(float*));	
	float Mr,Mb,number;
	float sumR=0;
	float sumB=0;
	for (int y=0;y(y);
		


		for (int x=0;x(y);
		for (int x=0;xt && j>=0)
           {
             YY[j+1]=YY[j];
              j--;
           }
           if(j!=(i-1))     
             YY[j+1]=t;
         }


/*
float t=0;
for(int i=0;i<((int)number)-1;i++)
    {
	for(int j=i+1;j<(int)number;j++)
    {   
     if(YY[i](y);
		for (int x=0;x(y);	 
		for (int x=0;xYmax)
			{Ymax=Y2[y][x];}
          }
	}
float Yzengyi,zengyi;
zengyi=(float)liangdu*0.01f;
zengyi=1.00f-zengyi;
Yzengyi=10.0f * zengyi;
Ymax=Ymax/Yzengyi;
    free(Y2);

//得到调整增益
free(Y);
float Rgain,Ggain,Bgain;
Rgain=Ymax/Rav; 
Ggain=Ymax/Gav; 
Bgain=Ymax/Bav;

//调整原图像

//float Rgain,Ggain,Bgain;
//Rgain=2.0f;
//Ggain=2.0f;
//Bgain=2.0f;
float tmp=0;
Mat dst4(src.size(),CV_8UC3);
for(int y=0;y(y);
		for(int x=0;x255?255:tmp;
			tmp=tmp<0?0:tmp;
			dst4P[3*x]=(uchar)(tmp);

			float r7 = (float)dst4P[3*x+1]*Ggain; 
			tmp = r7;
			tmp=tmp>255?255:tmp;
			tmp=tmp<0?0:tmp;
			dst4P[3*x+1]=(uchar)(tmp);

			float r8 = (float)dst4P[3*x+2]*Bgain; 
			tmp = r8;
			tmp=tmp>255?255:tmp;
			tmp=tmp<0?0:tmp;
			dst4P[3*x+2]=(uchar)(tmp);
          }
	}  
  dst3.copyTo(dst4);
  dst4.copyTo(dstmeibai);
  dst4.copyTo(src);
	CRect rect;  
	GetDlgItem(IDC_PIC_STATIC)->GetClientRect(&rect);  
	Rect dst(rect.left,rect.top,rect.right,rect.bottom);  
	resize(dstmeibai,dstmeibai,cv::Size(rect.Width(),rect.Height())); 
	imshow("view", dstmeibai);
}

• 实验难点

总结起来，因为使用了Opencv2.4.10,减少了滤波的工作量（因为有现成库），剩下的难点在于融合算法和美白算法，尤其是美白算法里涉及到多次计算，因此选用了二维数组来处理，确实在二维数组的学习上吃了不少报错的苦头。

程序下载链接：https://download.csdn.net/download/qq_37286676/10917266

• 心得体会

本以为使用了Opencv能把任务变得非常简单，但是因为不熟悉，还是参考了大量的资料（包括CSDN博客、各种论坛、各种图像处理代码），肝了整整一整天！

由于我没有找到融合和美白的一些参考代码，决定自己根据PPT的效果和公式进行编写程序，在这个过程中，Opencv对我来说又失去意义了，从底层还是选择了用二维数组来保存图像数据来依次处理。

这个过程对我来说很艰难，在检查报错和无效果的过程中，我接受了一次又一次打击，最终在一次一次失败、一次一次查资料学习、一次一次尝试中最终把成品完成了，我自我觉得这次作业完成的非常用心，也学习了非常多的知识，MFC的基本应用（传递值、函数、操作框等）、VC++图像处理的指针的应用、Opencv读取显示保存等库函数的实用，非常有意义的一次课程设计！

PS：大家如果自己写的话，尤其是使用二维数组多的时候，可能会出现内存访问失败这种很难受的报错（别问我为什么难受，新手面对这个花费了2个小时学习动态数组定义、初始化、释放和应用），所以大家可以参考我下面的资料帮助你们在过程中少一点错误，多一点希望！

• 参考资料（以下是我在学习过程中参考的博主或网上的资料，谢谢各位的分享）

https://blog.csdn.net/xingchenbingbuyu/article/details/51348394（OpenCV实践之路——opencv与MFC强强联合打开图片） 

https://blog.csdn.net/lz0499/article/details/78234631（一种动态阈值白平衡算法实现）

http://blog.sina.com.cn/s/blog_61e10f020101htdk.html（rgb转YCrCb）

https://blog.csdn.net/wzmsltw/article/details/50658744（opencv学习笔记（一）：基于YCrCb颜色空间的肤色检测）

https://blog.csdn.net/dieju8330/article/details/82744895（Opencv2.4学习：：滤波（4）双边滤波）

https://www.cnblogs.com/dzw2017/p/6632855.html（opencv2.4.10+VS2012配置）

http://www.45fan.com/dnjc/83329.html（如何处理VS2013中error C4996:'fopen'问题？）

https://blog.csdn.net/xiajun07061225/article/details/6633938（【数字图像处理】C++读取、旋转和保存bmp图像文件编程实现）

https://blog.csdn.net/sxlsxl119/article/details/51258998（OpenCV3.0+MFC+VS2010打开图像）

https://blog.csdn.net/u011361880/article/details/77505380（C++动态创建二维数组，memset()初始化二维数组）

https://blog.csdn.net/lc331257229/article/details/45129713（二维数组的创建、初始化、释放）

最后给大家推荐一个博主的博客 ： https://blog.csdn.net/Eastmount/column/info/eastmount-mfc

我刚开始是根据这个博主的MFC教程一步步学习VC6.0+MFC处理7个图像处理实验来入门的，如果不入门，可能对图像处理的概念不清晰，导致使用数组的时候也被搞得晕头转向！唯一可惜的就是用VC6.0做一些比较难的比较麻烦，所以可以拿来入门，建议编程使用VS2008以上版本。