美颜SDK中磨皮功能的算法实现

美颜SDK发展至今已经有了将近十个年头，从一开始的“无人问津”到时下的“人尽皆知”，这期间经过了一次又一次的更新迭代，无论是算法功能方面。当下，美颜SDK被广泛应用到了人们的拍摄场景，例如图文社交平台、短视频、直播等平台。今天，小编继续为大家讲一下美颜SDK算法类的小知识。

本篇讲解的重点为美颜SDK的磨皮功能，因为这是用户使用频率比较高的一个功能，同时也是近期提问频次比较多的。那么，磨皮功能的算法是如何实现的呢？首先我们先来了解一下它的算法：
一、保边滤波器与滤波
对于这个算法是通过一些具有保留边缘能力的滤波器将所选目标图像“磨平”，以此达到皮肤平滑的目的。当然，有此类功能的滤波器不止这一个，还有双边、导向、表面模糊、局部均值等滤波器，每个平台都会选择自己所适用的滤波器，这样才能发挥比较好的效果，无论是平滑度还是细节方面，都需要通过后期添加，以此让画面更加自然。
二、高反差减弱
接下来小编再为大家讲一下高反差减弱算法，此算法通过高反差来得到皮肤的细节数据，根据细节区域的数据，例如将皮肤中问题区域的位置与原图相应区域进行颜色处理，以此实现瑕疵弱化、美肤的效果，此方法在保留纹理的时候还减弱了皮肤的瑕疵的颜色，使皮肤看起来更加光滑自然，尅有理解为“轻度磨皮”。
三、其它
除了上述的一些热门算法以外，还有一些不太常见的磨皮算法，例如保边滤波这一类的，这个方法在完成保边滤波器之后会得到光火的滤波图，通过原图和滤波图融合即可达到平滑皮肤，最终去除斑点，保留纹理即可。对比于前两种主流算法，这种算法很少被应用的原因是因为整体效果比较逊色，无法满足众多运营方甚至是用户的需求，如今只有一小部分平台在使用。

以上，小编简述了几种常用的美颜SDK滤镜功能的算法。实际上，不止是滤镜功能，美颜SDK每一个大功能，甚至是不起眼的小功能背后都是由复杂的算法作为支撑，上述算法如果要展开来讲甚至还会涉及更多问题，受限于篇幅问题，在这里就不一一讲解了。