美颜SDK磨皮、美白、瘦脸功能实现流程详解、代码分析

美颜SDK大家都不会陌生，它可以可以对目标进行美化处理、为使用者提供多样的美颜拍摄方案。在实际开发中，美颜SDK的应用非常广泛，因为它可以帮助我们提升用户体验，使得我们的应用更具吸引力。本文将讲解几个美颜SDK的关键功能及其实现流程，并附带50行左右的代码分析。
一、磨皮算法
磨皮算法是美颜SDK中最常用的算法之一，它可以将图像中的皮肤瑕疵进行修复，使得皮肤更加光滑。其实现流程如下：
①首先把目标转化为YUV格式，再处理亮度。
②把亮度分量进行高斯模糊。
③计算亮度分量的梯度，得到边缘图像。

【代码分析】
pythonimport cv2
def skin_smoothing(image):
# 把目标转化为YUV格式
yuv_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2YUV)

# 把亮度分量进行高斯模糊
blur_image = cv2.GaussianBlur(yuv_image[:, :, 0], (0, 0), 5)

亮度分量梯度、边缘图像

sobel_image = cv2.Sobel(blur_image, cv2.CV_8U, 1, 0, ksize=3)

# 加、平权
skin_image = cv2.addWeighted(yuv_image[:, :, 0], 1.5, sobel_image, -0.5, 0)
yuv_image[:, :, 0] = skin_image

# 将图像转换为BGR格式
bgr_image = cv2.cvtColor(yuv_image, cv2.COLOR_YUV2BGR)
return bgr_image

二、美白算法
美白算法可以将图像中的暗部区域进行增强，使得图像更加明亮。其实现流程如下：
①将目标转换为LAB格式，对亮度分量进行处理。
②对亮度分量进行直方图均衡化。
③转换为BGR格式，以此获得处理完毕的结果。

【代码分析】
pythonimport cv2
def skin_whitening(image):
# 将图像转换为LAB格式
lab_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2LAB)

# 对亮度分量进行直方图均衡化
lab_image[:, :, 0] = cv2.equalizeHist(lab_image[:, :, 0])

# 将图像转换为BGR格式
bgr_image = cv2.cvtColor(lab_image, cv2.COLOR_LAB2BGR)
return bgr_image

三、瘦脸算法
瘦脸算法可以将图像中的脸部轮廓进行调整，使得脸部更加精致。其实现流程如下：
①第一步大家都比较了解，肯定是使用人脸关键点技术和人脸识别获取人脸信息。
②对面部进行美型处理。
③将调整后的图像返回。

【代码分析】
pythonimport cv2import dlib
def face_slimming(image):
# 加载人脸检测器和关键点检测器
detector = dlib.get_frontal_face_detector()
predictor = dlib.shape_predictor(“shape_predictor_68_face_landmarks.dat”)

# 对图像进行人脸检测
faces = detector(image, 1)

# 关键点识别、检测
for face in faces:
    landmarks = predictor(image, face)

    # 调整脸部轮廓
    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、总结
本文讲解了美颜SDK的三个关键功能及其实现流程，并附带部分代码分析。这些功能都是美颜SDK中常用的算法，可以帮助我们对图像进行美化处理，提升用户体验。在实际开发中，我们可以根据自己的需求，选择合适的算法进行使用。