基于边缘检测的磨皮算法实现——OpenGL版

一、背景

人脸磨皮算法的本质是模糊算法,但是与模糊算法最大的区别是,磨皮算法需要考虑保边效果,需要达到“磨皮了但又保留了脸部的各种纹理细节和边缘信息”的效果。保边的思路甚至与模糊的思路看似矛盾和冲突,因此目前主流磨皮算法都在模糊和保边两头发力,尤其是保边。

关于磨皮算法以及保边算法的原理可以去看我的另一篇博文介绍:
美颜的奥秘——磨皮底层原理

二、基于边缘检测的磨皮算法实现

本文探讨一种比较常见且比较易实现的带保边(边缘检测)的磨皮算法的具体实现

1.磨皮算法流程:

基于边缘检测的磨皮算法实现——OpenGL版_第1张图片

2.选择单独检测边缘的原因

很多模糊算法自带边缘检测,例如双边滤波、导向滤波(导向滤波介绍)等,但是他们的缺陷也很明显,例如性能不佳,计算量大,且需要处理比较大尺寸的图,且单单一个模糊效果在人脸上最终的磨皮效果也一般般。

因此这里把边缘检测和模糊分别单独实现,这样有几个优点:

  • 性能比较友好,模糊和边缘检测都可以用小图进行渲染
  • 效果更佳灵活,模糊算法可以灵活选择不同的模糊算法,例如高斯滤波、均值滤波,用于人脸效果的模糊和用于边缘检测的模糊可以选择不一样的算法

3.边缘检测图模糊

原始的边缘检测结果,虽然边缘比较精细和准确,但是过度往往都比较生硬,不适合直接作用在人脸上,会导致人脸细节局部区域比较突兀,因此这里对边缘检测的结果再做一次模糊,使得边缘过度更加自然和平整

4.效果展示


基于边缘检测的磨皮算法实现——OpenGL版_第2张图片


基于边缘检测的磨皮算法实现——OpenGL版_第3张图片

基于边缘检测的磨皮算法实现——OpenGL版_第4张图片






Git地址:https://github.com/sysu-huangwei/Smooth

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