美颜SDK磨皮、美白、瘦脸功能实现流程详解、代码分析

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。

美颜SDK

【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。

美颜SDK

【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。返回搜狐，查看更多