在直播應用中新增Faceu效果

琨君發表於2016-05-23

在我寫的上篇文章中,介紹了美顏濾鏡的實現原理,已經能夠體會到 GPUImage 的強大。本文將要介紹的Faceu貼紙效果也是基於GPUImage實現的,demo我放在了GitHub上。

1.核心原理

Faceu貼紙效果其實就是在人臉上貼一些圖片,同時這些圖片是跟隨著人臉的位置改變的。如果我們不強調貼圖的位置,這就是一個簡單的水印需求。

在直播應用中新增Faceu效果

根據人臉檢測的結果動態調整水印貼紙的位置即可實現簡單的Faceu效果。

2.水印

在GPUImage的官方demo中就已經有文字水印的實現:

要理解它的實現原理,需要搞懂GPUImageUIElement和GPUImageAlphaBlendFilter。GPUImageUIElement的作用是把一個檢視的layer通過CALayer的renderInContext:方法把layer轉化為image,然後作為OpenGL的紋理傳給GPUImageAlphaBlendFilter。而GPUImageAlphaBlendFilter則是一個兩輸入的blend filter, 它的第一個輸入是攝像頭資料,第二個輸入則是剛剛提到的GPUImageUIElement的資料,GPUImageAlphaBlendFilter將這兩個輸入做alpha blend,可以簡單的理解為將第二個輸入疊加到第一個的上面,更多關於alpha blend在維基百科上有介紹。下圖是整個加水印的過程:

在直播應用中新增Faceu效果

3.人臉檢測

利用CIDetector即可簡單的實現人臉檢測,首先是CIDetector的初始化:

然後通過將攝像頭資料CMSampleBufferRef轉化為CIImage,對CIImage用CIDetector進行人臉檢測:

上面得到的features陣列裡的每個元素都是CIFaceFeature物件,根據它就能計算出人臉的具體位置,從而調整中水印影像的位置,達到影像跟隨人臉動的效果。

上面則是計算人臉位置faceBounds的方法,我們再根據faceBounds來更新水印影像的位置:

4.延伸

  • 問題1:上面用的人臉檢測是基於CIDetector的,實際實驗發現,當人臉在攝像頭中捕獲不全時,有可能檢測不出人臉,也就沒法更新水印影像的位置。因此,更加精準、快速、細緻的人臉檢測是很有必要的,後面我會嘗試使用一些其他的人臉檢測方法。
  • 問題2:上面的Faceu貼紙效果是靜態影像的貼紙效果,如果要做動態效果的Faceu貼紙該怎麼處理呢, Gif? CADisplayLink? 這個有待進一步研究,如果有這方面經驗的朋友也歡迎在評論區留言,互相交流學習。

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