美顏SDK小講堂——影像特徵

眾所周知，美顏 SDK在進行圖片識別、人臉關鍵點檢測等操作的時候都需要提取“影像特徵”。此時就有些“小白”使用者提問了，什麼是影像特徵呢？總體來說，影像特徵是用以區別和標記兩幅影像內容的基本資訊，一般分為兩類：人為特徵與自然特徵。人為特徵是對後期影像進行處理與分析，是挖掘出的認定資訊，例如影像的色域分佈、大小、紋理等資訊。自然特徵則是影像內容本身就包含的資訊，並非挖掘出來的。

那麼，一個優良的影像特徵應該具備哪些屬性呢？小編認為有以下特徵：

1、可靠且穩定

同類別的影像在被編輯、偽造或者汙染時，良好的影像特徵在影像內容發生小規模變化時不會受到影響。

2、良好區別性

不同類別的影像，相互之間的影像特徵應該有顯著且明顯的差異，便於區分和辨別。

3、 特徵資訊不相關

影像 各 大 特徵資訊之間應該相互獨立，彼此不相關。若兩個特徵值所表徵的基本是某一物件的同一屬性，則不應該同時使用這兩個特徵值，以免造成資料亢餘，使計算複雜度大大增加。

4、較小資料量：表示影像特徵的紋理特徵向量維數不應過大，從而減少特徵匹配和對比時的運算量。

根據不同的提取方法，影像特徵通常又細分為：點線面特徵、紋理特徵、顏色特徵和統計特徵等。而美顏 SDK 中最常用的是顏色特徵提取。

說完了影像特徵，下文我們來講一下顏色特徵吧，顏色特徵有哪些特點呢？小編總結了以下兩點。

1、顏色直方圖。單幅影像的灰度直方圖、紅綠藍各個通道的直方圖都可以作為影像的特徵資訊。相似的影像總是具有相似的直方圖資訊。可以先分別提取 圖片資訊 ，然後對於灰度直方圖資料計算 256色的歐式空間距離，當歐式空間距離小於指定閾值，則認為影像相似。

2、影像顏色矩。由顏色資訊主要分佈於低階矩中，所以用一階矩，二階矩和三階矩足以表達影像的顏色分佈，顏色矩已證明可有效地表示影像中的顏色分佈。

以上就是 小編對於 美顏 SDK 影像特徵的講述 ， 感謝閱讀 。 如果您對美顏相關知識感興趣，請關注我 !