美顏SDK的變形演算法有哪些妙用？

美顏 SDK的“變形演算法”一直以來都是計算機視覺與圖形學、影像處理領域的一個研究熱點，用大白話來解釋就是將一張圖變形成另外一張圖，因為其複雜和多變的特性，在美顏SDK中得到了廣泛應用。

一、背景

隨著 近幾年短影片和直播等行業 的興起，幾乎可以在 每一個平 臺中 都能 看到 的影像變形特效，例如大家熟知的 抖音 。因為影像變形特效既可以美化人像，也可以 “醜化”人像。其中人臉美型演算法就是以影像變形演算法為基礎，從而產生大眼、瘦臉等特效，而惡搞的醜化變形則可以讓使用者看到一些非常有趣的呆萌形象，類似的效果在 移動影片平臺 上層出不窮，例如哈哈鏡 和大臉特效，讓短影片拍攝 增添了不少樂趣。

接下來，小編將對此技術中用到的演算法進行簡單地分類介紹。

1 、 影像仿射變換

影像仿射變換是影像處理和計算機圖形學中最基礎的二維座標變換，實際上就是二維座標的平移、旋轉、縮放、翻轉與錯切的組合變換。仿射變換的特點是保持影像在二維平面中的 “平直性”和“平行性”，但是角度會隨著引數的改變而改變。

2 、影像透視變換

透視變換，是指利用透視中心、像點、目標點三點共線的條件，按透視旋轉定律使承影面繞跡線旋轉某一角度，破壞原有的投影光線束，仍能保持承影面上投影幾何不變的變換。透視變換可以直觀地理解空間變換或者三維座標變換，而仿射變換則可以直觀理解為平面變換或者二維座標變換。由於三維空間包括了二維平面，因此，仿射變換則可以直觀理解為二維座標變換。由於三維空間包括了二維平面，因此，仿射變換是透視變換的一種特殊形式。

3 、影像反距離加權插值變形

前面小編介紹了最基礎的仿射變換和透視變換，雖然它們應用廣泛，但在很多情況下無法實現複雜的影像變形。那麼，一種簡單地反距離加權插值變形演算法應運而生（簡稱 IDW插值演算法）。

IDW插值演算法比較簡單，對於美顏 SDK 中的瘦臉、胖臉等簡單的人臉變形特效有不錯的效果，速度也比較快。當然，速度本身與點位多少成正比，點位越多，速度越慢，這也限制了它無法做一些非常複雜的人臉全域性變形。

以上，就是部分影像變形演算法在 美顏 SDK 中的應用和實現，關於影像變形演算法 實際上 還有 更多，如果您對美顏技術感興趣，請關注我！