美顏SDK的背景摳圖技術您瞭解嗎？

提及美顏SDK大家首先想到的一定是美顏、美型、濾鏡等功能，但實際上如今的美顏已經更新迭代了許多版本，功能和技術方面與之前也是大相徑庭，特別是在技術方面。今天小編與大家探討的問題就是美顏SDK的“背景摳圖”技術。

說起背景摳圖技術，簡單來說就是提取靜止圖片或者影片圖片序列中的目標，也這是眾多圖片編輯中的關鍵技術，到目前為止，此技術在美顏 SDK中“發揚光大”，從技術研究到投入使用已經有20多年的歷史。下文我們來討論一下背景摳圖中比較重要的幾個關鍵點。

一、影像去背景

影像去背景的技術定義最早是由國外學者 DUFF在1984年首次提出，他最開始理解的便是先引入透明通道概念，用於把前景和背景相融合時控制前背景色的線差值比例。最後摳圖問題就被定義為每一個圖片畫素估計Alpha值的任務，原影像為輸入，而輸出則是每個畫素點的Alpha值。

二 、三分圖概念

要了解摳圖技術，首先我們還需要正確區分硬分割（二值化分割）和摳圖的區別。而摳圖中需要確定前背景的比例，也就是說對於影像中的半透明區域 alpha是結介於0和1之間的連續實數而不是簡單的非0即1。介於這個區別，人們提出了一個三分圖概念，在三分圖中，確定為前景的區域為1，確定背景的區域為0，而前背景不確定的區域為灰色區域（0.5）。透過三分圖的引導，讓摳圖任務主要專注於確定灰色區域裡的alpha值，讓任務變得相對簡單。

三 、PicUP.AI

傳統的影像去背景技術基於許多基礎技術烈日顏色取樣（如貝葉斯方法）和近鄰梯度分析（如波松方法）或者二者融合的技術。近年來，隨著深度學習的發展，已經有很多研究工作轉向利用深度學習來研究摳圖並取得優秀的效果，可以利用大量的資料訓練提高模型的泛化能力。 PicUP.AI整合了當前最先進的深度學習模型，建立了基於深度卷積網路，多工統一學習的端到端模型，極大的提高了模型效率。同時還可在圖片特徵提取，視野範圍設定，無損解碼，邊緣銳化等技術上仔細打磨。

以上就是小編對於美顏 SDK背景摳圖技術的幾個關鍵點講解，如果您對美顏技術感興趣，請關注我！後續我會更新更多行業知識。