影片美顏sdk中的人臉磨皮功能實現流程

目前，美白與磨皮幾乎已經成了所有使用影片美顏 sdk工具的必備，其使用頻率與使用次數常居榜首，今天小編將為大家單獨講一下人臉磨皮功能的實現流程，以便於後期更好的應用。簡單來講，影片美顏sdk中的人臉磨皮演算法就是影像濾波的一個過程，在這個過程中需要保留原圖的大量細節，特別是人像這種細緻的處理。因此，磨皮演算法是非常精細的，主要包括三個步驟。

一、影像濾波

受限於技術壁壘，濾波必定會對影像細節造成一定的影響，因此濾波在後期處理中會對採用融合與銳化的操作，保留、修復一定的影像細節，提高影像的質感。另外，磨皮的過程還要保留影像的邊緣細節，影片美顏 sdk所以一般會採用“雙板濾波演算法”，因為雙邊濾波演算法是透過高斯、梯度分量所組成的權重資訊，以此實現模糊的平滑影像，這樣就可以保留影像的邊緣資訊。

二、影像融合

以實際情況來看，影片美顏 sdk在透過磨皮的操作之後影像的清晰度都會下降，臉上的下次雖然消失了，但是影像的清晰度也隨之而下降將，這就需要用到“影像融合”的操作了，主要步驟是將濾波影像融合，最終獲取一個自然、真實的效果圖。但是，在影像融合的過程中需要考慮到多種問題，例如疊加的兩張圖尺寸一致，其次輸出影像深度也要進行考量，如果計算結果不對此演算法就會失效。

三、影像銳化

經過了第二步的影像疊加之後便可以進入最後一個步驟，懂行的小夥伴應該比較清楚，它就是 “影像銳化”。影像疊加之後，影片美顏sdk需要保留濾波的特性與影像的一些細節，如果想要增強影像質感的話，必須用到影像銳化，在這裡一般會用到USM銳化與laplace銳化等方式，大概思路就是自動調節銳度與對比度。

透過上述處理之後，影像質感得到了進一步加強，跟原圖對比的話人像有了磨皮的現象效果，經過此技術處理後的皮膚更加優質，同時不失真實與自然，這就是影片美顏 sdk中的人像磨皮功能。

在上文中，小編詳細講解了影片美顏sdk的人像磨皮的實現過程以及部分演算法，當然這並不是全部，如果要細分講解的話還有很多細分演算法，小編會在以後的文章中繼續更新，感謝閱讀。