美顏sdk中的人臉美型實現流程詳解

在之前的文章中，小編講了許多美顏 sdk的功能實現流程，有一些是熱門功能，例如美白、磨皮等，但是有一個功能小編遺漏沒有講到，雖然不常提起，但是它的熱度並不低，這個功能就是——“人臉美型”。本篇文章，小編將為大家講述一下美顏sdk人臉美型的實現流程與具體應用。

一、 目前的 人臉美型 sdk包含哪些功能？

小編調研市場後發現，目前市場上的人臉美型 sdk基本都包含五官方面的調整，例如器官的大小、間距、形狀等，極個別的會附帶一些面部美顏微調功能，如亮眼、美牙等。

二 、 人臉美型 是如何實現的？演算法邏輯是什麼？

1、 平均臉

人臉美型的第一步和美顏功能類似，需要先 呼叫資料庫中獲取到的人臉資訊，然後根據不同性別構建出一個 “平均臉”。

2、性別 區分

第一步中，小編提到了構建平均臉錢需要先區分性別，這個步驟是非常重要的，將採集後的人像進行性別區分，然後分類為男 /女，搭建出不同的平均臉資料。具體的實現方式分為兩種，一個是實現設定的工程程式碼，另一個是機器訓練。在這裡就不詳細展開了，因為會涉及到許多複雜演算法。

3、使用者人像與平均臉的對映

在搭建完平均臉之後，再將採集到的使用者人臉關鍵點和搭建平均臉的人臉關鍵點進行對映、融合，這個實現方式可以理解為仿射變換。

4、 獲取使用者 人臉和平均臉的距離

這個步驟極其重要，主要採用歐式距離計演算法，重點是計算完美人臉與使用者人臉的差值。透過具體的差值可以進行下一步數值的調整與人臉形變，在這個過程中可以加入固定模板或者自定義調控。

5、 對使用者人臉進行 “變形”

經過了上述所說的幾個關鍵步驟之後美顏 sdk人臉美型迎來了最後一個操作，這一步驟需要特定的程式碼來實現，例如MLS、三角表格變形等方式，具體的程式碼小編就不過深入講解了，大家感興趣的話可以自行搜尋一下。

上文就是小編對於美顏 sdk人臉美型演算法的講解，本篇文章主要方向是實現方式與具體應用，當然人臉美型最重要的目的還是在面對不同使用者時可以智慧判斷並選擇最優的解決方案，最終達到一個良好的美型效果。