開發美顏sdk需要用到哪些演算法？

目前，隨著網際網路 “泛娛樂平臺”的興起，大家在其中耗費的時間已經越來越多，特別是直播和短影片這兩個平臺，小編也經常沉浸其中。在此類平臺中，大多數都是真人出鏡的內容，所以大家都比較在意自己的外表，正因如此平臺為此接入了可以 提升使用者 “顏值”的美顏sdk工具，同時也讓使用者在拍攝時有了更多的選擇方案，無論是強大的美顏功能還是趣味拍攝功能，都有效的激發了使用者的拍攝興趣，平臺也因此得到了更多優質作品。時至今日，美顏sdk已經成了眾多影片平臺不可或缺的重要組成，個別平臺也選擇自主開發美顏工具。那麼，應該如何自主開發一款美顏sdk呢？在這個過程中會用到哪些演算法呢？下文小編為大家做一個小總結。

眾所周知，一個完整可以正常執行的美顏 sdk內建許多美顏功能，個別功能甚至需要多種演算法聯合才能實現，所以在開發美顏功能時還應該考慮演算法之間是否出現不相容的情況，儘可能規避。

一、磨皮演算法

經常使用美顏 sdk的小夥伴應該很清楚磨皮這個功能了，因為此功能經常搭配美白功能一同使用，可以說是提高顏值最快捷的方式，畢竟每個人的面部都或多或少的有些瑕疵，如雀斑、痘、黑頭等問題，這也是磨皮功能誕生的原因。迴歸正題，磨皮功能主要透過皮膚檢測和濾波來實現，主流的解決方案是保邊器濾波演算法，並且透過將影像磨平的方式實現最終的效果。除此之外，還要透過一些演算法進行細節處理，提高磨皮的真實感，避免出現“一眼假”的情況。

二、貼紙演算法

當下，新時代的拍攝愛好者需要的並不單單是簡單的美顏功能，一些趣味拍攝功能的需求度同樣很高，例如貼紙類功能，在短影片和直播這兩個場景中的使用頻率甚至不低於基礎的美顏功能，由此可見貼紙同樣是非常重要的功能。那麼，貼紙是依託什麼演算法實現的呢？以目前主流人臉貼紙為例，大部分都是基於人臉關鍵點識別技術和人臉追蹤技術，只有這樣才能讓貼紙精準的貼合人臉並且進行 “追蹤”，這裡所說的追蹤自然是實時直播中的人臉貼紙功能，因為實時直播中的人像是運動的而非靜止的，所以對比於靜態的人臉貼紙，動態、3D人臉貼紙的實現難度會更高一些。受限於篇幅問題，小編先講到這裡，感謝閱讀！