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美狐实时美颜是怎样给平台运营带来“润色效果”的

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    发表于 2019-9-23 15:02:53 | 显示全部楼层 |阅读模式
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    在这个美颜当道的泛娱乐时代,实时美颜已经成为了检测APP好坏的一道关卡,而各大平台开发商为了有效贴合用户需求并增加APP自身的营销亮点,纷纷在美颜部分着重加力,以此来获得广大用户对APP的高留存率。那么,美狐实时美颜到底是怎样给平台运营带来一定的“润色效果”的呢?
    1.人脸检测的实现
    通常实时美颜中的人脸检测技术是指对图片(或视频)中的人脸进行检测并定位其中的人脸位置,而人脸检测主要的技术实现难点在于:人脸表情变化、是否有遮挡物、光照条件等等,所以说实现人脸检测是一件相对复杂的事情。目前人脸检测方法主要有两种,一种是使用通用目标检测网络来训练人脸检测模型,另一种是使用专门的人脸检测网络。
    2.人脸关键点定位
    实时美颜中的人脸关键点定位技术主要是对人脸中眼睛、鼻子、眉毛等脸部轮廓进行关键点定位,这一步是在人脸检测之后,毕竟需要先进行人脸检测,然后再对检测到的人脸进行关键点定位。同样的,人脸关键点定位技术也需要注意人脸表情、是否遮挡、光照条件等问题,所以实现起来也是比较困难的。但是一旦有了关键点之后,就可以对图片(视频)中的人脸区域进行美颜、瘦脸、大眼等操作。这些算法应用在移动端时,Android可使用OpenGL ES,Ios可使用metal(根据人脸关键点位置对人脸进行瘦脸、美白、大眼等渲染)。
    3.磨皮
    实时美颜中常见的磨皮功能,顾名思义就是使人脸皮肤变得更加平滑,在图片(或视频)的人脸框部分再次进行肤色检测,从而保证只对人脸区域进行磨皮,磨皮时通常会用到图像处理的一些滤波算法,如高斯滤波或双边滤波等。
    4.美白
    美白对于实时美颜来说也是比较重要的一部分,在操作过程中需要对图片(或视频)所有像素点,获得其中的R\G\B\A值然后进行一定数目的增量。在进行图像处理时,会使用三原色来保存图片的颜色信息(取值范围通常在0-255),越靠近0图像就越黑,越靠近255图像就越白。
    以上只是对实时美颜中的部分功能和技术进行了简单分享,但实际上在实现过程中远比叙述的文字要困难的多,除此之外还需要注重APP客户端的兼容和各种机型适配的问题,所以并不建议个人进行实时美颜的开发工作。
    声明:以上内容均为作者本人原创,转载需注明作者及原文链接,欢迎转载分享。

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    发表于 2019-9-23 15:06:22 | 显示全部楼层
    鄙视楼下的顶帖没我快,哈哈
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