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就现在互联网各行业中的发展现状来看，大部分带有娱乐社交属性的平台都少不了美颜磨皮SDK，为什么这么说呢，因为无论是拍照还是拍视频，开启美颜磨皮是非常必要的，毕竟今日不同以往大家对美颜需求也越来越高。

在美颜磨皮SDK中，磨皮算法的实现可以说是比较重要的，其中包含两个主要的部分：滤波和肤色区域检测。

其中，滤波部分常用到3种算法。

1.高反差减弱

高反差保留算法，指通过高反差来得到皮肤细节的模板，根据模板中的细节区域（如皮肤中的部分斑点区域），从而将原图对应区域进行颜色减淡的处理，从而达到斑点部位的弱化，从而实现美颜磨皮的效果。这一算法在保留了人脸面部纹理的同时，可以减弱皮肤瑕疵颜色，使皮肤呈现自然光滑的效果。

2.保边滤波算法

指通过一些具有保留边远能力的滤波器，从而将图像磨平以达到皮肤光滑的目的。主要有导向滤波器、双边滤波器、局部均值滤波器、表面模糊滤波器等。这一算法可以使人脸皮肤区域平滑，但是后期需要添加一些算法来保留人脸面部的自然纹理。

3.其他算法

主要是一些未知的算法，在此就不多作赘述。

皮肤检测主要是基于颜色空间的皮肤颜色统计方法

开发美颜磨皮SDK时，使用该方法具备较高的误检率，这样一来就不会容易出现将其余区域肤色判定为人类肤色，从而导致非皮肤区域图像被滤波器平滑掉。

关于磨皮算法的部分参考代码如下所示

defget_unet_256(input_shape=(256, 256, 3),

                num_classes=1):

   inputs = Input(shape=input_shape)

   # 256

   down0 = Conv2D(32, (3, 3),padding='same')(inputs)

   down0 = BatchNormalization()(down0)

   down0 = Activation('relu')(down0)

   down0 = Conv2D(32, (3, 3),padding='same')(down0)

   down0 = BatchNormalization()(down0)

   down0 = Activation('relu')(down0)

   down0_pool = MaxPooling2D((2, 2),strides=(2, 2))(down0)

   # 128

……

   center = Conv2D(1024, (3, 3),padding='same')(down4_pool)

   center = BatchNormalization()(center)

   center = Activation('relu')(center)

   center = Conv2D(1024, (3, 3),padding='same')(center)

   center = BatchNormalization()(center)

   center = Activation('relu')(center)

      # center

以上就是美颜磨皮SDK在开发过程中的简单实现流程，可见要想实现高级自然的磨皮效果，还是需要借助一定的算法实现的，所以还是要找专业的美颜磨皮SDK服务商，从而确保接入不同类型的APP后可以顺利在前端实现应有的功能。

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