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大众对美颜需求的逐渐增强，使得互联网各平台开始意识到美颜功能的重要性。当然，对于美颜SDK开发者来说，他们在开发过程中也需要适当根据平台的不同特性，从而进行细微的调整，但总体来看美颜SDK的技术实现难点还是比较相同的。

所谓的技术实现难点，其实主要涉及的是人脸特征点（关键点）定位追踪、磨皮美白、人脸检测、特效处理这四个部分。

人脸特征点（关键点）定位追踪

为了对图像和视频中给定的人脸进行特征点定位，同时还需要准确的给出人脸五官和轮廓的坐标点，即眼睛、鼻子、嘴巴等位置。而且基于视频流方面的保证，需要注意图像帧之间特征点是否连续。以避免人脸在出现表情、侧脸、光照环境等各种条件下依旧可以准确实现定位，并且精准的跟踪人脸特征点的位置。

磨皮美白

在这个部分，比较常用的磨皮算法有高斯模糊和双边滤波，但具体使用哪种算法还需要根据平台需求和侧重点对细节部分进行处理，而美白算法大致目标是将人脸肤色暗沉的部分区域变得更加白皙透亮。这样一来，在开发美颜SDK过程中注重人脸细节部分是非常重要的。

人脸检测

人脸检测其实是实现前面两部分的基础，因为要首先在图像或视频中快速、精准的找到人脸，然后再实现其他的功能。考虑到用户体验所造成的影响，开发者需要把握好检测到人脸的时间，如果是在APP端比较理想的处理时间在5ms以上，当然还需要做到2-3ms处理一帧同时需要兼顾精准率，以达到快速且精准的实现人脸检测。

特效处理

人脸特征点定位部分达到一定准确性之后，特征点会组成网格并对该网格按照固定参数进行局部形变，这样一来就可以实现大眼瘦脸等算法。在这部分里需要注意的是，在选择算法的过程中需要注意种类，因为用户美颜需求的不断变化，锥子脸和浮夸大眼特效已不再是大家所喜欢的，所以需要注意避雷以防踩到用户喜好的雷。

通过对技术实现难点的简单介绍，相信大家对美颜SDK开发的相关内容也有了一定了解。不可否认的是，用户的美颜需求只会逐渐增强，而美颜功能日后也将成为众多平台的必备功能。

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