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关于美颜sdk的二三事(中)
发布来源:美狐美颜    Date:2020-06-02 10:09:22

上篇文章中提到了,在美颜sdk中,直播美颜和图片美颜的区别,以及直播美颜中经常遇到的技术难题和实现疑问。那么今天我们继续来聊一下剩余的其它几个问题。

美颜sdk

一、美颜sdk中最常见的祛痘、磨皮技术原理是什么?

首先,从图像处理的角度来看,什么是“痘”和“斑”。

一张图像所有的数据是一个二维的数据集合,其中每个元素都是一个像素点。如果将这些数据用几何的方式呈现出来,“痘”就是和周围点差异比较大的点,在图像处理领域,这个差异是通过灰度值来衡量的灰度,也叫“亮度”。灰度图,也就是黑白图。将彩色图转换为灰度图,图像的关键特征不会丢失。

举个例子,人的眼睛在观察物体时,首先注意的物体的边缘情况。反应在一张图像里面的边缘,就是与周边灰度差异较大的点,类似的,“痘”也是与周边点的汇出差异较大,相比色彩,人的眼睛对灰度会更加的敏感,这也是为什么对视频进行压缩的时候,会更加偏向于丢弃色彩部分的数据,而尽量保留亮度数据。

美颜sdk

二、美颜sdk中,脸部贴图、实时整容、大眼瘦脸等效果是如何实现的?

其实这些效果的核心是人脸识别技术。在直播时,从摄像头采集到每一帧画面,随后进行人脸识别,再标示出关键点的位置,结合图像技术得到最终效果。

小编之前在文章中多次讲到人脸识别技术,今天再给大家稍微总结下。人脸识别领域可分为机器学习与深度学习两类方案。

机器学习:机器学习识别物体的过程是首先搜集大量的图像素材,再选择一个算法,使用这个算法来解析数据、从中学习,然后对之后捕捉到的图像做出决策和预测。

深度学习:深度学习于机器学习不同的是,它模拟人类自己去识别人脸的思路。即人类去观测物体这样的一种方式,首先获取海量的人脸数据,在收到以后才有海量样本做训练,根据抓取到核心的特征建立一个网络。因为深度学习就是建立一个多层的神经网络。然后不同的层级会负责不同的算法,一层层不断地去优化,最终会得到想要的美颜效果。

以上,就是关于美颜sdk,客户经常或可能问到的问题,由于篇幅限制,还有一部分剩余的问题将在下一篇文章中继续讨论,如果您对美颜sdk开发感兴趣,欢迎咨询官方客服。

声明:本文由美狐原创,未经允许禁止转载,谢谢合作。

本文标签: 美颜sdk
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