本文主要是对美颜sdk中所包含的基本算法做一个总结。一套完整的美颜sdk大概包含了美颜和美型两个方面，美颜主要是磨皮美白等效果，美型则是对眼睛、鼻子、脸型等做一些微调；一些高级版本的美颜sdk还会提供各式各样的滤镜、以及2D、3D贴纸，甚至会有AR效果。下面，小编将会对美颜sdk的一些算法展开进行描述。

一、美白

美白的目的是让皮肤变白，而不是简简单单让屏幕变得更亮，所以如何让周围环境不做出太多改变，是美颜美白所要考虑的问题之一。通常有些美颜sdk开发商会使用皮肤检测的方法，对满足条件的像素值进行提亮，其它不变，但是使用颜色检测的检测皮肤的话有两大缺点：第一，增加了判断条件，在GPU里面加入太多判断会严重影响GPU的效率。第二，数字图像一般都会有很强的椒盐噪声，当使用颜色检测的时候就会把噪声效果放大，所以不可取。这里采用的是基于灰度值的转换，也就是在转换后，要在像素值和新像素值之间以原像素的灰度作为参考因素进行插值，这样对于颜色过暗的部分尤其像头发部位就不会再有什么亮度上的改变。

二、磨皮

磨皮应该是美颜sdk里最重要的一个功能了，好的磨皮效果对用户的吸引力总是惊人的，应用于磨皮效果最简单的滤波就是双边滤波了，为什么不是高斯滤波呢，因为高斯滤波它只考虑了空间域，处理之后，整个图像或者视频会非常模糊，包括边界部分，而磨皮的目标则是不能失去边缘轮廓的细节，否则就会给人一种特别虚假的感觉，而双边滤波则考虑了空间域和像素域，能够满足保留边缘的需要。

三、美型效果

在美颜sdk上实现美型效果需要人脸的关键点检测，这个人脸识别有关，所以这里只能大概讲述一下美型的部分，而人脸关键点检测则不在此范畴。

所谓美型效果就是五官的调整，美型在图像处理上的核心做法就是液化效果，无论是眼睛还是其他部位的调整，其思路都是“液化”，关于这一点，由于篇幅原因，在此就不做过多展开了。

以上，就是关于美颜sdk的一些基本算法总结。如果您对美颜sdk开发感兴趣，欢迎咨询官方客服。

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