前面的几篇文章，小编都是在讲直播美颜sdk中的机器学习和深度学习的人脸识别技术。接下来小编将讲一下更多关于实战方面的东西：人脸磨皮算法。

磨皮是最基础的直播美颜sdk中功能。人脸磨皮主要是主要是祛斑、祛痘、淡化黑眼圈等。它的效果直接决定了最终输出图像的质量。然而，这个算法所主要依靠的技术就是图像滤波。

什么是图像滤波

图像滤波的主要目的是去除图像中的噪点从而平滑图像。滤波过程需要用到一个过滤器，最常用的是线性过滤器。滤波过程就是把图像的每一个像素值输入过滤器，输出即为得到的滤波平滑处理后的图像，过滤器是一个含有加权系数的窗口，这个加权系数就是过滤器的核。常见的过滤器有，均值滤波器、高斯滤波器、双边过滤器。

1、均值过滤器

均值过滤器是最简单的过滤器，用像素点周围像素的平均值代替原像素值，在滤除噪点的同时也会滤掉图像的边缘信息。在OpenCV中，使用boxFilter（）和blur（）函数进行均值滤波。其中滤波的核的大小是自定义的，一般核越大，图片处理完的效果越模糊。

2、高斯滤波器

高斯滤波器是最常用的过滤器，其作用原理和均值过滤器类似，都是取过滤波窗口内像素的均值作为输出。但是其窗口模板的系数和均值过滤器不同，均值过滤器的模板系数都为1，而高斯过滤器的模板系数则随着距离模板中心的增大而减小，所以，高斯过滤器相比于均值过滤器会减弱图像的模糊程度。另外，高斯滤波具有可分离性，可以吧二维高斯运算转换为一维高斯运算，其本质上为一个低通过滤器。

3、双边过滤器

双边滤波是一种非线性地保留了图像边缘的滤波方法，它结合图像的空间邻近度和像素值相似度，并同时考虑空域信息和灰度相似性，以达到保边去噪的目的。因此双边滤波器综合了高斯过滤器和α-截尾均值过滤器的叠加处理效果。双边过滤器使用二维高斯函数生成距离模板，使用一维高斯函数生成值域模板。

以上，就是直播美颜sdk中，常用的滤波器介绍，如果您对直播美颜sdk开发感兴趣，欢迎咨询官方客服。