一般来讲，直播美颜sdk中的祛痘有两种实现方式，一是采用高度磨皮，去掉痘痘跟周围不同的像素，做一个局部的平均；还有一种方式是做图像修复。从效果上来看，基于图像修复技术做祛痘的效果会更好，接下来就给大家重点介绍一下直播美颜sdk中的这种技术。

一、图像修复算法介绍

图像修复是图像复原中的一个重要内容，主要利用那些被破坏区域的边缘，即边缘的颜色和结构，复制、混合到损坏的图像中进行修复图像。OpenCV中集成了用于修复小尺度缺损的数字图像修补技术，即利用待修补区域的边缘信息，同时采用一种由粗到精的方法来估计等照度线的方向，并采用传播机制将信息传播到待修补的区域内，以便达到较好的修补效果。

二、图像修复原理

修复一个像素点具体原理如下：

如下图所示，Ω区域是待修复的区域，而δΩ是指Ω区域的边界。要修复Ω中的像素，就需要计算出新的像素值来代替原值。

现在假设p点是要修复的像素，以p为中心选取一个小邻域B（ϵ），该邻域中的点像素值都是已知的，ϵ就是OpenCV函数中的参数inpaintRadius。q为Bϵ（p）中的一点，这里需要用邻域Bϵ（p）中的所有点计算p点的新灰度值。但是邻域内的每个像素点所起的作用是不同的，所以就引入了权值函数，这里的w（p,q）是权值函数，用来限定邻域中各像素的贡献大小。

其中，d0和T0分别为距离参数和水平集参数，一般都取1.方向因子dir（p，q）保证了离p点越近的像素点对p点的贡献越大。水平集距离因子lev（p，q）保证了离经过点p的待修复区域的轮廓线越近的一只像素点对点p的贡献越大。

三、通过图像修复算法实现祛痘

根据inpaint（）函数的原理，选择要修复的区域，然后对这个区域进行修复，python调用了模拟美颜相机的手动祛痘操作，以获取当前的坐标，然后绘制出一个圆，对圆里面的图像做修复。

选中图像中黑色斑点的位置，然后生成一个单通道的mask，利用这个单通道的mask图像进行inpaint操作。从运行结果来看，算法对祛痘的效果表现很好，圆形对图像进行了修复，修复后的图像与原本的皮肤非常相近，基本看不出太大区别。

以上，就是在直播美颜sdk中，如何利用图像修复算法实现祛痘的大体过程，如果您对直播美颜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。