上一篇文章中，小编介绍了美图中关于五官调整和自动美妆的美颜sdk算法，今天小编将继续介绍美图中的另外两种美颜算法：染发算法和五官分析。

一、染发算法

实时染发需要单独讲解，因为算法模型比较难，需要进行深度学习训练才能将头发的不同区域进行分割。尤其在实时染发效果中，为了实现每一根头发的染发色泽及在波动头发时的光线渲染效果，需要按照特定的流程才能进行操作，如下：

头发的分割步骤和前面讲过的人像抠图类似，一些细节如刘海等处理涉及更加精密的算法设计，这里不再赘述。头发染色过程直接关系到最终的效果。头发的染色不能在RGB色彩空间中操作，一般应到HSV或者HIS空间中记性，这样可以保留图像的亮度等效果。所以染色的过程就是保留头发区域的分量不变，将其他颜色、色调分量替换为目标发色就可以了。

一般采用一个color map来进行颜色变换。例如，color map上面的每一个像素点颜色和输入图像的头发区域的像素点保持比例对应关系。比如，对于输入图像的头发区域的像素点X0，在颜色Color Map中找到对应位置的像素点Y0，将Y0的RGB转换为HSV颜色空间，得到目标颜色的H、S、V值，然后将H、S赋值给X0完成染色。染不同的头发颜色对应替换Color map就行。如果需要染彩虹色的头发，Color Map就必须换成7种颜色。

最后，为了突出头发丝的细节，可以使用图像锐化算法，以增加纹理特效，呈现发丝的效果。图像锐化算法可以采用如Laplace锐化和USM锐化等。

二、五官分析

美图中还集成了五官分析的美颜sdk应用，即根据手机相机中的实时照片数据得出人物的五官特点，包括眉形、脸型、鼻型、眼型、唇型，然后再和标准脸型的数据性对比。

这一过程基于人脸的关键点数据可以对五官进行建模，或者和标准脸型的五官参数进行对比。基于关键点的五官建模需要根据一些几何学和人脸的特点进行计算。以脸型判断为例，按照“三庭五眼”的标准，人的脸型大概分成6种，分别为圆形脸、方形脸、长形脸、瓜子脸、椭圆脸和菱形脸。所谓三庭五眼，就是眉头和鼻尖的平行线将脸三等分，眼头和眼尾四条垂直线把脸横向五等分。因此可以用三庭五眼的标准定量地对人脸进行分类。五官分析作为辅助功能，更利于美颜sdk其他功能的实现。

以上，就是美图的所有美颜sdk算法，通过解析美图中的美颜算法，可以从中获得灵感，从而扩展出更多的功能算法，如果您对美颜sdk开发感兴趣，欢迎咨询官方客服。

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