图像变形算法一直以来都是计算机图形学和图像处理领域的一个研究热点，其最直接的定义就是指按照规则或者方法将一张图像扭曲为另一张图像。这使得此技术能在美颜sdk中得到广泛的应用。

一、算法应用总概

随着短视频应用的兴起，几乎可以在任何一款直播或者短视频应用中看到美颜sdk的图像变形特效，例如大家熟知的faceu。因为图像变形特效即可以美化人像，也可以“丑化”人像。其中人脸美型算法就是以图像变形特效为基础，从而产生大眼、瘦脸等特效，而恶搞的丑化变形则可以让用户看到一些非常有趣的呆萌形象，类似的效果在“抖音”上层出不穷，例如啊哈哈镜，让我们的生活增添了不少乐趣。

接下来，小编将对此技术中用到的算法进行简单地分类介绍。

二、图像仿射变换

图像仿射变换是图像处理和计算机图形学中最基础的二维坐标变换，实际上就是二维坐标的平移、旋转、缩放、翻转与错切的组合变换。仿射变换的特点是保持图像在二维平面中的“平直性”和“平行性”，但是角度会随着参数的改变而改变，在这里，其具体的算法不再展开。

三、图像透视变换

透视变换，是指利用透视中心、像点、目标点三点共线的条件，按透视旋转定律使承影面绕迹线旋转某一角度，破坏原有的投影光线束，仍能保持承影面上投影几何不变的变换。透视变换可以直观地理解空间变换或者三维坐标变换，而仿射变换则可以直观理解为平面变换或者二维坐标变换。由于三维空间包括了二维平面，因此，仿射变换则可以直观理解为二维坐标变换。由于三维空间包括了二维平面，因此，仿射变换是透视变换的一种特殊形式。

四、图像反距离加权插值变形算法

前面小编介绍了最基础的仿射变换和透视变换，虽然它们应用广泛，但在很多情况下无法实现复杂的图像变形。那么，一种简单地反距离加权插值变形算法应运而生（简称IDW插值算法）。

IDW插值算法通俗地讲就是根据给定的控制点和控制点的位移矢量，来计算控制点对周围像素的反距离加权权重影响，从而实现图像中每一个像素点的位移矢量（方向和距离），来计算控制点对周围像素的反距离加权权重影响，从而实现图像中每一个像素点的位移。

IDW插值算法比较简单，对于人像美颜中的瘦脸、胖脸等简单的人脸变形特效有不错的效果，速度也比较快。当然，速度本身与点位多少成正比，点位越多，速度越慢，这也限制了它无法做一些非常复杂的人脸全局变形。

以上，就是部分图像变形算法在美颜sdk中的应用和实现，如果你对美颜sdk开发感兴趣，欢迎咨询官方客服。

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