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关于美颜sdk,你可能想问这些
发布来源:美狐美颜    Date:2021-07-07 15:41:25

今天小编整理了有关美颜sdk的一些技术向问题和解答,已解决大家对美颜sdk中的编码、适配、应用场景的疑问。

美颜sdk

1、直播美颜sdk目前面临最大的技术难题是什么?

适配一直是直播美颜sdk中最难处理的问题。以安卓为例,由于安卓设备和系统类型较多,导致在安卓平台上,直播美颜sdk很难做到兼容所有设备。安卓直播,从技术上分为硬编和软编两种方案。

硬编:即采用硬件加速,通过GPU进行视频编码,特性是省电、性能好,是目前最佳的方案,但无法支持个别机型,另一方面,一些厂商在硬件层和软件层做适配时,缺乏相关支持。

软编:通过CPU进行视频编码,比较耗电、性能差,但能兼容绝大部分设备。主流的直播平台一般是自动适配,保证最佳效果。

2、如何将美颜技术嵌入到硬件中?

以美图手机为例,它使用的是安卓系统,在软件层面,和一般的应用开发是相似的:通过一款自带的拍照应用,通过调用系统API访问相机,采集到画面,然后通过美颜处理。

在安卓平台,一般使用OpenGL ES进行图像处理。在OpenGL ES中编写算法,实现效果,最后将处理的结果传输给CPU,然后生成最终的照片。

美颜sdk

3、运动物体检测,然后把人脸部分单独提取出来做美颜,这样做对性能的要求是提高了还是会降低?

一般都没有把人脸单独提取出来做美颜,美颜sdk是通过肤色检测来确定美颜范围的。如果是在运动中做检测和跟踪,对性能的要求肯定高。如果追踪的比较紧,需要每帧都做检测,性能要求肯定是非常高,以毫秒计。

4、深度学习类算法相比传统的基于特征的算法,性能差距有多大?

深度学习采用的多层神经网络,运算量大,相比传统的机器学习算法,一般来说,差距至少是好几个数量级,这个和网络结构、层级有直接关系。在移动设备上,使用深度学习算法来实现一些图像识别、甚至是达到美颜,这是时下的一个研究热点。随着手机硬件的等级越来越高,实现实时美颜处理指日可待。

以上,就是针对于美颜sdk的一些技术上的问答汇总。如果您对美颜sdk接入有需求,欢迎咨询客服。

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本文标签: 美颜sdk
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