说到美颜SDK中的“磨皮”功能，大家应该不会太过陌生，毕竟它是用户使用频率较高的一个功能，但每当说起它背后的算法，大部分人实际上是比较模糊的。今天小编就用“大白话”来给大家讲述一下磨皮算法，让大家快速认识一下它。

一、磨皮简介

在讲解美颜SDK磨皮算法之前，我们先来了解一下磨皮是什么？经常自拍的朋友应该比较清楚，大部分人的面部并非完美无瑕，而是有各种肌肤问题，例如痘印、雀斑、黑痣等，而磨皮的目的就是淡化面部这些瑕疵，让皮肤变得细腻，以此达到美颜效果。所以，磨皮算法应该做到哪些事情呢？

首先，第一步便是确定人脸上的特征点，如痘痘、暗色粗糙皮肤；第二步就是对面部瑕疵点进行处理，完成美化。

二、算法分析

我们通常看到痘痘和暗色皮肤，仔细观察，会发现这些特征点和周围正常皮肤在肤色上有一个差别；如果拍照拍下来，用灰度值查看这个图片，你会发现特征点灰度值较低，而正常白色皮肤灰度值较高，这是一个凸变的过程，正常皮肤到特征点，灰度值从高点陡然下跌；可以用这个现象来把特征点提取出来。

另一个是局部粗糙皮肤，其局部灰度值，也需要尽可能将数字磨平，让它和正常皮肤一样，也会有一个灰度值徒然下降的过程。 

三、特征点提取

这里需要一种滤波算法，可以是均值化滤波、高斯滤波、双边滤波和导向滤波等算法，考虑到手机CPU性能，一般会选择高斯滤波，加权求平均的算法；试想一下，一张二维灰度值人脸图片，特征点灰度值低，正常皮肤灰度值高，滤波算法过后，正常皮肤变化不大，特征点因为周围正常皮肤灰度值较高的原因，普遍灰度值会有一个变大的效果，这个时候用原图灰度值减去滤波后的灰度值，那么特征点的灰度值是小于0位负的，正常皮肤灰度值为正的，就得到整张人脸图片的特征点了。

最后便是特征点加强、特征点亮化处理、细节补偿等操作，然后用户即可得到想要的图片效果，因为受限于篇幅问题，牵扯的很多复杂内容就不详细展开了。

以上就是磨皮在美颜SDK中的实现过程，如果你对美颜SDK接入感兴趣，欢迎咨询在线客服。

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