美狐实时美颜是怎样给平台运营带来“润色效果”的

在这个美颜当道的泛娱乐时代，实时美颜已经成为了检测app好坏的一道关卡，而各大平台开发商为了有效贴合用户需求并增加app自身的营销亮点，纷纷在美颜部分着重加力，以此来获得广大用户对app的高留存率。那么，美狐实时美颜到底是怎样给平台运营带来一定的“润色效果”的呢？

1.人脸检测的实现

通常实时美颜中的人脸检测技术是指对图片（或视频）中的人脸进行检测并定位其中的人脸位置，而人脸检测主要的技术实现难点在于：人脸表情变化、是否有遮挡物、光照条件等等，所以说实现人脸检测是一件相对复杂的事情。目前人脸检测方法主要有两种，一种是使用通用目标检测网络来训练人脸检测模型，另一种是使用专门的人脸检测网络。

2.人脸关键点定位

实时美颜中的人脸关键点定位技术主要是对人脸中眼睛、鼻子、眉毛等脸部轮廓进行关键点定位，这一步是在人脸检测之后，毕竟需要先进行人脸检测，然后再对检测到的人脸进行关键点定位。同样的，人脸关键点定位技术也需要注意人脸表情、是否遮挡、光照条件等问题，所以实现起来也是比较困难的。但是一旦有了关键点之后，就可以对图片（视频）中的人脸区域进行美颜、瘦脸、大眼等操作。这些算法应用在移动端时，android可使用opengl es，ios可使用metal（根据人脸关键点位置对人脸进行瘦脸、美白、大眼等渲染）。

3.磨皮

实时美颜中常见的磨皮功能，顾名思义就是使人脸皮肤变得更加平滑，在图片（或视频）的人脸框部分再次进行肤色检测，从而保证只对人脸区域进行磨皮，磨皮时通常会用到图像处理的一些滤波算法，如高斯滤波或双边滤波等。

4.美白

美白对于实时美颜来说也是比较重要的一部分，在操作过程中需要对图片（或视频）所有像素点，获得其中的r\g\b\a值然后进行一定数目的增量。在进行图像处理时，会使用三原色来保存图片的颜色信息（取值范围通常在0-255），越靠近0图像就越黑，越靠近255图像就越白。

以上只是对实时美颜中的部分功能和技术进行了简单分享，但实际上在实现过程中远比叙述的文字要困难的多，除此之外还需要注重app客户端的兼容和各种机型适配的问题，所以并不建议个人进行实时美颜的开发工作。

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