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都是技术流，为啥老公拍的那么丑，它拍的就自然又好看？

来源：科普中国

审核专家：徐润生

加利福尼亚大学人工智能博士

随着各类直播、短视频和社交媒体的兴起，我们仿佛生在一个“人均美女帅哥”的社会，事实真是如此吗？

拜各类技术和软件的发展所赐，当我们出现在镜头面前时，计算机算法就已经自动将采集到的人像进行了美颜处理，因此，镜头里的人总是美美的。

那么，这些软件背后需要用到什么程序算法呢？计算机是如何识别人的面部和身体，并美化这些部位呢？

通过美颜相机粗略处理过的照片来源丨pexels.com

今天，我们就一起来了解美颜软件是如何工作的。

美颜和绘画有很多相似性，绘画首先是画线稿，确定人体基础结构；然后在线稿之上进行上色，逐步丰富细节，最后完成一幅作品。

我们拍摄的原始人体图像也是“画线稿”，手机收集原始数据，将图像传送到后台进行定位和识别，这一步的目的是确定人体的特征位置，接下来开始“上色”，用算法和技术，对五官或身体部位进行分析、处理、美化，最后得到美颜后的图像。

只不过完成一幅绘画作品需要较长的时间，而美颜却是瞬时的、即刻的，这背后需要有强大的计算机技术作为支撑。

接下来我们以人脸美颜（如美白、磨皮、美肤）为例，具体聊聊美颜主要用到的专业技术。

人脸美颜的几个关键步骤人脸关键点定位技术

我们可以用美颜相机给眼睛画眼影，给嘴唇涂口红，这些功能怎么精准地识别图像中人脸的特定部位呢？

来源丨上观新闻

这里用到的是人脸关键点检测技术，即确定五官的精准位置，可以通过寻找脸部特征点，如眼睛、眉毛、鼻、嘴、脸部外轮廓来实现。

目前主流的人脸关键点检测方法有两种：基于特征（feature-based）的人脸检测和基于图像（image-based）的人脸检测。使用最多的是基于特征的人脸检测方法，且人的眼睛会被首先识别。一般来说，定位的关键点数量越多，最终的美颜效果越好。目前流行的定位关键点数有5、21、29、68、96等，以68点最为经典，如下图所示，左脸、右脸的最外点分别是0、16，左眼外角、内角分别是36、39，右眼外角、内角分别是45、42，下巴为8，鼻根、鼻尖分别为27、30，嘴中心为66。

人脸关键点定位

来源丨CSDN

原始人脸数据被上传至后台，人脸检测技术对原始的图像帧进行识别。人眼、眉毛、T型区（眼睛+鼻子构成的区域）、嘴、下巴会被依次识别。识别的数据被放入人脸信息结构体中，之后再被应用到具体的美颜算法中，对特定部位进行美化。

来源丨搜狐

磨皮技术

女生在化妆前会先涂一层粉底液，主要作用是美白和减少皮肤瑕疵，相当于美颜功能中的“磨皮”和“美白”。

磨皮是美颜最基本的一步

来源丨网络

好的磨皮效果应该是怎样的？首先最重要的是让皮肤变光滑，同时还要尽量保留更多细节（如皮肤肌理），让五官轮廓清晰可见，这样的图片看起来更真实、更有质感。

来源丨电视剧剧照

磨皮用到的是图像平滑技术，因为在拍摄图像时会受到噪声干扰，使图像质量降低，因此要对噪声进行过滤。过滤后的图像将变得平滑，多余无用的信息会被剔除掉。

过滤图像噪声的工具是滤波器，一般常用的滤波器有中值滤波、边缘保持滤波、双边滤波（又称高斯双边滤波）等方法。中值滤波和边缘保持滤波的缺点是不能很好地保留图像的边缘信息；而双边滤波可以保留大量人脸细节且确保边界处不会被模糊掉，因此使用最为普遍。

原图像（左）与双边滤波处理后的图像（右）

来源丨见水印

人像经过双边滤波处理后，可以明显看到皮肤变光滑了，且轮廓边缘清晰，我们可以调节参数，得到不同的磨皮效果。

让皮肤更白皙

我们人眼的像素很高，能看见色彩斑斓的世界，那没有“眼睛”的计算机怎么识别颜色呢？

图像中的颜色一般用RGB模式表示，R、G、B分别代表红、绿、蓝，数字从0～255变化。当R、G、B数值越趋于0，图像越黑；而数值越接近255，颜色就越白。此外，还有HSV色彩空间（H、S、V分别代表色彩、饱和度、明度），这两种颜色空间可以通过算法实现转换。

其它颜色模式和RGB的对应关系“色相”分类下的角度（即色彩）、饱和、明度分别对应HSV来源丨维基百科很多美白技术会将RGB转化为HSV后再调整。先用算法对皮肤像素的颜色数据进行大量统计，得到肤色像素的取值范围，然后再调节像素的各项数值大小。当H、S、V的数值分别趋于0°、0和100%时，皮肤最白最亮。

HSV颜色空间模型

来源丨百度百科

原图像（左）与美白、磨皮后的图像（右）

来源丨pexels

让脸变得更小

不愿减肥又想拥有小脸怎么办呢？打开美颜软件的瘦脸功能啊！

其实，瘦脸、大眼、瘦鼻等调整都用到了液化变形技术。液化算法以一个点为中心，在其影响范围内，我们推动中心点使图像形状发生改变。在圆形内，离中心O点越近，变形越明显。

下图为液化算法的原理示意，O为圆形的中心点，R为液化半径，当我们将O向着OA方向拖动时，则图像中的像素C会变换到D的位置。经过一系列公式，我们可以算出圆形区域内每个变换后的点的像素值，这样就能得到变换后的图像。

液化算法的原理示意图

我们将面部区域当作一个圆形，选择某点作为圆心，设定液化半径，半径内的点就可以向着一定的方向移动发生变形，最后再渲染得到瘦脸效果。

来源丨pexels

相机替人“化妆”

美颜相机里还能DIY妆容，包括口红、腮红、眉毛、眼妆等，深受不会化妆的“手残星人”喜爱。

来源丨pexels

相机里植入了预先设计的不同风格的妆容模版，当人脸出现后，首先会基于人脸关键点检测识别出特定部位，然后妆容模版会投射到人脸特定区域，最后妆容和原图像进行高效合成。

以眉毛为例，相机提供了多套眉毛的图片模版，先检测出原图像眉毛的关键点位置，眉毛的第一个关键点会作为贴合的起始位置；算法还会对眉毛模版的大小和范围作出调整，使模版和原眉毛更好地贴合；最后在原图上进行融合，得到自然、逼真的眉毛效果。

美颜相机里的多种眉毛选择

来源丨某美颜相机

美颜是个技术活。今天我们只是分享了美颜基础功能的相关算法和技术，美颜还有很多高级功能，比如特效装饰、抠图等，这些功能用到的图像算法会更复杂，大家可以多探索一下哦。

来源丨pexels

关键词： 分别代表 颜色空间 基于特征

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