計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)（OpenCV）（微課版） 課件 第7章 圖像美顏

圖像美顏第6章0學(xué)習(xí)目標(biāo)1.項(xiàng)目介紹2.空域?yàn)V波理理論基礎(chǔ)3.項(xiàng)目實(shí)現(xiàn)學(xué)習(xí)目標(biāo)了解空域?yàn)V波的基礎(chǔ)知識(shí)；了解美顏的算法原理掌握OpenCV3.0實(shí)現(xiàn)濾波處理的相關(guān)函數(shù)使用方法；學(xué)習(xí)目標(biāo)1.項(xiàng)目介紹隨著視頻類APP的流行，美顏技術(shù)也變得越來越廣泛?！懊李仭?，顧名思義，對(duì)圖片里的人臉進(jìn)行美化。在圖片類、短視頻類和直播類的APP中，都存在“美顏”的影子：圖片類的APP中，最具代表性的是美圖秀秀，美圖的人像美容，便用到了“美顏”技術(shù)；短視頻類的APP中，突出的是抖音和快手，這類APP在錄制短視頻的時(shí)候，有美顏、美妝等選項(xiàng)；直播類的APP中，像映客、YY等都在主播進(jìn)行直播時(shí)加入了“美顏”技術(shù)。美顏牽涉到的技術(shù)包括：人臉檢測、人臉關(guān)鍵點(diǎn)定位、瘦臉、磨皮、美白等技術(shù)。本項(xiàng)目主要講解的美顏中的磨皮技術(shù)，其主要技術(shù)采用的是圖像處理中的圖像濾波算法。1.項(xiàng)目介紹2.空域?yàn)V波理論基礎(chǔ)空域?yàn)V波是基于鄰域處理的增強(qiáng)算法，是一種直接在圖像進(jìn)行處理的算法，即對(duì)每一個(gè)像素的灰度值進(jìn)行處理。它應(yīng)用模版對(duì)每個(gè)像素與其周圍鄰域的所有像素進(jìn)行數(shù)學(xué)運(yùn)算得到該像素的灰度值，新的灰度值的大小不僅域該像素的灰度值有關(guān)，而且還與其領(lǐng)域內(nèi)的像素值值的灰度有關(guān)?；静襟E：1.將模板在待濾波圖像上滑動(dòng)，并將模板中心與圖中某個(gè)像素位置重合2.將模板上的各個(gè)像素與模板下的各對(duì)應(yīng)像素的灰度值相乘3.將所有乘積相加（為保持圖像的灰度范圍，常常將灰度值除以模版中像素的個(gè)數(shù)）得到的結(jié)果作為圖中對(duì)應(yīng)模板中心位置的像素值。2.1空域?yàn)V波使用卷積模版時(shí)候，常常會(huì)碰到邊界問題：當(dāng)處理圖像邊界像素時(shí)，卷積模版與圖像使用區(qū)域不能匹配，卷積核的中心與邊界像素點(diǎn)對(duì)應(yīng)，卷積運(yùn)算將出現(xiàn)問題。常用的處理辦法有：1.忽略邊界像素，即處理后的圖像將丟掉這些像素。、2.保留原邊界像素，即復(fù)制邊界像素到處理后的圖像。在OpenCV3.0內(nèi)，濾波處理的函數(shù)主要包括：均值濾波、方框?yàn)V波、高斯濾波、中值濾波、雙邊濾波等。其中方框?yàn)V波、均值濾波、高斯濾波為線性濾波，中值濾波、雙邊濾波為非線性濾波。2.1空域?yàn)V波OpenCV中的函數(shù)blur（均值濾波）就是一種平滑濾波，均值濾波是將當(dāng)前像素周圍像素點(diǎn)的像素平均值作為當(dāng)前像素點(diǎn)的像素值，均值濾波采用函數(shù)blur完成，其語法形式為:voidcv::blur(InputArraysrc，OutputArraydst,Sizeksize,Pointanchor=Point(-1,-1)，intborderType=BORDER_DEFAULT）2.2均值濾波方框?yàn)V波也同樣釆用周圍像素點(diǎn)的平均值作為當(dāng)前像素點(diǎn)的像素值，釆用函數(shù)boxFilter完成，其語法形式為:voidcv::boxFilter(InputArraysrc,OutputArraydst,intddepth,Sizeksize,Pointanchor=Point(-1,-1),boolnormalize=true,intborderType=BORDER_DEFAULT)2.3方框?yàn)V波簡單的圖像處理均值濾波中每個(gè)像素點(diǎn)的權(quán)值是一致的，高斯濾波中將中心點(diǎn)的權(quán)值加大,遠(yuǎn)離中心點(diǎn)的權(quán)值減小，最后取得當(dāng)前點(diǎn)的像素值。例如，其模板可以為：高斯模糊采用函數(shù)GaussianBlur完成，其語法格式為：voidcv::GaussianBlur(InputArraysrc,OutputArraydst,Sizeksize,doublesigmaX,doublesigmaY=0,intborderType=BORDER_DEFAULT)2.4高斯濾波中值濾波是取當(dāng)前像素點(diǎn)及其周圍臨近像素點(diǎn)總共奇數(shù)個(gè)像素點(diǎn)，將這些像素點(diǎn)排序，然后將位于中間位置的值作為當(dāng)前像素點(diǎn)的像素值。中值濾波釆用函數(shù)medianBlur實(shí)現(xiàn)，具體語法格式為：voidcv::medianBlur(InputArraysrc,OutputArraydst,intksize)2.5中值濾波2.6雙邊濾波雙邊濾波，是指有兩種因素影響著濾波，一種是空間距離，一種是顏色差值范圍?？臻g距離決定距離當(dāng)前像素多遠(yuǎn)的像素能夠影響當(dāng)前濾波；顏色差值范圍是指在當(dāng)前指定空間范圍內(nèi)，與當(dāng)前顏色的差值在多少范圍內(nèi)能夠影響當(dāng)前的濾波結(jié)果。因此，在雙邊濾波函數(shù)內(nèi)存在著兩個(gè)參數(shù)，一個(gè)控制當(dāng)前濾波的距離，另一個(gè)控制影響當(dāng)前濾波的顏色差值（像素差值）。在OpenCV3.0內(nèi)，雙邊濾波函數(shù)為bilateralFilter，其語法格式為：voidcv::bilateralFilter（InputArraysrc,OutputArraydst,intd,doublesigmaColor,doublesigmaSpace,intborderType=BORDER_DEFAULT）3.項(xiàng)目實(shí)現(xiàn)3.1代碼框架3.1最終效果應(yīng)用場景：谷歌翻譯谷歌翻譯如果你想知道標(biāo)識(shí)上的外語是什么意思，只需要將手機(jī)上的攝像頭對(duì)準(zhǔn)這些文字，谷歌翻譯便可以馬上解