計算機視覺應(yīng)用實戰(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1.項目介紹2.空域濾波理理論基礎(chǔ)3.項目實現(xiàn)學(xué)習(xí)目標了解空域濾波的基礎(chǔ)知識；了解美顏的算法原理掌握OpenCV3.0實現(xiàn)濾波處理的相關(guān)函數(shù)使用方法；學(xué)習(xí)目標1.項目介紹隨著視頻類APP的流行，美顏技術(shù)也變得越來越廣泛?！懊李仭?，顧名思義，對圖片里的人臉進行美化。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在錄制短視頻的時候，有美顏、美妝等選項；直播類的APP中，像映客、YY等都在主播進行直播時加入了“美顏”技術(shù)。美顏牽涉到的技術(shù)包括：人臉檢測、人臉關(guān)鍵點定位、瘦臉、磨皮、美白等技術(shù)。本項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.項目介紹2.空域濾波理論基礎(chǔ)空域濾波是基于鄰域處理的增強算法，是一種直接在圖像進行處理的算法，即對每一個像素的灰度值進行處理。它應(yīng)用模版對每個像素與其周圍鄰域的所有像素進行數(shù)學(xué)運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)。基本步驟：1.將模板在待濾波圖像上滑動，并將模板中心與圖中某個像素位置重合2.將模板上的各個像素與模板下的各對應(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數(shù)）得到的結(jié)果作為圖中對應(yīng)模板中心位置的像素值。2.1空域濾波使用卷積模版時候，常常會碰到邊界問題：當處理圖像邊界像素時，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對應(yīng)，卷積運算將出現(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、方框濾波、高斯濾波、中值濾波、雙邊濾波等。其中方框濾波、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空域濾波OpenCV中的函數(shù)blur（均值濾波）就是一種平滑濾波，均值濾波是將當前像素周圍像素點的像素平均值作為當前像素點的像素值，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均值濾波方框濾波也同樣釆用周圍像素點的平均值作為當前像素點的像素值，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方框濾波簡單的圖像處理均值濾波中每個像素點的權(quán)值是一致的，高斯濾波中將中心點的權(quán)值加大,遠離中心點的權(quán)值減小，最后取得當前點的像素值。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前像素點及其周圍臨近像素點總共奇數(shù)個像素點，將這些像素點排序，然后將位于中間位置的值作為當前像素點的像素值。中值濾波釆用函數(shù)medianBlur實現(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。空間距離決定距離當前像素多遠的像素能夠影響當前濾波；顏色差值范圍是指在當前指定空間范圍內(nèi)，與當前顏色的差值在多少范圍內(nèi)能夠影響當前的濾波結(jié)果。因此，在雙邊濾波函數(shù)內(nèi)存在著兩個參數(shù)，一個控制當前濾波的距離，另一個控制影響當前濾波的顏色差值（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.項目實現(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識上的外語是什么意思，只需要將手機上的攝像頭對準這些文字，谷歌翻譯便可以馬上解