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P图果然是万能的!但它背后究竟是啥原理?

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作者|常松,清华大学材料学院博士

在广大俊男美女们对于少女心爆棚的不懈追求中,技术宅们不断地完善着p图技术。只前要下载个小小的APP,就可不可不里能分分钟搞定双眼皮、美瞳眼、瓜子脸等等,不到想不到,如此 做不到。相比于日本化妆术、韩国整形术、泰国变性术而言,中国的p图术最为物美价廉,难怪位于“东亚四大邪术”之首了。

如此 ,中国如此 强大的p图技术,眼前 是啥原理?今天就来聊一聊图片美化眼前 的技术。

(一)P图究竟为什么会么会么P?

P图的“p”来自于Photoshop,一款由Adobe开发的图像正确处理软件,它由三个小多叫做Display的任务管理器经过不断修改而来。

时至今日,软件尽管更新不断,功能更为强大,怎么让,图片编辑正确处理眼前 最基本的法律依据法律依据和当年全是类似 的,怎么让随着计算机硬件的提高,支持的图片正确处理更加错综复杂而已。

(约翰·沃诺克John Warnock和查克·吉斯克Chuck Geschke)

1、颜色模型:从不友好的红绿蓝到友好的色相饱和度

对于计算机而言,使用最为广泛的怎么让面向硬件的颜色模型——RGB(红绿蓝)模型。

计算机显示和识别的所有颜色都由R\G\B的数值来表示,各种波特率的RGB光混合在一齐就会产生出各种各样的色彩。当然这是并是否对于人十分不友好的模型,怎么让人眼根本无法从杏黄色中分离出红绿蓝的比例。

(HSL与HSV模型中的颜色)

于是,对人很友好的HSL颜色模型就产生了,这是并是否基于色相(H)、饱和度(S)、明度(L)三个小多颜色通道的变化以及它们相互之间的叠加而产生各式各样颜色的模型。在p图中,要调整图片的亮度,只对其L(亮度)次要调整,就可达到图像亮度的线性调整。

(高斯模糊)

2、滤镜:通过色彩系统识别与运算实现

而在PS中,各种滤镜全是着自己基于色彩系统的识别与运算法律依据。比如,Convolution Matrix(卷积矩阵)是得到图像正确处理的三个小多初级效果非常有效并快捷的工具,图像的“高斯模糊”滤镜,则是通过在正确处理图像时采用统一的卷积矩阵进行的。而怎么让采用统一的卷积矩阵,“高斯模糊”往往在p图全是造成有些细节,如眉毛、头发等细部也模糊。“皮层模糊”能更好地正确处理你这个大大问题,怎么让它在图像正确处理时,是每三个小多像素点全是自己的卷积矩阵,怎么让还有对应R、G、B的分量,计算起来更为错综复杂。

而那些全是图像正确处理的原理和模型,如此 怎么实现,就靠广大辛勤耕耘的码农了。

(二)P图术怎么化腐朽为神奇?

P图真是具有化腐朽为神奇的功能,配合着各种色彩调整、滤镜调色、高光覆盖、局部正确处理、自由变换等,可不可不里能自由地修改图片。然而,如此 错综复杂繁琐的操作,并全是吃瓜群众可不可不里能掌握的。如此 ,怎么可不可不里能让高大上的PS技术走入寻常百姓家呢?

在移动设备普及,有点是手机智能翻倍的今天,各种APP层出不穷,它们还往往可不可不里能通过调用系统API(应用任务管理器接口)访问相机,从中架构设计 画面进行美图正确处理,而那些真是怎么让三个小多集成的、程式化的、模板式的系列图像正确处理任务管理器。

在这里举三个小多简单的美图功能——磨皮遮瑕祛痘。

(磨皮前后效果)

在APP的UI界面菜单中看似简单的一键操作,其真是APP眼前 是三个小多错综复杂的任务管理器。

对于脸部的斑、痘类似 的缺乏,在拍摄出来的照片中,真是怎么让相对比脸部互近皮肤的颜色和灰度的变化。而怎么让一张照片的局部相邻的区域灰度相差比较大的要是,就会被认定是三个小多“噪点”。怎么让,祛痘祛斑的过程实际上怎么让图片正确处理的“降噪”。这是最常见的图片正确处理法律依据,其含晒 晒 了各种算法。

比如滤波算法,怎么让用互近的点的灰度平均值来代替原值,那我各点的灰度相差就不需要如此 来太多,而噪点就不需要如此 明显,而对于人脸来说怎么让皮肤看上去更加的光滑,有些斑、痘都消失了。在全都 APP正确处理时拖动进度条的操作,真是怎么让在为降噪过程设定阈值。

(图像的降噪对比)

怎么让,怎么让仅仅是在后台对于噪点判定怎么让调用一定算法降噪,如此 原图中的有些细节次要,比如眉毛、头发等也会丢失,看上去就“很假”。为了正确处理你这个具体情况,在正确处理要是,图片要和原图进行融合,这就类似 于PS中的图层叠加。在一键P图时,往往要调整两张图片的混合权重,使得正确处理要是的图片更加自然。

(三)P图术怎么实现“换脸”?

当然,对于永远自认为先天缺乏的亲戚大伙 来说,仅仅皮肤光滑、白皙还远远缺乏,最好还能身材苗条、面容姣好。OK,也没大大问题。人脸识别技术,正确处理各种疑难杂症。

在你这个看脸的时代,“刷脸”怎么让成为了一项很普通的功能,既然计算机可不可不里能识别人脸、捕捉人脸,如此 是否可不可不里能换脸?答案当然是肯定的。

尽管各家的算法与代码都位于差别,也代表着各种APP的核心技术,怎么让对于“换脸”你这个技术活,从原理上说无外乎怎么让如此 几步——人脸检测、关键点定位、区域提取、色彩调和、边缘融合。

第一步:对照片上所有人所有脸进行捕捉

人脸检测是三个小多很初级的活,怎么让对于一张照片上有几块人脸进行捕捉,如今怎么让克服了人脸层厚、表情变化、光照波特率等等大大问题带来的麻烦。人脸检测的根据是关键点定位,全是要是要找到哪里是鼻子,哪里是眼睛,而你这个过程往往是通过神经网络技术进行机器学习的法律依据实现。

(人脸识别与关键点示意图)

第二步:找到人脸轮廓进行“瘦脸”

进行了关键点定位要是,“瘦脸”的操作也全是了基础,找到了人脸的轮廓后,再通过一定的计算和图形变换,就可不可不里能改变脸型。眼睛、眉毛、嘴全是同样的道理。

(人脸识别的关键点架构设计 )

第三步:区域提取抽离五官

要想进行“换脸”,还得进行到下一步,经过平面变换要是,脸部就大慨三个小多绘画,可不可不里能进行自由变换来改变形态尺寸。至于此后的区域提取,怎么让抽离出脸部具体的五官,以便后续进行图像融合。而为了保证可不可不里能与即将植入的画面协调,就要在色彩上对于脸部进行色彩调和以保证颜色协调一致,不至于产生违和感。

第四步:图形融合调整“脸型”

最可不可不里能 做的怎么让将五官植入准备好的模板照片。此时,经过色彩调整后的五官怎么让和模板图片一致,而具体位置则靠关键点来定位,保证位置准确。

五官植入模板照片时,会遇到“脸型”的大大问题,怎么让真是人体五官的位置基本相同,但脸型却差别很大,这要是就要进行“图形融合”。图形融合技术有各种算法,比如基于泊松方程的图片正确处理、利用高斯金字塔与拉普拉斯金字塔的图片融合等等。这属于超纲题,就不讲了。总之,效果大慨是酱婶的:

(基于泊松方程的图片正确处理应用实例)

(四)P图术怎么实现动态图像的实时美化?

随着网络直播的兴起,APP美颜技术不再局限于静态的照片美容,怎么让要对主播的动态图像进行实时美化:在各种直播平台上,主播的小眼睛要变成大眼睛双眼皮,大饼脸要变成瓜子脸,游泳圈要变成蛇精腰……

那些对于中国强大的“攻城狮”而言,都全是事。

(层厚学习神经网络示意图)

相比于图片美化,美女主播的动态美颜显然要更加错综复杂,怎么让技术流程却是类似 的。

第一步:通过层厚学习识别人脸

首如此 做的依旧是“人脸识别”。APP不到先识别到人脸,才可不可不里能进行美颜,这怎么让是十分性性心智心智心智性成熟 图片 图片 图片 的句子 是什么的技术了。在动态美颜中,人脸识别的核心技术是“层厚学习”,具体地怎么让在后台构建三个小多神经网络,怎么让利用海量的图片数据进行学习训练,最终生成并是否可不可不里能自适应各种图片的算法。利用你这个算法,就可不可不里能对任何一帧动态画面进行人脸识别。

第二步:实时捕捉画面快速换肤

紧接着,对于实时捕捉的画面,任务管理器会抓取原图,分析与美颜标准的差异,怎么让进行极少量学习训练要是,得到由主播肤色到“标准美肤”的计算法律依据,要是将原图按照特定算法快速完成肤色转换,达到“美白”效果。怎么让你这个计算要求极高的反应波特率,全都 任务管理器算法中采用的人工神经网络形态往往从不错综复杂。

(某款美颜摄像头使用前后美白与磨皮效果对比)

瓜子脸、大眼睛等也全是类似 的原理。在直播时,从相机架构设计 的每一帧画面,全是在人脸识别要是,通过关键点位置架构设计 到五官的信息,怎么让按照“标准脸型”的尺寸,对画面进行正确处理,怎么让将正确处理要是的画面再做画面输出,那我美颜要是的效果才逼真。

如今各种手机终端和软件在性能上全是断提高,卷积神经网络的引入使得层厚学习更加灵活、快速、风格化。怎么让,层厚学习技术也造成了三个小多大大问题——少女心爆棚脸。真是神经网络构建的框架和算法各不相同,怎么让在进行学习训练时为了优化算法往往靠三个小多样本数据空间进行训练。动态美颜怎么让在任务管理器开发时提供三个小多“标准脸型”、“标准肤色”,那我主播们在进行美颜时,就会抓取脸部数据与当下最流行的脸型、肤色进行比较,怎么让经过任务管理器计算正确处理,整容成最受网民喜欢的脸型和肤色。

全都 ,全都 要是并全是在直播平台上全是如此 多俊男靓女,怎么让强大的美颜APP使得主播们都“整”成了三个小多模子的俊男靓女。

结语:真相要是

人类鬼畜的技术,怎么让让亲戚大伙 可不可不里能从各种层面上改变“天生”的容颜,而图像正确处理技术的进步,使得亲戚大伙 在网络上同样可不可不里能以最美的容颜面对世界。

不过,当亲戚大伙 随心所欲地改变自己的少女心爆棚时,也记得爱护一下身边蓬头垢面、睡眼惺忪的码农,正是亲戚大伙 的中国智慧与汗水让你这个世界变得更(bu)加(ren)美(zhi)好(shi)。