在上篇文章中，小编为大家详细解释了美颜sdk中常用的磨皮算法，今天继续为大家讲解美颜sdk其它热门功能的算法。
一、人脸抠图
说起人脸抠图功能所用到的算法实际上并不是很难理解，其核心就是利用肤色和纹理识别相对精确的人脸范围，皮肤区域色彩光照变化比较大的时候会集中在一个比较小的区域内，提取的难度并不大，也有很多美颜sdk开发商会通过机器学习的模型参考，以此提高效率。
最后得到人脸蒙版时再将滤镜与之结合，以此获得想要的磨皮效果，除人像以外的区域还是以原图的特征得以保留，细节方面也不会有缺失，以目前情况来说，人脸抠图算法的底层逻辑相当不错。
二、人脸检测与人脸对齐
然后我们再来聊一聊美颜sdk中比较高级的算法，此算法大多应用于“瘦脸”功能中，而它的底层逻辑就是人脸检测与对其算法。人脸检测顾名思义就是对人脸的识别算法，这个比较好理解。那么，人脸对齐算法是什么呢？用大白话来说的话就是匹配具体人脸轮廓以及人脸五官之后才能使用美颜和美型的功能。以瘦脸功能为例，在确定好目标面部区域后，再计算美颜后图像中的每个像素与原图像素相应的位置，最后再通过插值的方式计算实际像素的数值，以此得出最终图像。
三、智能美妆
最后我们再来讲一下近期爆火的智能美妆功能，自从智能美妆功能上线以来便得到了广大用户的喜爱，因为它仅需一键便可解决平时繁琐的化妆步骤，非常方便。实际上，智能美妆的算法的基础与美型差不多，核心点也是人脸检测与人脸对齐，只要找准了平时需要化妆的补位即可，最终再将预设好的美妆效果与人脸五官匹配、像素映射即可。一般来说，智能美妆有两种常见的处理模式：
第一种处理方式是根据五官的位置计算关键点像素，再通过扫描线的方式扫描每个关键点像素；另一种方式则是预先设计像素区域的掩码，再具体计算进行相应人脸关键点匹配，最终消除人脸位置大小、方向不同造成的偏差即可。
以上就是小编总结的美颜sdk中常见的算法，当然这并不是全部，小编会在后续文章中继续给大家科普，如果您对美颜sdk有需求，欢迎咨询美狐官方客服。
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