图像视频滤镜与人像美颜美妆算法详解

本书主要介绍了与图像视频滤镜和人像美颜美妆特效相关的算法基础知识与方法思路。从多年前的Photoshop到今天的手机拍照App，以及功能强大的智能图像处理软件的普及程度可以看出，滤镜、美颜和美妆已是照片/视频美化操作不可或缺的部分。本书从传统方法开始，系统地讲述了调色、滤波、变形等图像算法，并以此为基础讲解了各种图像滤镜、人像美颜美妆特效的算法思路与代码实现，最后扩展到基于深度学习的AI滤镜及美颜算法。全书条理清晰，由简到难，通俗易懂。

本书非常适合对图像算法，尤其是图像特效、人脸美化感兴趣的初学者，或者想从事相关工作但又缺少经验的人员，抑或是图像美化相关领域的设计师等。

胡耀武，CSDN博客专家，2012年硕士毕业于浙江理工大学信号与信息系统专业。先后供职于杭州虹软科技有限公司、杭州九言科技有限公司、杭州趣维科技有限公司等上市公司和独角兽互联网公司，现为杭州趣维科技有限公司（小影App）资深视觉图像算法工程师。多年来专注于图像滤镜、人像美颜美妆、动漫手绘等相关图像特效算法的研究，曾负责多款亿级用户量App的图像算法研发工作，拥有数十个算法专利申请，在人像美化特效方面有着深厚的积累和经验。

从Photoshop到“美图秀秀”，从“化妆师”到“美妆相机”，从卡片机拍照到如今的智能AI美颜相机，人像美颜美妆算法已经成为移动端图像和视频处理的核心竞争点。

美颜美妆算法行业，也成了图像处理和计算机视觉方面一个众人追捧的职业方向。

然而，如何快速进入这个行业，以及需要掌握哪些算法知识与该怎么学等，这些问题正在困扰着无数的初学者。

这本书应运而生……

1.本书由业内专家贾志刚、周平、姜霄棠联袂力荐。

2 本书作者多年专注于图像滤镜、人像美颜美妆、动漫手绘等相关图像特效算法的研究，曾负责多款亿级用户量App的图像算法研发工作，在人像美化特效方面有着深厚的积累和经验。

3 本书系统、全面地介绍了与图像视频滤镜和人像美颜美妆特效相关的算法基础知识与方法思路，涵盖了市面上流行的美颜美妆App的特效功能，包括传统方法和基于深度学习的AI滤镜和美颜算法。

序

作为本书的序，本人谈一下自己多年从事图像算法工作的一些经验。要学好图像算法，其实很简单，只有一句话：“打好基础，明确目标，三思而行，求真务实，举一反三。”这句话很短，却很有用。

打好基础：“九层之台，起于累土；千里之行，始于足下。”学好图像算法，绝不是一蹴而就的。

明确目标：“闻道有先后，术业有专攻。”图像算法类目繁多，我们要做的是选择一个自己喜欢并愿意为之奋斗不息的目标和方向。

三思而行：理论指导实践，多思考，理论正确是成功的前提，切忌盲目动手。

求真务实：实践出真知，检验图像算法可行性最有效的方法就是书写代码来实现，切忌眼高手低。

举一反三：事物之间是相互联系的，图像算法也一样，任何一个好的算法都可以应用到很多场景，而不只是一个地方。算法工程师要善于思考、挖掘和总结。

如果一个初学者真正做到了上述这几点，那么，他必然能成长为行业的佼佼者。

努力吧，少年！

胡耀武

前言

“爱美之心，人皆有之”，古往今来，人们追求美的脚步，从未停止过。随着社会文明越来越发达，人们对美的追求有增无减，这也造就了当下人像美颜美妆算法行业的火爆。从Photoshop到“美图秀秀”，从“化妆师”到“美妆相机”，从卡片机拍照到如今的智能AI美颜相机，人像美颜美妆算法已经成为移动端图像和视频处理的核心竞争点。美颜美妆算法行业，也成了图像处理和计算机视觉方面一个众人追捧的职业方向。然而，如何快速进入这个行业，以及需要掌握哪些算法知识与该怎么学等，这些问题正在困扰着无数的初学者。

本书着眼于与人像照片、视频相关的滤镜、美颜美妆等特效算法的原理及开发实践等内容，结合Photoshop等工具的使用，以理论分析为基础，代码实践为指导，引领读者走进这个行业，并以循序渐进的方式，逐步了解、研究和深入这个行业。希望这本书可以为这个行业添砖加瓦，帮助到想学习相关内容的读者。

本书第1章以Photoshop常用功能为基础，介绍基本的图像处理算法的内容，这部分内容涵盖了常用的颜色空间、图像基本变换、滤波与锐化，以及边缘检测等，是滤镜、美颜美妆等复杂算法的基础，同时也是初学者的必学内容。第2章介绍与图像滤镜相关的算法内容，包括颜色滤镜、几何滤镜、混合滤镜和智能滤镜等，真正开始进入本书的主题，同时以“美图秀秀”和Instagram的相关滤镜为示例，开启实战之路，图像滤镜也是本书的第一个重点内容。第3章主要介绍人像美颜算法，这一章以保边滤波算法为基础，介绍人像美颜常用的方法、算法原理，以及对应的开发流程。同时，结合“美颜相机”App的美颜特效，进行代码级实战操作。第4章介绍与人像变形相关的内容，以图像变形算法为基础，详解人脸变形特效的开发流程、算法实现思路等，并以瘦脸、大眼为例进行实战训练。第5章介绍人脸化妆算法的原理及开发流程，以市面上主流妆容特效为例，各个击破，单独揭秘。前5章以传统图像算法为基础，第6章以深度学习技术为基础，介绍常用的网络架构与功能解析，并以阿里巴巴开源深度学习推理引擎MNN为依托，介绍深度学习算法的开发及部署到各个平台的流程等内容。第7章以AI为基础，介绍目前主流的AI美颜、美妆滤镜等特效算法的原理、实现与部署等内容。

全书内容以图像滤镜、美颜美妆特效算法为核心，涵盖市面上流行的美颜美妆App的特效功能，详细解析了相关的算法原理，并结合代码步步为营，切实保障每一位初学者都能在这一领域渐入佳境，帮助他们在未来走得更远！

在此，感谢我们当下这个蓬勃发展的互联网时代，感谢无数开源的资料和为之辛勤工作的人们，让我们可以更加高效地学习和分享，并用自己的努力去创造更加美好的生活。还要感谢电子工业出版社，感谢同事及亲朋好友的鼓励和帮助，有你们的支持才有此书的出版，谢谢！

请访问http://www.broadview.com.cn/39018下载本书提供的附加参考资料。本书中提供的源代码，可在下载的“Code.zip”文件中查询；正文中提及参见“链接1”“链接2”等时，可在下载的“参考资料.pdf”文件中查询。

目录

第1章　图像基础必备 1
1．1　Photoshop功能模块介绍 1
1．1．1　颜色模式 2
1．1．2　RGB颜色模式基础调节 3
1．2　图像颜色空间 9
1．2．1　RGB颜色空间 9
1．2．2　HSV颜色空间 19
1．2．3　YUV颜色空间 24
1．2．4　CIELab颜色空间 27
1．3　图像处理基础算法 33
1．3．1　图像灰度化 33
1．3．2　图像阈值化 36
1．3．3　图像直方图 38
1．3．4　图像的亮度/对比度调整 41
1．3．5　图像的饱和度调整 45
1．4　图像滤波与锐化算法 48
1．4．1　图像均值滤波 49
1．4．2　图像高斯滤波 54
1．4．3　图像拉普拉斯锐化 60
1．4．4　图像USM锐化 63
1．5　图像边缘检测算法 67
1．5．1　Sobel边缘检测 67
1．5．2　经典Canny边缘检测 72
1．6　本章小结 79
参考资料 79
第2章　照片滤镜详解 81
2．1　初识滤镜 81
2．2　颜色滤镜 85
2．2．1　算法颜色滤镜 85
2．2．2　LUT颜色滤镜 89
2．3　几何滤镜 96
2．4　混合滤镜 100
2．5　智能滤镜 102
2．6　“美图秀秀”中的阿宝色滤镜算法与实现 104
2．7　Instagram 1977滤镜算法与实现 113
2．8　本章小结 118
参考资料 119
第3章　人像美颜算法详解 120
3．1　图像保边滤波算法 120
3．1．1　双边滤波算法 121
3．1．2　Surface Blur滤波算法 128
3．1．3　Guided滤波算法 133
3．1．4　局部均值滤波算法 140
3．1．5　Anisotropic滤波算法 147
3．1．6　Smart Blur滤波算法 153
3．1．7　MeanShift滤波算法 158
3．1．8　BEEPS滤波算法 165
3．1．9　其他滤波算法 173
3．2　人像皮肤检测算法 174
3．2．1　基于颜色空间的皮肤检测算法 175
3．2．2　基于高斯模型的肤色概率计算方法 182
3．2．3　皮肤检测在磨皮中的应用 185
3．3　人像美肤算法 188
3．3．1　皮肤美白算法 189
3．3．2　皮肤调色算法 196
3．4　人像磨皮算法 199
3．4．1　通用磨皮算法 200
3．4．2　通道磨皮算法 203
3．4．3　高反差磨皮算法 208
3．4．4　细节叠加磨皮算法 214
3．4．5　其他磨皮算法 217
3．5　人像美颜算法与实战 219
3．5．1　“美颜相机”中的效果分析 219
3．5．2　“美颜相机”中的效果实现 222
3．6　本章小结 233
参考资料 233
第4章　人像变形特效算法详解 236
4．1　基础图像变形算法 236
4．1．1　图像仿射变换 237
4．1．2　图像透视变换 242
4．1．3　图像反距离加权（IDW）插值变形算法 246
4．1．4　图像特征线变形算法 250
4．1．5　图像MLS变形算法 258
4．1．6　图像三角剖分变形算法 273
4．2　人像美颜变形算法 274
4．2．1　人像美颜瘦脸算法之手动瘦脸 275
4．2．2　人像美颜瘦脸算法之自动瘦脸 279
4．2．3　人像美颜大眼算法 286
4．2．4　其他脸部变形算法 291
4．3　本章小结 293
参考资料 293
第5章　人像美妆算法详解 294
5．1　美妆算法简介 294
5．2　美妆算法―美瞳 298
5．2．1　美瞳效果的PS实现 298
5．2．2　美瞳效果的算法实现 300
5．3　美妆算法―腮红 307
5．3．1　腮红效果的PS实现 308
5．3．2　腮红效果的算法实现 309
5．4　美妆算法―眼妆 315
5．4．1　眼妆算法―眼影 315
5．4．2　眼妆算法―眼线/睫毛/双眼皮 325
5．5　美妆算法―眉毛 332
5．5．1　美眉效果的PS实现 333
5．5．2　美眉效果的算法实现 334
5．6　美妆算法―立体修鼻 338
5．6．1　立体修鼻效果的PS实现 339
5．6．2　立体修鼻效果的算法实现 340
5．7　美妆算法―唇妆 344
5．7．1　唇彩效果的PS实现 345
5．7．2　唇彩效果的算法实现 347
5．7．3　唇彩的其他算法实现 357
5．8　仿“美妆相机”DEMO实战 361
5．8．1　美妆软件―DLL算法部分 362
5．8．2　美妆软件―UI交互部分 364
5．9　本章小结 381
第6章　AI美颜算法基础必备 382
6．1　AI美颜发展现状 382
6．2　经典人脸检测网络MTCNN 383
6．2．1　IOU和NMS 383
6．2．2　MTCNN网络剖析 385
6．3　经典图像分割网络U-Net 388
6．4　经典残差网络ResNet 392
6．5　阿里前向推理引擎MNN 397
6．5．1　MNN推理引擎介绍 398
6．5．2　MNN编译与模型转换工具 400
6．5．3　MNN的使用 404
6．5．4　MNN的测试工程 407
6．6　本章小结 409
参考资料 409
第7章　AI美颜算法详解 411
7．1　AI美颜概述 412
7．2　AI美颜之人像分割算法 413
7．3　AI美颜之背景虚化 417
7．4　AI美颜之人像染发 423
7．4．1　头发分割模块 424
7．4．2　头发染色模块 427
7．5　AI美颜之美甲 431
7．5．1　指甲分割模块 433
7．5．2　指甲染色模块 436
7．6　AI美颜之智能磨皮 446
7．6．1　通用AI美颜磨皮框架 446
7．6．2　AI皮肤分割模块 447
7．6．3　美颜模块 450
7．7　AI美颜之人脸检测 455
7．7．1　分析人脸检测算法 455
7．7．2　实现人脸检测算法 456
7．8　AI美颜之人脸关键点检测 466
7．8．1　网络设计 466
7．8．2　数据准备 469
7．8．3　训练与测试 470
7．9　AI美颜之性别识别 471
7．10　其他AI美颜技术探讨 474
7．10．1　AI滤镜 474
7．10．2　AI美妆 477
7．10．3　AI瘦身 478
7．10．4　AI换脸 479
7．10．5　AI颜值评分 481
7．11　本章小结 481
参考资料 482