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基于GPUImage的实时美颜滤镜

来源:二三四教育网

1.背景

2.GPUImage

利用GPUImage对摄像头数据添加滤镜的示例2.1

    其实美颜也是一样,如果有这么一个美颜的滤镜(姑且叫做GPUImageBeautifyFilter),那么只需要把示例2.1中的GPUImageColorInvertFilter替换成GPUImageBeautifyFilter即可。我们只需要做一个GPUImageBeautifyFilter就能实现实时美颜了,问题来了,到底什么算是美颜呢?我的理解是,大家对于美颜比较常见的需求就是磨皮、美白。当然提高饱和度、提亮之类的就根据需求而定。本文将着重介绍磨皮的实现(实际上GPUImageBeautifyFilter也实现了美白、提亮等效果)。

3.磨皮

高斯模糊效果示例3.1 双边滤波效果示例3.2

     对比3.1和3.2,双边滤波效果确实在人脸细节部分保留得更好,因此我采用了双边滤波作为磨皮的基础算法。双边滤波在GPUImage中也有实现,是GPUImageBilateralFilter。

    根据图3.2,可以看到图中仍有部分人脸的细节保护得不够,还有我们并不希望将人的头发也模糊掉(我们只需要对皮肤进行处理)。由此延伸出来的改进思路是结合双边滤波,边缘检测以及肤色检测。整体逻辑如下:

磨皮处理逻辑图3.3

     Combination  Filter是我们自己定义的三输入的滤波器。三个输入分别是原图像A(x, y),双边滤波后的图像B(x, y),边缘图像C(x, y)。其中A,B,C可以看成是图像矩阵,(x,y)可以看成其中某一像素的坐标。Combination  Filter的处理逻辑如下图:

Combination Filter逻辑图3.3

     下面是主要的shader代码:

combination filter的shader代码3.4

     Combination Filter通过肤色检测和边缘检测,只对皮肤和非边缘部分进行处理。下面是采用这种方式进行磨皮之后的效果图:

最终磨皮效果图3.5

     对比3.5与3.2,可以看到3.5对人脸细节的保护更好,同时对于面部磨皮效果也很好,给人感觉更加真实。

4.延伸

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