开发工具

Python版本：3.5.4

相关模块：numpy模块；cv2模块；dlib模块。

环境搭建

安装Python并添加到环境变量，pip安装需要的相关模块即可。

注1：

cv2即opencv-python模块。

注2：

dlib模块在anaconda3下可以直接pip安装，否则容易出错。相关文件中提供了编译好的python3.5版本的whl文件，供非anaconda3使用者安装使用。

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主要思路

声明：

主要思路是根据项目源代码推测的，不算是我的思路，希望我没有猜错。

特征提取：

利用dlib库提取面部特征，面部特征点包括：

下巴、嘴、鼻子、左右眼、左右耳等部分。

针对人脸的不同部分进行具体的美化操作。

另外，由于dlib库无法提取额头边界坐标，而额头的美颜也十分重要。。。

因此假设额头在眉心附近，并通过相应的参数做出一个椭圆作为额头的粗略估计。

实际操作过程中需要将与五官重合部分剔除，并只保留与鼻子肤色相同的部分。

美化方法：

就是很平常的美白、增加鲜艳度、磨皮和锐化操作。

美白和增加鲜艳度在HSV空间实现；

磨皮用了高斯滤波器和双边滤波器；

锐化用的是卷积锐化算法。

具体实现过程详见源代码。

使用演示

说明：

根据自己的需求调用相应的美化方法实现美颜。

默认参数仅供参考，以实际效果为准，可以自己调整一些参数让效果看起来更棒。

使用方式：

在cmd窗口运行Beauty.py文件即可。

待处理照片路径在源代码232行，请自行修改。

演示1：

失败2：

失败3：

T_T好吧效果比较一般。。。

更多

总体来说。。。效果比较一般。。。

同时我发现有些头型并不适合用这个算法美颜。。。比如我试了马云的照片。。。结果很不OK。。。

而且参数似乎不太好调。。。

做成Demo的话或许会好调很多。。。

有兴趣的朋友可以试试去做个美图秀秀高度不仿版。

T_T，就这样吧。