美顏相機正在被越來越多愛美的朋友們熟悉並使用，無論是旅遊還是逛街，都能看到人們使用美顏相機拍照的身影。那麼美顏相機裡神奇的瘦臉、磨皮、美白等功能是如何實現的呢？ 美顏一張照片首先要進行人臉檢測，即檢測圖片中是否存在人臉，並定位其位置。這個過程主要的技術難點在於圖片中可能存在光照條件變化、人臉姿態變化、人臉表情變化以及遮擋等問題。

在深度學習理論誕生之前，人們主要使用人工設計好的特徵來訓練檢測器檢測人臉；當深度學習在計算機視覺領域佔據絕對主導地位之後，人們便開始嘗試用深度神經網路來做人臉檢測。目前，主流的用來訓練人臉檢測模型的方法有兩種，一種是使用通用的目標檢測網路，如SSD（Single Shot MultiBox Detector，單次多邊框探測器）、YOLO（You Only Look Once，只看一遍圖片就能把目標檢測出來）等；另一種是專門的人臉檢測網路，如CascadeCNN（Convolutional Neural Network Cascade for FaceDetection，級聯結構的卷積神經網路）等。

檢測到人臉後，就需要對人臉關鍵點進行定位，即對眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴以及臉部輪廓進行定位。傳統的人臉關鍵點定位技術有ASM（Active Shape Model，主動形狀模型），CPR（Cascaded Pose Regression，級聯姿勢迴歸）等。

有了定位到人臉的關鍵點以後，便可以對人臉區域進行瘦臉、磨皮、美白等“美顏”操作。瘦臉是透過對畫素位置進行偏移來實現對臉部區域的放大、縮小，即由變形前座標根據變形對映關係，得到變形後坐標。這其中變形對映關係是最關鍵的，不同的對映關係將得到不同的變形效果。平移、縮放、旋轉等對應的都是不同的對映關係，即不同的變換公式。在實際計算過程中，要運用插值的方法來保證變形後的影象是連續、完整的，這樣影象才不會失真。

磨皮是使面板看起來更加光滑，其主要應用了計算機影象處理的一些濾波演算法，如高斯濾波或雙邊濾波等。 美白是在影象處理領域中使用三原色來儲存圖片的顏色資訊，三個值的取值範圍是0～255，越靠近0，影象就越黑；越靠近255，影象就越白。

美顏相機強大之處在於它的磨皮功能，原理就是用美顏相機拍攝後相機會根據人臉的一些資料和海量的資料蒐集來的場景除去臉上的一些黑斑、痘印等，然後根據五官比例進行適當的修正。還能改變膚色

美顏相機的濾鏡功能，其首要條件還是對人臉進行識別，然後過濾一些臉上的毛孔、黑頭之類的小雜質。美顏相機能夠美化人的眼睛，都說眼睛是心靈的窗戶，美顏相機就將此變得更大更亮了，再透過調整就會是整張臉變得比素顏照美麗幾倍。

現在的美顏相機種類越來越多，其中美顏特效也使人眼花繚亂。換上特效後，這個相機先會分析你的臉型，然後給你畫一個適合的妝容。

美顏相機裡具有神奇的瘦臉、磨皮、美白等功能。要美顏一張照片，首先要對人臉關鍵點進行定位，即對眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴以及臉部輪廓進行定位。有了定位後，便可以對人臉區域進行瘦臉、磨皮、美白等“美顏”操作。

瘦臉是透過對畫素位置進行偏移來實現對臉部區域的放大、縮小，即由變形前座標根據變形對映關係，得到變形後坐標。這其中變形對映關係是最關鍵的，不同的對映關係將得到不同的變形效果。

平移、縮放、旋轉等對應的都是不同的對映關係，即不同的變換公式。在實際計算過程中，要運用插值的方法來保證變形後的影象是連續、完整的，這樣影象才不會失真。

磨皮是使面板看起來更加光滑，其主要應用了計算機影象處理的一些濾波演算法，如高斯濾波或雙邊濾波等。

美白是在影象處理領域中使用三原色來儲存圖片的顏色資訊，三個值的取值範圍是0～255，越靠近0，影象就越黑；越靠近255，影象就越白。

美顏相機的背後，是影象處理的原理。

所謂影象處理，也就是一種在影象上做編輯的方法。“編輯”，也就是透過某些特定的規則，修改影象元素的數值，以達到想要的目的。