日韩性视频-久久久蜜桃-www中文字幕-在线中文字幕av-亚洲欧美一区二区三区四区-撸久久-香蕉视频一区-久久无码精品丰满人妻-国产高潮av-激情福利社-日韩av网址大全-国产精品久久999-日本五十路在线-性欧美在线-久久99精品波多结衣一区-男女午夜免费视频-黑人极品ⅴideos精品欧美棵-人人妻人人澡人人爽精品欧美一区-日韩一区在线看-欧美a级在线免费观看

歡迎訪問 生活随笔!

生活随笔

當前位置: 首頁 >

美肤磨皮算法OpenCV3实现

發布時間:2025/7/14 35 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 美肤磨皮算法OpenCV3实现 小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

為什么80%的碼農都做不了架構師?>>> ??

參考一個大神的美膚公式:

Dest =(Src * (100 - Opacity) + (Src + 2 * GuassBlur(EPFFilter(Src) - Src + 128) - 256) * Opacity) /100?

OpenCV3實現算法如下:

```python

# -*- coding: utf-8 -*-
'''
美膚-磨皮算法
Dest =(Src * (100 - Opacity) + (Src + 2 * GuassBlur(EPFFilter(Src) - Src + 128) - 256) * Opacity) /100 ;
'''
import cv2
import numpy as np

def beauty_face(img):
? ? dst = np.zeros_like(img)
? ? #int value1 = 3, value2 = 1; 磨皮程度與細節程度的確定
? ? v1 = 3
? ? v2 = 1
? ? dx = v1 * 5 # 雙邊濾波參數之一?
? ? fc = v1 * 12.5 # 雙邊濾波參數之一?
? ? p = 0.1
? ?
? ? temp4 = np.zeros_like(img)
? ??
? ? temp1 = cv2.bilateralFilter(img,dx,fc,fc)
? ? temp2 = cv2.subtract(temp1,img);
? ? temp2 = cv2.add(temp2,(10,10,10,128))
? ? temp3 = cv2.GaussianBlur(temp2,(2*v2 - 1,2*v2-1),0)
? ? temp4 = cv2.add(img,temp3)
? ? dst = cv2.addWeighted(img,p,temp4,1-p,0.0)
? ? dst = cv2.add(dst,(10, 10, 10,255))
? ? return dst

img = cv2.imread('../datas/s3.png')
dst = beauty_face(img)
cv2.imshow("SRC",img)
cv2.imshow("DST",dst)

cv2.waitKey()
cv2.destroyAllWindows()

運行結果:

轉載于:https://my.oschina.net/wujux/blog/1563461

總結

以上是生活随笔為你收集整理的美肤磨皮算法OpenCV3实现的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯,歡迎將生活随笔推薦給好友。