ThinkChat🤖让你学习和工作更高效,注册即送10W Token,即刻开启你的AI之旅 广告
# 人脸美妆之唇色检测算法研究 目前,随着人脸检测识别技术的日趋成熟,人脸美化技术的竞争也愈演愈烈,诸如移动设备应用类中的美咖相机,美图秀秀,Perfect 365,天天P图等等,这些应用无疑都在给人们的感官生活带来新的乐趣与新的体验,今天,我在这里给大家介绍一下,这些人脸美妆技术中一个必不可少的内容—-唇彩。 # 唇彩的实现分为以下几个步骤: * **嘴唇粗略检测** * **嘴唇精确检测** * **嘴唇涂色** * * * ##嘴唇粗略检测 嘴唇粗略检测的方法包括两种:  - 1\. 手动标记  手动标记往往是让用户自己移动特征点来定位嘴唇区域。这种方式略繁琐。  - 2\. 自动标记  自动标记往往是通过人脸识别技术,获取嘴唇的大概位置。人脸识别的技术目前已经日趋成熟,市面上诸如Face++等等,我们可以直接调用。  一般而言,目前的美妆软件中,首先使用自动标记,得到嘴唇的大概位置,如果无法检测到人脸,那么,会进一步让用户手动标记,这样给用户一种友好的用户体验。 ##嘴唇精确检测 嘴唇精确位置检测,关系到唇彩的准确度,进而影响美妆的整体效果。这里我介绍两种简单的嘴唇检测算法:  - 1\. 基于YIQ颜色空间的唇色检测算法  -参考论文:基于肤色和唇色信息的人脸检测方法的研究 ~~~ 算法原理:在YIQ颜色空间中,Y表示亮度信号,I和Q表示色度信号,Q分量代表的颜色变化正好覆盖了嘴唇的颜色范围,因此,通过对嘴唇样本的分析,得到嘴唇区域在YIQ颜色空间中的分布范围,以此来判断唇色。 YIQ颜色空间与RGB颜色空间对应关系如下: Y = 0.299 * r + 0.587 * g + 0.114 * b; I = 0.596 * r - 0.275 * g - 0.321 * b; Q = 0.212 * r - 0.523 * g + 0.311 * b; ~~~ 唇色统计的分布结果: | 分量 | 范围 | | --- | --- | | Y | [80,220] | | I | [12,78] | | Q | [7,25] | 对于当前像素P(x,y),先转换为YIQ,然后分辨判断YIQ分量是否符合上述唇色分布结果,如果符合,则该像素为唇色像素。  -2\. 基于R,G分量分析的唇色检测算法  -参考文献:一种快速鲁棒的唇部检测方法  这个算法主要是提出了一个唇色判断公式:  logG(B0.391∗R0.609)T 这个公式的由来,是作者根据另外一篇文献TW Lewis.Lip feature extraction using ed exclusion.改进而来,至于原因什么的我们不用关心,我们关心的是如何最简单的理解与实现效果呵呵。  这篇论文中并没有给出T的取值,这里我给一个经验值:T= - 0.15;  公式中的B,R自然就是RGB颜色空间的对应分量了,对应于某个像素P(x,y),如果符合这个公式,那么,这个像素就是唇色像素了。  -3\. 算法效果  以上两种算法的效果如下所示:  ![](https://box.kancloud.cn/2015-12-30_56837dec55256.jpg)  以上两种方法是基于颜色空间唇色统计的方法,具有速度快,计算简单的特点,但是,由于统计的结果只代表大多数,并非全部,因此,这两种像素都不可能完全判断各种条件下的唇色像素,尤其是不同环境光条件下,容易出现误判。对于这个缺点,一般,我们会在人脸识别后,得到嘴唇的大概位置,在这个大概位置中,使用这些算法,这样一般就可以检测到相对准确的嘴唇区域了,后期在结合一些形态学算子,就可以得到准确的嘴唇区域了,对于唇彩涂色,也就完成了关键的一步了。 ##嘴唇涂色 嘴唇涂色就是根据嘴唇检测得到的准确区域,结合颜色Color的RGB值对其进行上色的过程。  嘴唇涂色一般使用YUV颜色空间,Y表示灰度值,UV表示颜色特征。假设嘴唇区域某像素P(x,y),涂色值Color(R,G,B),我们先计算P的Y值,然后计算Color的UV值,这样我们就得到了涂色之后的目标YUV,在将这个YUV映射到RGB即可。 ##主要代码 这里放上嘴唇检测的代码程序,供大家参考: ~~~ public Bitmap LipsDetectBmp(Bitmap src) { Bitmap a = new Bitmap(src); int w = a.Width; int h = a.Height; BitmapData srcData = a.LockBits(new Rectangle(0, 0, a.Width, a.Height), ImageLockMode.ReadWrite, PixelFormat.Format32bppArgb); byte* p = (byte*)srcData.Scan0; int r = 0, g = 0, b = 0, offset = srcData.Stride - w * 4; double Y = 0, I = 0, Q = 0; double k = 0; for (int j = 0; j < h; j++) { for (int i = 0; i < w; i++) { b = p[0]; g = p[1]; r = p[2]; ////////////////Process image... //算法1 Y = 0.299 * r + 0.587 * g + 0.114 * b; I = 0.596 * r - 0.275 * g - 0.321 * b; Q = 0.212 * r - 0.523 * g + 0.311 * b; if ((Y >= 80 && Y <= 220 && I >= 12 && I <= 78 && Q >= 7 && Q <= 25)) { p[0] = (byte)255; p[1] = 0; p[2] = (byte)255; } //算法2 //k = Math.Log((double)g / (Math.Pow((double)b, 0.391) * Math.Pow((double)r, 0.609)));//使用算法 ////2时把算法1注释掉即可 //if (k < -0.15) //{ // p[0] = (byte)255; // p[1] = 0; // p[2] = (byte)255; //} p += 4; } p += offset; } a.UnlockBits(srcData); return a; } ~~~ ## 总结 以上就是美妆算法中的唇彩算法过程了,跟大家分享一下,共勉!有什么不明白的可以给我留言或邮件dongtingyue@163.com  最后,分享一个专业的图像处理网站,里面有很多源代码下载:  [http://www.zealpixel.com/portal.php](http://www.zealpixel.com/portal.php)