美颜SDK源码中如何实现美颜效果的实时预览？

不需要使用任何第三方库或工具，以下是一个简单的示例代码，展示了如何使用OpenCV和Dlib实现美颜效果。

import cv2

import dlib

import numpy as np



# 加载人脸检测器和姿态估计器

detector = dlib.get_frontal_face_detector()

predictor = dlib.shape_predictor('shape_predictor_68_face_landmarks.dat')



# 加载美颜滤镜

face_filter = cv2.imread('face_filter.png', cv2.IMREAD_UNCHANGED)



def apply_beauty_filter(frame):

    # 转换为灰度图像

    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 检测人脸

    faces = detector(gray)

    # 遍历人脸

    for face in faces:

        # 获取人脸关键点

        landmarks = predictor(gray, face)

        # 计算人脸关键点坐标

        points = []

        for n in range(68):

            x = landmarks.part(n).x

            y = landmarks.part(n).y

            points.append((x, y))

        # 创建美颜滤镜的蒙版

        mask = np.zeros_like(frame)

        cv2.fillConvexPoly(mask, np.array(points), (255, 255, 255), 16)

        # 应用美颜滤镜

        frame = cv2.bitwise_and(frame, frame, mask=mask)

        frame = cv2.addWeighted(frame, 1.2, face_filter, 0.5, 0)

    return frame



# 读取视频

cap = cv2.VideoCapture(0)



while True:

    # 读取一帧

    ret, frame = cap.read()

    if not ret:

        break

    # 应用美颜滤镜

    frame = apply_beauty_filter(frame)

    # 显示预览

    cv2.imshow('Beauty Preview', frame)

    # 按'q'退出

    if cv2.waitKey(1) == ord('q'):

        break



# 释放资源

cap.release()

cv2.destroyAllWindows()

在这个示例中，我们首先加载了人脸检测器和姿态估计器，然后读取视频流，并对每一帧进行美颜处理。在处理过程中，我们首先将图像转换为灰度图像，然后使用人脸检测器检测人脸。对于每个检测到的人脸，我们使用姿态估计器获取人脸关键点坐标，并创建一个美颜滤镜的蒙版。最后，我们将美颜滤镜与原始图像进行融合，并显示实时预览。

这个示例代码提供了一个基本的框架，您可以根据自己的需求进行修改和扩展。例如，您可以使用不同的美颜滤镜，调整美颜效果的强度，或者添加其他的美颜功能，如美白、磨皮等。