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OpenCV-Python實現人臉美白算法的實例

人臉美白原理

人臉美白原理說透了，就是一種圖像的顏色空間處理，所以我們需要通過顏色空間進行設計。

不過，我們先來參考以下PS對于圖像美白的處理步驟：

首先，新建一個圖層，將這個圖層設置為白色
接著，將白色圖層與原本圖像進行alpha通道的顏色混合，這樣就可以使圖像整體變白。

通過PS的操作，我們大致可以知道需要創建一個與原圖同等大小維度的圖像，然后全部賦值為白色，然后通過圖像圖像加權和將兩個圖像疊加即可。

不過，這里明顯存在很多問題，在PS中，我們雖然創建了全白色的圖層，但是我們可以剪裁或者使用畫筆工具只讓白色疊加倒人物身上。而程序中，我們這么做會導致整個圖像偏白，效果非常不理想。

那么，我們就需要考慮一個新的思路來實現人臉美白效果。

根據論文“A Two-Stage Contrast Enhancement Algorithm for Digital Images”，采用映射表，使原圖在色階上有所增強，并在圖像兩端亮度相對減弱，中間增強，則會產生不錯的美白效果，又能使圖像白的更自然。

這里，我們提供一個美白映射表Color_list：

Color_list = [
	1, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30, 31, 33, 35, 37, 39,
	41, 43, 44, 46, 48, 50, 52, 53, 55, 57, 59, 60, 62, 64, 66, 67, 69, 71, 73, 74,
	76, 78, 79, 81, 83, 84, 86, 87, 89, 91, 92, 94, 95, 97, 99, 100, 102, 103, 105,
	106, 108, 109, 111, 112, 114, 115, 117, 118, 120, 121, 123, 124, 126, 127, 128,
	130, 131, 133, 134, 135, 137, 138, 139, 141, 142, 143, 145, 146, 147, 149, 150,
	151, 153, 154, 155, 156, 158, 159, 160, 161, 162, 164, 165, 166, 167, 168, 170,
	171, 172, 173, 174, 175, 176, 178, 179, 180, 181, 182, 183, 184, 185, 186, 187,
	188, 189, 190, 191, 192, 193, 194, 195, 196, 197, 198, 199, 200, 201, 202, 203,
	204, 205, 205, 206, 207, 208, 209, 210, 211, 211, 212, 213, 214, 215, 215, 216,
	217, 218, 219, 219, 220, 221, 222, 222, 223, 224, 224, 225, 226, 226, 227, 228,
	228, 229, 230, 230, 231, 232, 232, 233, 233, 234, 235, 235, 236, 236, 237, 237,
	238, 238, 239, 239, 240, 240, 241, 241, 242, 242, 243, 243, 244, 244, 244, 245,
	245, 246, 246, 246, 247, 247, 248, 248, 248, 249, 249, 249, 250, 250, 250, 250,
	251, 251, 251, 251, 252, 252, 252, 252, 253, 253, 253, 253, 253, 254, 254, 254,
	254, 254, 254, 254, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255, 255,
	255, 255, 255, 256]

實現人臉美白

既然人臉美白的原理，以及美白的顏色映射表都給到了你。下面，我們就可以實現人臉美白效果，具體代碼如下所示：

def face_whitening(fileName):
    img = cv2.imread(fileName)
    img = cv2.bilateralFilter(img, 19, 75, 75)
    height, width, n = img.shape
    img2 = img.copy()
    for i in range(height):
        for j in range(width):
            b = img2[i, j, 0]
            g = img2[i, j, 1]
            r = img2[i, j, 2]
            img2[i, j, 0] = Color_list[b]
            img2[i, j, 1] = Color_list[g]
            img2[i, j, 2] = Color_list[r]
    cv2.imwrite("59_1.jpg",img2)

    image = Image.open("59_1.jpg")
    # 銳度調節
    enh_img = ImageEnhance.Sharpness(image)
    image_sharped = enh_img.enhance(1.2)
    # 顏色均衡調節
    con_img = ImageEnhance.Contrast(image_sharped)
    image_con = con_img.enhance(1.2)
    image_con.save("59_2.jpg")

    img1 = cv2.imread("58.jpg")
    img2 = cv2.imread("59_2.jpg")
    cv2.imshow("1", img1)
    cv2.imshow("2", img2)
    cv2.waitKey()
    cv2.destroyAllWindows()


if __name__ == "__main__":
    face_whitening("58.jpg")

運行之后，效果如下：

到此這篇關于OpenCV-Python實現人臉美白算法的實例的文章就介紹到這了,更多相關OpenCV人臉美白內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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