直播平台女主播都是美女？ 谈谈美女主播背后的美颜技术

四、肤色调整——检测才是难题

　　在做好磨皮后，最后一个流程就是肤色调整。调整肤色本身的手法已经非常成熟，所以更难的其实在于肤色检测。为什么要做肤色检测？有些早期的直播美颜是没有这个功能的，所以他们就是以美化的肤色为基础，简单粗暴的把整个图像按这个色彩全部处理掉了，这就造成了整体偏色，效果还不如不做。因此，在处理图像前，必须先进行肤色检测，在图像的所有像素点中找到对应肤色范围的像素再进行处理。

　　直播中的肤色检测特殊的地方在于颜色空间的转换。因为跟图像处理相关的颜色空间主要有三种：RGB、YUV、HSV，而这三种色彩空间在直播中都要用到。

　　RGB是最常见的色彩空间，我们日常用的显示设备就是基于RGB空间，这里不多解释。

　　YUV是一种比较传统的颜色空间，最早是应用在电视信号的传播里面的，目前多用在直播的数据采样、传输的过程。这是因为人眼对亮度（Y）远比色度(U、V)更敏感，所以YUV比起RGB更容易被压缩，这样就更容易节省带宽进行传输。

　　而基于HSV颜色空间才是用来做肤色检测的。因为如果用RGB来做肤色检测，需要检测R、G、B三个值是否同时满足肤色的颜色范围，YUV同理。而HSV三个值：色调（H）、饱和度（S），明度（V）中，只有H是关乎肤色的，因此只需要对H进行考虑（H值在25-50之间即可判断为肤色），所需要的运算量自然比RGB少很多。

　　所以，在直播的不同阶段，要分别使用这三种色彩空间，要不停的把这三种色彩空间进行相互转换。

五、细节—在算法之外

　　美颜算法固然重要，但美更是一件很主观的事。算法写得非常优美和高效并不能保证美颜效果是最好的，所以用标准的算法处理后，还需要设计师依据自己的经验去进行调整。比如很多平台算法都大同小异，但是为什么最终出来的美颜效果让人感觉还是有差异，其实就是说里面有很多细节在，需要花时间优化，特别是用户的需求是什么，怎样更漂亮。

　　再举一个例子。很多平台在不同的光照条件下，比如白天、晚上，室内、室外，自然光、人工光，直播出来的美颜效果差异很大。这其中的原因可能就是算法中没有考虑光照因素，结果使很小的因素影响了效果。

　　所以，这就要求进行大量的测试，用技术手段结合人工去优化，才能保证最佳的美颜效果。还是那句话：细节是魔鬼。

六、性能—不服跑个分？

　　说到性能，iOS平台目前一般来说没什么问题，或者问题很少。比如 GPUImage是第三方的，算是iOS平台上很有历史的一个库。它实现了很多效果，比如刚才提到的一些算法，在GPUImage里面可以看到简单版的实现，包括怎么写脚本，怎么跑起来，怎么做双边滤波，里面有简单的实现，也可以有很好的效果。包括在做直播的时候，GPUImage可以作为很好的客户端扩展，唯一需要做的事情，就是加上一个推流；因为它包含的从客户端的采集、处理到每一帧的数据，无论是YUV，还是RGB，都可以输出来。所以iOS平台上相对来说问题少很多。

　　而安卓平台问题就比较大了。因为安卓本身的特点，厂商很多、设备很多、系统版本很多，因此相互间比较难兼容。

　　第一个是设备问题。比如一个美颜算法在不同机器上跑起来，即使是同一款GPU，性能也可能会差别很大。所以，为了保证一个脚本去适应不同的机器，有种办法是这样的：根据GPU的性能做了一个分级算法，如果评级比较高就采用最复杂的算法，如果性能评级比较低，就把美颜效果降低，保证在大部分环境下使用。

　　第二是版本的问题。比如，只有4.0以上版本才能够通过相机，直接从相机采集里面获取到一个纹理，这个叫GL_TEXTURE_EXTERNAL_OES，相机直接把采集到的画面转给GPU，全部通过GPU加速。4.3以后可以做什么事情？从相机采集到处理到编码，走的是全GPU，这是效果最好的也是最快的，当然这对系统的兼容要求是最高的。因为有些厂商在实现的时候没有兼容这些东西，所以GPU加速很难做。

　　还有输出YUV。很多直播平台都要支持输出YUV。这些YUV的数据就涉及到CPU和GPU的转换过程。因为处理可能是在GPU里面完成的，GPU没法直接输出来，就需要从GPU到CPU的转换，这个目前来说还没有比较好的方案。安卓目前一些底层的GPU还没有开放，有的时候可以通过Graphics Buffer来实现，但是安卓并没有把这个开放出来。如果要有这个东西，唯一能做的是把安卓源代码拿出来，包括把源代码link到关键码里面去，这样才能达到比较好的效果。CPU到GPU的转换，是可以毫秒级别的，如果直接从GPU转换到CPU，可能好的设备也会花费20毫秒左右，这样导致的数据，你预测的是24帧，可能就会有掉帧的情况。在主流上可能影响不大，大部分情况下都是可以接受的，当然这最后也要看用户只有的应用场景。

　　最后说说常被问到的一个问题： iOS平台、安卓平台都自带有人脸检测的API，为什么不用？

　　首先是系统频率低、速度慢。苹果可能有这样一个考虑，不要影响到相机API的正常使用，所以频率很低。检测一次可能3秒钟；不是检测一次需要3秒钟，而是3秒钟才给你一个数据，告诉你这张照片有没有人脸。而作为一个实用的产品，一秒钟假设24帧，起码要做十几次检测才可以达到实时的要求，要不然的话跟不上对帧率的要求。在安卓问题更严重，因为还要看设备，有些设备甚至就没有，厂商把这个设置就直接去掉了。另外一个特征点的问题。iOS上面有这些特征点，比如眼睛、嘴巴、鼻子这些，安卓上面是直接没有这些特征点的。

七、美颜2.0—从化妆到整容

　　以上的内容都属于美颜1.0的概念，而目前最新的美颜技术已经发展到了2.0概念。打个简单的比方，如果美颜1.0只是化妆的话，美颜2.0基本就能达到整容的效果——把眼睛变大，把圆脸变成瓜子脸。而实现这一效果的基础就是人脸识别。这很好理解，只有确定了有没有人脸，知道了五官在什么位置，我们才能把它们“整”的更漂亮。

　　关于人脸识别，就又是一个大问题了。限于篇幅，我们会在下一期详细展开这个问题。