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盘点美颜sdk中常用的图像处理算法——下
发布来源:美狐美颜   Date:2022-08-25 14:17:38

在上篇文章中,小编为大家讲述了几个美颜sdk的图像处理算法,今天继续为大家盘点剩余的几个常用算法。

一、图像特征

(1)几何特征可以从多个关键点构建,例如周长、面积、位置和方向等;

(2)形状特征(几何形态分析(Blob分析):矩形度、圆形度、不变矩、偏心率、多边形描述、曲线描述);

(3)幅值特征(矩、投影);

(4)直方图特征(统计特征):均值、方差、能量、熵、L1范数、L2范数等;直方图特征方法计算简单、具有平移和旋转不变性、对颜色像素的精确空间分布不敏感等,在表面检测、缺陷识别有不少应用。

(5)颜色特征(颜色直方图、颜色矩)

(6)局部二值模式( LBP)特征:LBP对诸如光照变化等造成的图像灰度变化具有较强的鲁棒性,特别是在美颜sdk应用比较多的直播和短视频等场景,在表面缺陷检测、指纹识别、光学字符识别、人脸识别及车牌识别等领域有所应用。由于LBP 计算简单,也可以用于实时检测。


美颜sdk


、图像/模板匹配

轮廓匹配、归一化积相关灰度匹配、不变矩匹配、最小均方误差匹配。


三、色彩分析

色度、色密度、光谱、颜色直方图、自动白平衡。


四、图像数据编码压缩和传输

图像编码压缩技术可大幅度减少描述图像的数据量,这样可以节约图像传输和处理所占用存储器的容量以及处理时间。另外,压缩还可以在不失真的情况下取的,涉及进阶操作方面在一定程度中还可以允许失真运行。总体而言,压缩技术中最重要的编码技术在美颜sdk图像处理算法中也算是比较经典且成熟的技术。


 美颜sdk


图像分类

图像分类相对比较好理解,整体来说可以将模式识别的范围规划,其次最关键的内容是目标图像通过预处理后实现图像的特征点提取、分割等步骤。


图像复原

美颜sdk图像复原难度比较大,需要对图像降质的原因有一定的理解基础,所以需要对应降质的过程单独建立模型,最后再采用相应的滤波方式重构、复原本来的目标图像。

以上,就是小编对于美颜sdk图像处理算法的总结,当然这并不是全部,后续小编会根据实际情况更新。如果您对美颜sdk有需求,欢迎咨询美狐官方客服。


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