目前，随着互联网“泛娱乐平台”的兴起，大家在其中耗费的时间已经越来越多，特别是直播和短视频这两个平台，小编也经常沉浸其中。在此类平台中，大多数都是真人出镜的内容，所以大家都比较在意自己的外表，正因如此平台为此接入了可以提升用户“颜值”的美颜sdk工具，同时也让用户在拍摄时有了更多的选择方案，无论是强大的美颜功能还是趣味拍摄功能，都有效的激发了用户的拍摄兴趣，平台也因此得到了更多优质作品。时至今日，美颜sdk已经成了众多视频平台不可或缺的重要组成，个别平台也选择自主开发美颜工具。那么，应该如何自主开发一款美颜sdk呢？在这个过程中会用到哪些算法呢？下文小编为大家做一个小总结。
众所周知，一个完整可以正常运行的美颜sdk内置许多美颜功能，个别功能甚至需要多种算法联合才能实现，所以在开发美颜功能时还应该考虑算法之间是否出现不兼容的情况，尽可能规避。
一、磨皮算法
经常使用美颜sdk的小伙伴应该很清楚磨皮这个功能了，因为此功能经常搭配美白功能一同使用，可以说是提高颜值最快捷的方式，毕竟每个人的面部都或多或少的有些瑕疵，如雀斑、痘、黑头等问题，这也是磨皮功能诞生的原因。回归正题，磨皮功能主要通过皮肤检测和滤波来实现，主流的解决方案是保边器滤波算法，并且通过将图像磨平的方式实现最终的效果。除此之外，还要通过一些算法进行细节处理，提高磨皮的真实感，避免出现“一眼假”的情况。
二、贴纸算法
当下，新时代的拍摄爱好者需要的并不单单是简单的美颜功能，一些趣味拍摄功能的需求度同样很高，例如贴纸类功能，在短视频和直播这两个场景中的使用频率甚至不低于基础的美颜功能，由此可见贴纸同样是非常重要的功能。那么，贴纸是依托什么算法实现的呢？以目前主流人脸贴纸为例，大部分都是基于人脸关键点识别技术和人脸追踪技术，只有这样才能让贴纸精准的贴合人脸并且进行“追踪”，这里所说的追踪自然是实时直播中的人脸贴纸功能，因为实时直播中的人像是运动的而非静止的，所以对比于静态的人脸贴纸，动态、3D人脸贴纸的实现难度会更高一些。受限于篇幅问题，小编先讲到这里，感谢阅读！