集 降噪 美颜 虚化 加强 为一体的极速图像润色算法 附Demo程序 一种具备细节保留功能的磨皮算法。 分享用于学习C++图像处理的代码示例

在2015年8月份的时候，决心学习图像算法。

几乎把当时市面上的图像算法相关书籍都看了一遍，

资金有限，采起淘宝买二手书，长期驻留深圳图书馆的作法，

进度老是很慢，学习算法不得其法。

虽然把手上全部书籍都看完了，有那么一点点头绪，

可是感受没有任何实战经验，或者说实际的产出。

那时候恰巧看到ImageShop的一篇文章，《一种具备细节保留功能的磨皮算法。》

羡慕至极，在此状况下，鉴于本人安全出身，逆向功底还算扎实。

对这个算法进行了，长达1个月的逆向工做。

固然其实更多时间，仍是对算法流程的理解上花的较多。

后来，结合一个开源工程的一段代码(https://github.com/glshort/MapReady)，

这个工程如今看来仍是一个不错的学习资料。

建议有兴趣的同窗能够花时间好好看看。

当时主要看的代码是https://github.com/glshort/MapReady/blob/master/src/libasf_raster/kernel.c

然后，我对lee降噪算法进行了全新的解读和整理。

产出本身第一个图像算法。

有了此次算法的经验以后，对后续学习其余算法而言，入门了，就好办了。

刚开始学习图像算法的同窗能够采用这份代码，入个门。《分享用于学习C++图像处理的代码示例》

本人极其不推荐，基础知识都没理解好，就采用诸如 opencv这样的库，所谓快速入门。

相信我，后面你会发现，你如今偷的懒，之后仍是要补回来的。

若是你跟我说你很努力，也没有收获。

我持保留态度，若是你没有把市面上全部相关书籍看一遍，你可能真的还不够努力。

后面固然我也有一段时间一直在研究图像算法，而去年深度学习大火了一把以后。

我也没有切进入去作，理解原理以后，天然也会知道弊端在哪里。

有一段时间个人工做任务就是为深度学习作一些前向传播方面的算法优化，

而同事只须要把训练好的模型丢给我去作集成就好了。

我一我的封装了安卓以及iOS的api接口给上层调用，都是累心的体力活啊。

包括前段时间很多移动端优化的框架开源出来了，有那个精力去作这个事情，也是不小的体力活啊。

最近几个月我在研究音频算法，一通百通，也挺有意思的，

当数据有了时序维度以后，确实比较难理解。

我不太愿意去作深度学习的主要缘由是，训练这块也是体力活为主，像我这种懒人，不想去操那种心。

这样懒懒散散，也快一年了。

这段时间有很多网友给我发邮件，问的问题林林总总。

不过有段时间，确实不少人关注胶片滤镜算法。

这个其实也没啥难度，市面上绝大数APP用的是3d lut算法。

你问我怎么知道的？

我把vscoCam的算法完完整整逆向出来了，因此我知道。

去年与 ImageShop 博主 共事半年多，互相学习，对我也是受益良多。

近期他博客产出了不少干货。

问我怎么博客不写了，不更新了。

精力有限啊，大多数时间用来睡大觉了。

嗯，说回正题。

早上睡醒，想到一个改进lee降噪算法的思路，下床，编码验证。

完成，收工。

如标题所说，我将lee降噪算法改形成，降噪 美颜 虚化 加强 为一体的极速算法，

你问我怎么作到的，应该是昨晚周公托的梦。

上多组 先后对比图，关注下人物的眼睛以及皮肤。

水润润的感受，真好。

提供demo程序给大伙试用。

1080P图像在博主I5的破机子上，耗时40ms左右。

算法单线程，不采用simd指令集(编译器的加强指令集也被我关闭了)，omp异步之类的方式，纯C实现， 纯纯的。

PS：有逆向功底的，能够逆向看一下，代码抠出来能够直接编译的。

演示程序暂不提供算法参数强度调节，采用简单的自适应方式。

嗯，由于我懒。

刚出炉，没作过多的处理。

下载地址：demo程序下载

又困了，该睡回笼觉去了。

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