OpenCVの皮膚剥離-Python

＃！/ binに/ Pythonの
＃ニキビ美白

インポートのNPとしてnumpyの
 輸入CV2

デフbeauty_face（IMG）：
     ''」
    DEST =（SRC *（100  - 不透明度）+（SRC + 2 * GuassBlur（EPFFilter（SRC） - のSrc + 128） -  256）*不透明度）/ 100。
    https://my.oschina.net/wujux/blog/1563461
    「」」

    DST = np.zeros_like（IMG）
    ＃。INT = VALUE1 3、値2 = 1;皮膚剥離度は、詳細のレベル決定 
    V1を3 = 
    V2 = 1。
    DX = V1 * 5つの。＃1バイラテラルフィルタリングパラメータ 
    FC = V1 * 12.5 ＃の両側一つのフィルタパラメータ 
    P = 0.1
   
    TEMP4 = np.zeros_like（IMG）
    
    TEMP1 = cv2.bilateralFilter（IMG、DX、FC、FC）
    TEMP2 = cv2.subtract（TEMP1、IMG）
    TEMP2 = cv2.add（TEMP2、（10,10,10,128 ））
    TEMP3 = cv2.GaussianBlur（TEMP2、（2 * V2 - * V2-1 1,2 ）、0）
    TEMP4 = cv2.add（IMG、TEMP3）
    DST = cv2.addWeighted（IMG、P、temp4,1-P、0.0 ）
    DST = cv2.add（DST、（10、10、10255 ））
     戻りDST

デフbeauty_face2（SRC）：
     ''」
    DEST =（SRC *（100  - 不透明度）+（SRC + 2 * GuassBlur（EPFFilter（SRC） - のSrc + 128） -  256）*不透明度）/ 100。
    「」」

    DST = np.zeros_like（SRC）
    ＃INT = VALUE1 3、値2 = 1;皮膚剥離の程度は、詳細のレベル決定 
    V1を3 = 
    V2 = 1。
    DX = V1 * 5つの。＃1バイラテラルフィルタリングパラメータを 
    FC = V1 * 12.5 ＃両側一つのフィルタパラメータ 
    P = 0.1
   
    TEMP4 = np.zeros_like（SRC）
    
    TEMP1 = cv2.bilateralFilter（SRC、DX、FC、FC）
    TEMP2 = cv2.subtract（TEMP1、SRC）
    TEMP2 = cv2.add（TEMP2、（10,10,10,128 ））
    TEMP3 = cv2.GaussianBlur（TEMP2、（2 * V2 - * V2-1 1,2 ）、0）
    TEMP4 = cv2.subtract（cv2.add（cv2.add（TEMP3、TEMP3）、SRC）、（10、10、10、255 ））
    
    DST = cv2.addWeighted（SRC、P、temp4,1-P、0.0 ）
    DST = cv2.add（DST、（10、10、10255 ））
     戻りDST


デフ）（INIT：
    IMG = cv2.imread（' あるtestimg.jpg ' ）

    ＃blur1 = cv2.GaussianBlur（IMG、（5,5）、0） 
    ＃blur2 = cv2.bilateralFilter（IMG、9、75、75） 
    blur3 = beauty_face（IMG）
    blur4 = beauty_face2（IMG）

    cv2.imshow（' image0 ' 、IMG）
     ＃1 cv2.imshow（ '画像1'、blur1）
    ＃1 cv2.imshow（ '画像2'、blur2） 
    cv2.imshow（' 画像3 ' 、blur3）
    cv2.imshow（' のimage4 ' 、blur4）

    ＃Cv2.namedWindow（ 'イメージ'、cv2.WINDOW_NORMAL） 
    ＃のサイズcv2.resizeWindow（ '画像' 1000、 1000）＃ 定義されたフレームの

    cv2.waitKey（0）
    cv2.imwrite（' result1.png ' 、blur3）
    cv2.imwrite（' result2.png ' 、blur4）
    cv2.destroyAllWindows（）

もし __name__ == " __main__ " ：
    初期化（）

実験のレンダリング

オリジナル（唯一のアルゴリズム実験侵害接触のために、著者は削除）、beauty_face および beauty_face2 以下のようにコントラスト：

芸術作品

beauty_face

beauty_face2

実験のレンダリング

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