什麼是美顏 API？

隨著TikTok等平台的興起，越來越多的獨立開發者做直播平台和視頻平台，美顏 API 的需求也越來越高。

所謂的美顏濾鏡API是一種應用程式介面（API），允許開發者在其應用中集成美顏功能。美顏濾鏡通常用於增強照片或視頻中的人物形象，使他們看起來更加美麗或符合某些美學標準。這些API通常提供一些功能，如磨皮、美白、瘦臉、大眼、紅潤等效果。

通常來說開發者對於美顏功能的要求大多聚集在兩點，一是功能強大，能夠從一個集成 API 中完成美顏接入的所有功能，第二是美顏效果足夠好，這個要求比較複雜，需要美顏足夠自然，需要優秀的算法。

美顏API（Application Programming Interface）的原理主要涉及計算機視覺和圖像處理技術。美顏處理可以通過以下幾個主要步驟來實現：

1. 人臉檢測

   • 首先，通過人臉檢測算法（如Haar 特徵、HOG特徵、深度學習模型等）識別圖像中的人臉，並確定關鍵點（如眼睛、鼻子、嘴巴等）。

2. 特徵點定位

   • 使用機器學習算法（如dlib庫中的68點面部標記模型）定位面部關鍵特徵點。這些點有助於進一步的圖像處理和美顏效果的實現。

3. 圖像增強

   • 美白： 調整圖像的亮度、對比度以及色調使皮膚看起來更白皙。常用的方法包括直方圖均衡、色彩映射等。
   • 磨皮： 通過高斯模糊或雙邊濾波等技術去除皮膚上的毛孔和細小瑕疵，使皮膚看起來更加光滑。
   • 去斑： 使用圖像修復算法（如Poisson編輯、PatchMatch等）去除皮膚上的斑點、痘痘。

4. 五官優化

   • 調整面部比例和五官位置，如放大眼睛、瘦臉、隆鼻等。可以通過仿射變換、幾何變換等技術實現。

5. 細節處理

   • 口紅、腮紅等： 通過色彩空間轉換和遮罩處理來添加化妝效果。
   • 眼睛煥彩： 通過增加眼睛的亮度對比，增強眼睛細節。

6. 深度學習方法

   • 近年來，基於卷積神經網路（CNN）的深度學習方法在美顏處理中的應用越來越多，例如利用GAN（生成對抗網路）實現更自然的美顏效果。

舉個例子，某個美顏API的工作流程可能如下：

1. 調用API介面，上傳需要處理的圖像。
2. API服務端通過預訓練的模型檢測並定位人臉關鍵點。
3. 進行圖像預處理（如白平衡、亮度調整）。
4. 應用美顏算法（如磨皮、美白、五官優化等）。
5. 處理後的圖像通過API介面返回給客戶端。

這些步驟組合在一起，可以顯著提高圖像中人臉的美感，達到美顏效果。

最優秀的 5 個商業化美顏 API 平台介紹

1. TRTC Beauty

• 網站: RTC Beauty
• 功能:
  • 提供3D動態追蹤能力、高性能渲染、全面美化功能功能，並且包含豐富的資源庫。
  • 美顏功能包括：貼紙、美妝、美顏、動畫、LUTs。
• 支持平台: iOS、Android、Web和Flutter，並支持多種設備和操作系統。
• 開發文檔: 詳細的開發文檔提供了API的調用方法和使用示例。
• Demo: Demo 體驗地址提供了基礎功能的體驗頁面。
• 優點:
  • 高精度的人臉檢測和特徵點標注。
  • 豐富的圖像處理功能，易於集成。

2. Face++ (FacePlusPlus)

• 網站: Face++
• 功能:
  • 提供人臉檢測與分析，包括面部特徵點、性別年齡檢測、面部表情識別等。
  • 美顏濾鏡，包括瘦臉、大眼、祛斑祛痘等。
• 支持平台: 提供的API支持多種編程語言，包括Python、Java、JavaScript等。
• 開發文檔: 詳細的開發文檔提供了API的調用方法和使用示例。
• 優點:
  • 高精度的人臉檢測和特徵點標注。
  • 豐富的圖像處理功能，易於集成。

3. Banuba

• 網站: Banuba
• 功能:
  • 專注於增強現實（AR）濾鏡和美顏功能。
  • 提供豐富的預設濾鏡效果，支持美顏、美妝、瘦臉等多種功能。
• 支持平台: iOS 和 Android。
• 開發文檔: SDK 文檔提供了詳細的集成指南和使用示例。
• 優點:
  • 即時濾鏡應用效果，性能優異。
  • 豐富的濾鏡和特效庫，支持個性化定製。

4. YouCam Makeup API

• 網站: YouCam
• 功能:
  • 提供完整的美妝解決方案，包括上妝、美顏、髮型設計等。
  • 實時濾鏡和動態特效。
• 支持平台: iOS, Android。
• 開發文檔: API開發文檔提供了詳細的接口說明和示例代碼。
• 優點:
  • 功能非常全面，適合應用於多種美妝和美容場景。
  • 知名品牌，技術成熟。

5. Ximilar

• 網站: Ximilar
• 功能:
  • 提供多種圖像處理功能，包括美顏濾鏡、圖像增強、物品檢測等。
  • 自定義機器學習模型，可根據需求進行訓練和部署。
• 支持平台: 提供RESTful API，各種語言都可以使用。
• 開發文檔: 文檔詳細介紹了API的使用方法。
• 優點:
  • 靈活度高，支持自定義模型訓練。
  • 多樣化的圖像處理功能，涵蓋廣泛的應用場景。