#include
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using namespace std;
using namespace cv;
void whiteFace(Mat& matSelfPhoto, int alpha, int beta)
{
for (int y = 0;
y < matSelfPhoto.rows;
y++)
{
for (int x = 0;
x < matSelfPhoto.cols;
x++)
{
for (int c = 0;
c < 3;
c++)
{
matSelfPhoto.at(y, x)[c] = saturate_cast(alpha*(matSelfPhoto.at(y, x)[c]) + beta);
}
}
}
}int main()
{
Mat matResult;
Mat src = https://www.it610.com/article/imread("E:/rengong_check/face/2_face.jpg");
int bilateralFilterVal = 30;
// 双边模糊系数
imshow("src", src);
whiteFace(src, 1.2, 20);
// 调整对比度与亮度，参数2为对比度，参数3为亮度
imshow("white_src", src);
GaussianBlur(src, src, Size(3, 3), 0, 0);
// 高斯模糊，消除椒盐噪声
imshow("gaussian_src", src);
bilateralFilter(src, matResult, bilateralFilterVal, // 整体磨皮
bilateralFilterVal * 2, bilateralFilterVal / 2);
imshow("bilateralFilter_src", matResult);
Mat matFinal;
// 图像增强，使用非锐化掩蔽（Unsharpening Mask）方案。
cv::GaussianBlur(matResult, matFinal, cv::Size(0, 0), 3);
cv::addWeighted(matResult, 1.5, matFinal, -0.5, 0, matFinal);
imshow("inforcement_src", matFinal);
//imwrite("E:\\test\\result.png", matFinal);
waitKey(0);
return 0;
}
【算法学习|opencv人像（人脸）美颜、磨皮】
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