Java与Android技术栈-优快云博客

原创基于 MODNet 和 Face Parsing 实现高质量人像分割与换发色

发色替换与融合（HSV 模型）：将原图转换为 HSV 色彩空间，在 hair_mask 区域内替换 H 通道为目标色相，适当增强 S 通道（饱和度），并保留 V 通道（亮度），确保头发结构、阴影与高光不被破坏。本文分享了一个完整的发色替换技术方案，基于 MODNet 实现鲁棒的人像前景分割，再借助 Face Parsing 技术精准定位头发区域，最终通过 HSV 空间的色调替换与融合算法，实现自然、真实的发色变化效果，并保留了原始图像的结构和背景信息。从中提取出头发对应的区域，生成头发掩码。

2025-06-20 12:11:27 776

原创基于 YOLOv8 + BeautyGAN + CodeFormer + Face Parsing 实现简单的人脸美颜的功能

下面三张图表示：使用 YOLOv8-Face 检测到人脸的区域、用 BeautyGAN 对人脸区域进行美颜、用 CodeFormer 对人脸区域细节重建。BeautyGan 模型的调用需要输入两张图，一张是原始人脸图像（通过 YOLOv8 获取的人脸区域），一张是参考妆容图像。下面两张图表示：用 Face Parsing 获得美颜后的面部Mask、通过 Mask 将处理后的人脸融回原图中的人脸区域。整个流程涉及到多个模型，各个模型的部署和加速都使用 ONNXRuntime，每个模型的调用我都封装好了。

2025-05-23 15:55:42 878

原创 OpenCV 笔记(39)：频域中的拉普拉斯算子

在频域中，拉普拉斯算子通过傅里叶变换将空间域的微分操作转换为频域的乘法操作。主要用于增强图像高频成分以突出边缘和细节，典型应用包括图像锐化（通过逆变换叠加原图与拉普拉斯响应）、边缘检测（抑制低频保留高频突变信号）、频域滤波器设计（结合高低通滤波实现带通或带阻效果）以及图像恢复中的正则化约束（抑制噪声）。频域中经过拉普拉斯滤波后，结果的值可能在很大的范围内波动（甚至数万级别），远远超出 [0, 255]。下面，我们尝试推导一下拉普拉斯算子在频域中的表示。下面的例子，实现频域拉普拉斯算子，并且对原图进行锐化。

2025-05-18 20:08:26 976

原创 OpenCV 笔记(38)：同态滤波

同态滤波是一种通过频域处理解决图像光照不均的关键技术，其作用在于分离并差异化调整图像的低频光照分量和高频反射分量，增强图像对比度和细节，从而提高图像的视觉质量和可分析性。这里，我们以高斯型同态滤波器为例，它是一种基于高斯函数设计的频域滤波器，结合同态滤波框架与高斯函数的频域特性，对图像的光照分量（低频）和反射分量（高频）进行差异化调整。，嵌入到同态滤波的增益控制中，用来调节低频（光照分量）和高频（细节分量）的权重。的设计是同态滤波的关键，不同的滤波器会产生不同的增强效果。增强高频，衰减低频。

2025-05-06 20:26:52 661

原创图像编辑器 Monica 之生成漫画风格的图像、以及使用 GPU 实现推理

Monica 目前还处于开发阶段，当前版本的可以参见 github 地址： https://github.com/fengzhizi715/Monica。这个月我增加了生成多种漫画风格图像的功能，把使用 ONNXRuntime 部署的模型都支持使用 GPU 来加速推理。Monica 后续的重点是重构形状绘制模块，增加人脸美化的功能，引入一些有趣的模型，以及优化软件的各种使用体验。Monica 所使用的模型，主要使用 ONNXRuntime 来部署和加速模型，使用 C++ 实现。下面列举了几种风格的效果。

2025-04-22 17:59:52 908

空空如也

空空如也