Android磨皮算法的实现 renderScript实现表面模糊_代码手机磨皮技术-优快云博客

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/gediseer/article/details/70162345

这篇博客介绍了如何利用RenderScript在Android上实现图片的表面模糊效果，这是磨皮算法的一部分。通过创建RenderScript对象，将Bitmap转换为Allocation，然后使用ScriptIntrinsicBlur进行模糊处理，设置模糊半径并应用到图片上。最后，将处理结果保存回Bitmap并展示。完整的磨皮算法包括保边滤波、肤色检测、图像融合和锐化等步骤，但商业级的实现更为复杂。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

renderScript实现简单的图片处理效果，，这一篇继续介绍一些常用的图片处理算法。

待处理图片

实现模糊效果：

这个效果是我看过各种实例中用过最多的一种，或许是由于模糊效果的常用性，Android提供了封装好的api可以直接调用：

Bitmap overlay = BitmapFactory.decodeResource(getResources(),R.drawable.scene);
RenderScript rs = RenderScript.create(MainActivity.this);
Allocation overlayAlloc = Allocation.createFromBitmap(rs, overlay);//解析bitmap到allocation
ScriptIntrinsicBlur blur = ScriptIntrinsicBlur.create(rs,overlayAlloc.getElement());//创建模糊效果工具类，相当于BlurRS
blur.setInput(overlayAlloc);
blur.setRadius(6);//设置模糊力度
blur.forEach(overlayAlloc);//调用脚本中的核心算法
overlayAlloc.copyTo(overlay);//输出结果到bitmap
view.setBackground(new BitmapDrawable(getResources(),overlay));
rs.destroy();

系统提供的模糊算法在调用上与我们写的其他图像处理算法很像，也就是说通过api调用可以省去编写rs脚本的麻烦。Rs脚本和之前的文章写法差不多，也就是算法上对当前像素的取值要参考以当前像素为中心，以r为半径的区域内所有像素点的平均值.

平均值是怎么计算出来的呢？最简单的一种，直接算术平均，把r区域内的所有临近点加起来一除，得到的就是中间点的像素值，这样最终效果较差，因为图像大多是连续的，越靠近区域中间像素关联越大，理应对中心像素产生更大的影响，越远离区域中心，对中心点的影响应该越小，因此，应该采用加权平均更为合理。

有一种加权平均参照高斯分布，以x轴为距中心点距离，y轴为权重，可以用二维高斯函数来建立数学模型：

                                               (图片来自百度图片)