BeLive Tutorial: How to Share Images on Your Facebook Live Show
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leiphone 涂图
本文來自塗圖CTO在架構師沙龍上的演講整理，本篇主要談談美顏技術，在直播中的使用。
2016年作為影像直播元年，無論從資本層面不斷高漲的估值，到平台主播各種天文數字的報酬，再到像「局座」這樣的主流人士爭相上直播，直播的社會熱度可見一斑。
而各大直播平台，在經歷了直播概念從無到有的階段後，如何做出差異化，如何解決在野蠻生長期產生的各種涉黃問題，成為了幾乎所有平台「成長的煩惱」。拋開政策、內容問題不說，單就技術層面，基於圖像技術的創新，成為解決這些難題最為可行的辦法。作為 Tu 料的首個分享，我們首先就選擇了直播這個熱門話題，就圖像技術在直播中的應用，做一個入門的介紹。
該分享系列整理自塗圖 CTO 在架構師沙龍上的演講內容。
一、技術框架
愛美之心，人皆有之。早期的圖片美顏教育了市場，到了直播時代，美顏同樣成為直播平台的標配。就目前來說，直播美顏用的主流技術是 OpenGL ES。
它的好處，首先是直接在 GPU 上運行的，所以性能高、功耗小，用在直播上比較划算。
第二，它是跨平台的，iOS和安卓都支持，美顏效果能夠直接在這兩個平台上，達到跨平台的效果。另外 OpenGL ES 有一個優勢，就是有大量現成的開源庫。比如像 GPUImage，谷歌的grafika，還有基於安卓的一些具有實踐意義的庫，都是很常用的。
網上也有一些比較熱心的開發者，把自己的美顏的算法直接開源，包括一整套解決方案，從採集到處理到美顏處理，到最後輸出一個源編碼，都有相關的解決方案。
二、美顏原理—混合不能少
市面上大部分美顏產品的一般原理，都是相似的。攝影機採集畫面，透過一定的方式處理，最後輸出一張美顏後的圖片。
具體的說，原圖首先經過磨皮處理，也就是把痘、斑這些消除掉。然後把經過磨皮的圖片與原圖進行混合。混合這個步驟是不可缺少的，因為如果只用磨皮後的圖，很容易丟失細節。
而且把兩張圖混合，還可以透過調整兩個圖的混合權重，來控制磨皮的程度，達成不同級別的磨皮效果。當然最後一步也很關鍵，就是美膚，比如把皮膚膚色調得白一點、紅嫩一點，或者一些特殊的需求，都可以實現。基本上大部分的美顏，都是這樣的流程。
三、磨皮算法——去痘就是降噪
本質上說，一張圖就是一個二維的數據。如果相臨的兩個區域灰度值相差比較大，這就意味著存在著噪點。比如臉上有個痘，這個痘自然產生一個灰度值的變化，從抽象意義上說，就是一個噪點。所以美顏磨皮的算法，核心是去噪。
去噪有很多的辦法，網上有各種各樣的算法，包括現成的論文。但是不管產用什麼算法，美顏的去噪算法，都要保持一個特點，那就既要是邊界保持，同時還要做到平滑，也就是要濾波。
濾波算法中比較常見的是雙邊濾波，它的優點在於很高效，因此非常適合移動平台。還有一些其他的算法比較複雜一點，也可以達到那樣的效果，但是在移動應用上效率不高。
雖然 GPU 是並行運算的，很適合這種運算，但 GPU 的能力是有一定範圍的，超過這個範圍也很耗電。
包括雙邊濾波在內，一種濾波算法也有各種各樣實現，考慮在行動平台上運行，可以做一下特別的優化，比如在精度計算裡，適當降低精度，達到效果與效率的平衡。
四、膚色調整——檢測才是難題
在做好磨皮後，最後一個流程就是膚色調整。調整膚色本身的手法已經非常成熟，所以更難的其實在於膚色檢測。
為什麼要做膚色檢測？有些早期的直播，美顏是沒有這個功能的，所以他們就是以美化的膚色為基礎，簡單粗暴的把整個圖像按這個色彩全部處理掉了，這就造成了整體偏色，效果還不如不做。
因此，在處理圖像前，必須先進行膚色檢測，在圖像的所有像素點中，找到對應膚色範圍的像素再進行處理。
直播中的膚色檢測特殊的地方，在於顏色空間的轉換。因為跟圖像處理相關的顏色空間，主要有三種：RGB、YUV、HSV，而這三種色彩空間在直播中都要用到。
RGB 是最常見的色彩空間，我們日常用的顯示設備，就是基於 RGB 空間，這裡不多解釋。
YUV 是一種比較傳統的顏色空間，最早是應用在電視信號的傳播裡面的，目前多用在直播的數據採樣、傳輸的過程。這是因為人眼對亮度（Y）遠比色度(U、V)更敏感，所以 YUV 比起 RGB 更容易被壓縮，這樣就更容易節省頻寬進行傳輸。
而基於 HSV 顏色空間，才是用來做膚色檢測的。因為如果用 RGB 來做膚色檢測，需要檢測 R、G、B 三個值是否同時滿足膚色的顏色範圍，YUV 同理。而 HSV 三個值：色調（H）、飽和度（S），明度（V）中，只有 H 是關乎膚色的，因此只需要對 H 進行考慮（ H 值在 25-50 之間即可判斷為膚色），所需要的運算量，自然比 RGB 少很多。
所以，在直播的不同階段，要分別使用這三種色彩空間，要不停的把這三種色彩空間進行相互轉換。
五、細節—在算法之外
美顏算法固然重要，但美更是一件很主觀的事。算法寫得非常優美和高效，並不能保證美顏效果是最好的，所以用標準的算法處理後，還需要設計師依據自己的經驗去進行調整。比如很多平台算法都大同小異，但是為什麼最終出來的美顏效果，讓人感覺還是有差異，其實就是說裡面有很多細節在，需要花時間優化，特別是用戶的需求是什麼，怎樣更漂亮。
再舉一個例子。很多平台在不同的光照條件下，比如白天、晚上，室內、室外，自然光、人工光，直播出來的美顏效果差異很大。這其中的原因，可能就是算法中沒有考慮光照因素，結果使很小的因素影響了效果。
所以，這就要求進行大量的測試，用技術手段結合人工去優化，才能保證最佳的美顏效果。還是那句話：細節是魔鬼。
六、性能—不服跑個分？
說到性能，iOS平台目前一般來說沒什麼問題，或者問題很少。比如 GPU Image 是第三方的，算是 iOS 平台上很有歷史的一個庫。它實現了很多效果，比如剛才提到的一些算法，在 GPUImage 裡面可以看到簡單版的實現，包括怎麼寫腳本，怎麼跑起來，怎麼做雙邊濾波，裡面有簡單的實現，也可以有很好的效果。
包括在做直播的時候，GPUImage 可以作為很好的客戶端擴展，唯一需要做的事情，就是加上一個推流；因為它包含的從客戶端的採集、處理到每一幀的數據，無論是 YUV，還是 RGB，都可以輸出來。所以 iOS 平台上相對來說問題少很多。
而安卓平台問題就比較大了。因為安卓本身的特點，廠商很多、設備很多、系統版本很多，因此相互間比較難相容。
第一個是設備問題。比如一個美顏算法在不同機器上跑起來，即使是同一款 GPU，性能也可能會差別很大。所以，為了保證一個腳本去適應不同的機器，有種辦法是這樣的：根據 GPU的性能做了一個分級算法，如果評級比較高就採用最複雜的算法，如果性能評級比較低，就把美顏效果降低，保證在大部分環境下使用。
第二是版本的問題。比如，只有 4.0 以上版本，才能夠透過相機，直接從相機採集裡面，獲取到一個紋理，這個叫GL_TEXTURE_EXTERNAL_OES，相機直接把採集到的畫面轉給 GPU，全部透過 GPU 加速。
4.3 以後可以做什麼事情？從相機採集到處理到編碼，走的是全 GPU，這是效果最好的，也是最快的，當然這對系統的相容要求是最高的。因為有些廠商在實現的時候，沒有相容這些東西，所以GPU加速很難做。
還有輸出 YUV。很多直播平台都要支持輸出 YUV。這些 YUV 的數據，就涉及到 CPU 和 GPU 的轉換過程。因為處理可能是在 GPU 裡面完成的，GPU 沒法直接輸出來，就需要從GPU到CPU的轉換，這個目前來說還沒有比較好的方案。
安卓目前一些底層的 GPU 還沒有開放，有的時候可以透過 Graphics Buffer 來實現，但是安卓並沒有把這個開放出來。如果要有這個東西，唯一能做的是把安卓源代碼拿出來，包括把源代碼link到關鍵碼裡面去，這樣才能達到比較好的效果。
CPU 到 GPU 的轉換，是可以毫秒級別的，如果直接從 GPU 轉換到 CPU，可能好的設備，也會花費 20 毫秒左右，這樣導致的數據，你預測的是 24 幀，可能就會有掉幀的情況。在主流上可能影響不大，大部分情況下都是可以接受的，當然這最後也要看用戶只有的應用場景。
最後說說常被問到的一個問題： iOS 平台、安卓平台都自帶有人臉檢測的 API，為什麼不用？
首先是系統頻率低、速度慢。蘋果可能有這樣一個考慮，不要影響到相機 API 的正常使用，所以頻率很低。檢測一次可能 3 秒鐘；不是檢測一次需要 3 秒鐘，而是 3 秒鐘才給你一個數據，告訴你這張照片有沒有人臉。
而作為一個實用的產品，一秒鐘假設 24 幀，起碼要做十幾次檢測，才可以達到即時的要求，要不然的話，跟不上對幀率的要求。在安卓問題更嚴重，因為還要看設備，有些設備甚至就沒有，廠商把這個設置就直接去掉了。另外一個特徵點的問題。 iOS 上面有這些特徵點，比如眼睛、嘴巴、鼻子這些，安卓上面是直接沒有這些特徵點的。
七、美顏 2.0—從化妝到整容
以上的內容都屬於美顏 1.0 的概念，而目前最新的美顏技術已經發展到了 2.0 概念。打個簡單的比方，如果美顏 1.0 只是化妝的話，美顏 2.0 基本就能達到整容的效果——把眼睛變大，把圓臉變成瓜子臉。而實現這一效果的基礎就是人臉辨識。這很好理解，只有確定了有沒有人臉，知道了五官在什麼位置，我們才能把它們「整」的更漂亮。
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