【新智元導(dǎo)讀】如今，在類似天天P圖、美圖秀秀等手機(jī)APP中，給指定照片或視頻中的人物更換頭發(fā)顏色已經(jīng)是再正常不過的事情了。那么本文便介紹了該功能背后如AI頭發(fā)分割模塊、頭發(fā)換色、顏色增強(qiáng)與修正模塊等技術(shù)原理（附代碼）。

首先，為照片或視頻中人物換發(fā)色的算法流程如下圖所示：

AI頭發(fā)分割模塊

基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)分割算法已經(jīng)比較成熟，比較常用的有FCN，SegNet，UNet，PspNet，DenseNet等等。這里我們使用Unet網(wǎng)絡(luò)來進(jìn)行頭發(fā)分割，具體可以參考如下鏈接：點(diǎn)擊打開鏈接Unet頭發(fā)分割代碼如下：

def get_unet_256(input _shape=(256,256,3),num_classes=1):inputs=Input(shape=input_shape)#256down0 = Conv2D(32,(3,3), padding='same')(inputs)down0 = BatchNormalization()(down0)down0 = Activation('relu')(down0)down0 = Conv2D(32,(3,3), padding='same')(down0)down0 = BatchNormalization()(down0)down0 = Activation('relu')(down0)down0_pool = MaxPooling2D((2,2),strides=(2,2))(down0) #128down1 = Conv2D(64,(3,3), padding='same')(down0_pool)down1 = BatchNormalization()(down1)down1 = Activation('relu')(down1)down1 = Conv2D(64,(3,3), padding='same')(down1)down1 = BatchNormalization()(down1)down1 = Activation('relu')(down1)down1_pool = MaxPooling2D((2,2),strides=(2,2))(down1)#64down2 = Conv2D(128,(3,3), padding='same')(down1_pool)down2 = BatchNormalization()(down2)down2 = Activation('relu')(down2)down2 = Conv2D(128,(3,3), padding='same')(down2)down2 = BatchNormalization()(down2)down2 = Activation('relu')(down2)down2_pool = MaxPooling2D((2,2),strides=(2,2))(down2)#32down3 = Conv2D(256,(3,3), padding='same')(down2_pool)down3 = BatchNormalization()(down3)down3 = Activation('relu')(down3)down3 = Conv2D(256,(3,3), padding='same')(down3)down3 = BatchNormalization()(down3)down3 = Activation('relu')(down3)down3_pool = MaxPooling2D((2,2),strides=(2,2))(down3)#16down4 = Conv2D(512,(3,3), padding='same')(down3_pool)down4 = BatchNormalization()(down4)down4 = Activation('relu')(down4)down4 = Conv2D(512,(3,3), padding='same')(down4)down4 = BatchNormalization()(down4)down4 = Activation('relu')(down4)down4_pool = MaxPooling2D((2,2),strides=(2,2))(down4)#8center = Conv2D(1024,(3,3), padding='same')(down4_pool)center = BatchNormalization()(center)center = Activation('relu')(center)center = Conv2D(1024,(3,3), padding='same')(center)center = BatchNormalization()(center)center = Activation('relu')(center)#centerup4 = UpSamepling2D((2,2))(center)up4 = Concatenate([down4,up4],axis=3)up4 = Conv2D(512,(3,3),padding='same')(up4)up4 = BatchNormalization()(up4)up4 = Activation('relu')(up4)up4 = Conv2d(512,(3,3),padding='same')(up4)up4 = BatchNormalization()(up4)up4 = Activation('relu')(up4)#16up3 = UpSamepling2D((2,2))(up4)up3 = Concatenate([down4,up4],axis=3)up3 = Conv2D(256,(3,3),padding='same')(up3)up3 = BatchNormalization()(up3)up3 = Activation('relu')(up3)up3 = Conv2d(256,(3,3),padding='same')(up3)up3 = BatchNormalization()(up3)up3 = Activation('relu')(up3)#32up2 = UpSamepling2D((2,2))(up3)up2 = Concatenate([down4,up4],axis=3)up2 = Conv2D(128,(3,3),padding='same')(up2)up2 = BatchNormalization()(up2)up2 = Activation('relu')(up2)up2 = Conv2d(128,(3,3),padding='same')(up2)up2 = BatchNormalization()(up2)up2 = Activation('relu')(up2)#64up1 = UpSamepling2D((2,2))(up2)up1 = Concatenate([down4,up4],axis=3)up1 = Conv2D(64,(3,3),padding='same')(up1)up1 = BatchNormalization()(up1)up1 = Activation('relu')(up1)up1 = Conv2d(64,(3,3),padding='same')(up1)up1 = BatchNormalization()(up1)up1 = Activation('relu')(up1)#128up0 = UpSamepling2D((2,2))(up1)up0 = Concatenate([down4,up4],axis=3)up0 = Conv2D(32,(3,3),padding='same')(up0)up0 = BatchNormalization()(up0)up0 = Activation('relu')(up0)up0 = Conv2d(32,(3,3),padding='same')(up0)up0 = BatchNormalization()(up0)up0 = Activation('relu')(up0)#256classify = Con2D(num_classes,(1,1)),activation='sigmoid')(up0)model = Model(input=inputs,outputs=classify)#model.compile(optimizer=RMSprop(lr=0.0001),loss=bce_dice_loss,metrices=[dice_coeff])return model

分割效果舉例如下：

使用的訓(xùn)練和測(cè)試數(shù)據(jù)集合大家自己準(zhǔn)備即可。

發(fā)色更換模塊

這個(gè)模塊看起來比較簡(jiǎn)單，實(shí)際上卻并非如此。 這個(gè)模塊要細(xì)分為：

①頭發(fā)顏色增強(qiáng)與修正模塊；
②顏色空間染色模塊；
③頭發(fā)細(xì)節(jié)增強(qiáng)；

發(fā)色增強(qiáng)與修正模塊

為什么要對(duì)頭發(fā)的顏色進(jìn)行增強(qiáng)與修正？ 先看下面一組圖，我們直接使用HSV顏色空間對(duì)純黑色的頭發(fā)進(jìn)行染色，目標(biāo)色是紫色，結(jié)果如下：

大家可以看到，針對(duì)上面這張?jiān)瓐D，頭發(fā)比較黑，在HSV顏色空間進(jìn)行頭發(fā)換色之后，效果圖中很不明顯，只有輕微的顏色變化。

為什么會(huì)出現(xiàn)這種情況？原因如下： 我們以RGB和HSV顏色空間為例，首先來看下HSV和RGB之間的轉(zhuǎn)換公式：

設(shè) (r, g, b)分別是一個(gè)顏色的紅、綠和藍(lán)坐標(biāo)，它們的值是在0到1之間的實(shí)數(shù)。設(shè)max等價(jià)于r, g和b中的最大者。設(shè)min等于這些值中的最小者。要找到在HSL空間中的 (h, s, l)值，這里的h ∈ [0, 360）度是角度的色相角，而s, l ∈ [0,1]是飽和度和亮度，計(jì)算為：

我們假設(shè)頭發(fā)為純黑色，R=G=B=0，那么按照HSV計(jì)算公式可以得到H = S = V = 0；

假設(shè)我們要把頭發(fā)顏色替換為紅色(r=255,g=0,b=0)；

那么，我們先將紅色轉(zhuǎn)換為對(duì)應(yīng)的hsv，然后保留原始黑色頭發(fā)的V，紅色頭發(fā)的hs，重新組合新的hsV，在轉(zhuǎn)換為RGB顏色空間，即為頭發(fā)換色之后的效果(hs是顏色屬性，v是明度屬性，保留原始黑色頭發(fā)的明度，替換顏色屬性以達(dá)到換色目的)；

HSV轉(zhuǎn)換為RGB的公式如下：

對(duì)于黑色，我們計(jì)算的結(jié)果是H=S=V=0，由于V=0，因此，p=q=t=0,不管目標(biāo)顏色的hs值是多少，rgb始終都是0，也就是黑色；

這樣，雖然我們使用了紅色，來替換黑色頭發(fā)，但是，結(jié)果卻依舊是黑色，結(jié)論也就是hsv/hsl顏色空間，無法對(duì)黑色換色。

下面，我們給出天天P圖和美妝相機(jī)對(duì)應(yīng)紫色的換發(fā)色效果：

與之前HSV顏色空間的結(jié)果對(duì)比，我們明顯可以看到，天天P圖和美妝相機(jī)的效果要更濃，更好看，而且對(duì)近乎黑色的頭發(fā)進(jìn)行了完美的換色；

由于上述原因，我們這里需要對(duì)圖像中的頭發(fā)區(qū)域進(jìn)行一定的增強(qiáng)處理：提亮，輕微改變色調(diào)；

這一步通常可以在PS上進(jìn)行提亮調(diào)色，然后使用LUT來處理；

經(jīng)過提亮之后的上色效果如下圖所示：

可以看到，基本與美妝相機(jī)和天天P圖類似了。

HSV/HSL/YCbCr顏色空間換色

這一步比較簡(jiǎn)單，保留明度分量不變，將其他顏色、色調(diào)分量替換為目標(biāo)發(fā)色就可以了。

這里以HSV顏色空間為例：

假如我們要將頭發(fā)染發(fā)為一半青色，一般粉紅色，那么我們構(gòu)建如下圖所示的顏色MAP：

對(duì)于頭發(fā)區(qū)域的每一個(gè)像素點(diǎn)P，我們將P的RGB轉(zhuǎn)換為HSV顏色空間，得到H/S/V；

根據(jù)P在原圖頭發(fā)區(qū)域的位置比例關(guān)系，我們?cè)陬伾玀AP中找到對(duì)應(yīng)位置的像素點(diǎn)D，將D的RGB轉(zhuǎn)換為HSV顏色空間，得到目標(biāo)顏色的h/s/v；

根據(jù)目標(biāo)顏色重組hsV，然后轉(zhuǎn)為RGB即可；

這一模塊代碼如下：

#h=[0,360],s=[0,1],v=[0,1] void RGBToHSV(int R, int G, int B, float* h, float* s,float* v) {float min,max;float r = R/255.0f;float g = G/255.0f;float b = B/255.0f;min = MIN2(r,MIN2(g,b));max = MAX2(r,MAX2(g,b));if(max == min)*h=0;if(max == r && g >= b)*h = 60.0f * (g-b) / (max-min);if(max == r && g < b)*h = 60.0f * (g-b) / (max-min) + 360.0f;if(max == g)*h = 60.0f * (b-r) / (max-min) + 120.0f;if(max == b)*h = 60.0f * (r-g) / (max-min) + 240.0f;if(max == 0)*s = (max-min) / max;*v = max; };void HSVToRGB(float h, float s,float v, int* R,int *G,int *B) {float q=0,p=0,t=0,r=0,g=0,b=0;int hN=0;if(h<0)h=260+h;hN=(int)(h/60);p=v*(1.0f-s);q=v*(1.0f-(h/60.0f-hN)*s);t=v*(1.0f-(1.0f-(h/60.0f-hN))*s);switch(hN){case 0:r=v;q=t;b=p;break;case 1:r=q;q=v;b=p;break;case 2:r=p;g=v;b=t;break;case 3:r=p;g=q;b=v;break;case 4:r=t;g=p;b=v;break;case 5:r=v;g=p;b=q;break;default:break;}*R=(int)CLIP3((r*255.0f),0,255);*G=(int)CLIP3((g*255.0f),0,255);*B=(int)CLIP3((b*255.0f),0,255); };

效果圖如下：

本文算法對(duì)比美妝相機(jī)效果如下：

頭發(fā)區(qū)域增強(qiáng)

這一步主要是為了突出頭發(fā)絲的細(xì)節(jié)，可以使用銳化算法，如Laplace銳化，USM銳化等等。上述過程基本是模擬美妝相機(jī)染發(fā)算法的過程，給大家參考一下，最后給出本文算法的一些效果舉例：

本文效果除了實(shí)現(xiàn)正常的單色染發(fā)，混合色染發(fā)之外，還實(shí)現(xiàn)了挑染，如最下方一組效果圖所示。

對(duì)于挑染的算法原理：

計(jì)算頭發(fā)紋理，根據(jù)頭發(fā)紋理選取需要挑染的頭發(fā)束，然后對(duì)這些頭發(fā)束與其他頭發(fā)分開染色即可，具體邏輯這里不再累贅，大家自行研究，這里給出解決思路供大家參考。

最后，本文算法理論上實(shí)時(shí)處理是沒有問題的，頭發(fā)分割已經(jīng)可以實(shí)時(shí)處理，所以后面基本沒有什么耗時(shí)操作，使用opengl實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)染發(fā)是沒有問題的。

原文發(fā)布時(shí)間為：2018-08-02
本文來自云棲社區(qū)合作伙伴新智元，了解相關(guān)信息可以關(guān)注“AI_era”。
原文鏈接：【AI超級(jí)美發(fā)師】深度學(xué)習(xí)算法打造染發(fā)特效（附代碼）

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的【AI超级美发师】深度学习算法打造染发特效（附代码）的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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