美颜SDK小讲堂——图像特征

美颜SDK小讲堂——图像特征

众所周知，美颜SDK在进行图片识别、人脸关键点检测等操作的时候都需要提取“图像特征”。此时就有些“小白”用户提问了，什么是图像特征呢？总体来说，图像特征是用以区别和标记两幅图像内容的基本信息，一般分为两类：人为特征与自然特征。人为特征是对后期图像进行处理与分析，是挖掘出的认定信息，例如图像的色域分布、大小、纹理等信息。自然特征则是图像内容本身就包含的信息，并非挖掘出来的。

那么，一个优良的图像特征应该具备哪些属性呢？小编认为有以下特征：

1、可靠且稳定

同类别的图像在被编辑、伪造或者污染时，良好的图像特征在图像内容发生小规模变化时不会受到影响。

2、良好区别性

不同类别的图像，相互之间的图像特征应该有显著且明显的差异，便于区分和辨别。

3、特征信息不相关

图像各大特征信息之间应该相互独立，彼此不相关。若两个特征值所表征的基本是某一对象的同一属性，则不应该同时使用这两个特征值，以免造成数据亢余，使计算复杂度大大增加。

4、较小数据量：表示图像特征的纹理特征向量维数不应过大，从而减少特征匹配和对比时的运算量。

根据不同的提取方法，图像特征通常又细分为：点线面特征、纹理特征、颜色特征和统计特征等。而美颜SDK中最常用的是颜色特征提取。

说完了图像特征，下文我们来讲一下颜色特征吧，颜色特征有哪些特点呢？小编总结了以下两点。

1、颜色直方图。单幅图像的灰度直方图、红绿蓝各个通道的直方图都可以作为图像的特征信息。相似的图像总是具有相似的直方图信息。可以先分别提取图片信息，然后对于灰度直方图数据计算256色的欧式空间距离，当欧式空间距离小于指定阈值，则认为图像相似。

2、图像颜色矩。由颜色信息主要分布于低阶矩中，所以用一阶矩，二阶矩和三阶矩足以表达图像的颜色分布，颜色矩已证明可有效地表示图像中的颜色分布。

以上就是小编对于美颜SDK图像特征的讲述，感谢阅读。如果您对美颜相关知识感兴趣，请关注我!

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