美颜算法是一类用于改善人物照片外观的数字图像处理技术。它主要包括美白、扩眼和瘦脸等几种功能。美白算法的主要目的是让皮肤看起来更加明亮和光滑，去除面部瑕疵，使得人物的照片看起来更加美观。扩眼算法则是为了使眼睛看起来更大更有神，这种效果在亚洲的美容标准中尤其受到欢迎。而瘦脸算法则是对人物面部轮廓进行调整，使其看起来更加瘦长，减少面部的宽度。 OpenCV是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，它提供了大量的图像处理功能，包括但不限于面部特征检测、物体识别、运动追踪等。OpenCV contrib包是OpenCV的一部分，它提供了更多高级的、实验性的功能，这些功能在学术研究或特定的工业应用中可能非常有用。 在美颜算法中，OpenCV的图像处理功能是不可或缺的。利用OpenCV的相关功能，开发者可以轻松地对图像进行分析和处理，实现各种美颜效果。例如，可以使用OpenCV的面部检测功能来定位人脸和面部特征，然后应用相应的图像处理技术来调整肤色，扩大眼睛区域或者拉伸调整面部轮廓。经过这些算法处理后，照片中的人物看起来会更加符合现代审美标准。 美颜算法PPT可能是关于如何使用OpenCV来实现各种美颜功能的演示文稿。文档可能详细介绍了美白、扩眼和瘦脸算法的原理，以及如何通过OpenCV的函数和方法来实现这些效果。这样的演示文稿对学习和掌握使用OpenCV进行图像处理的开发者非常有帮助。 OpenCVBeauty很可能是一个包含源代码和示例的文件夹，它展现了如何使用OpenCV库来实现上述的美颜效果。开发者可以通过阅读和运行这些源代码，来理解算法的实现细节，学习如何将理论应用到实践中，从而提高自己在图像处理领域的技术水平。 美颜算法是一种利用图像处理技术对人物照片进行优化的技术，它通过改善肤色、调整面部特征等方式来增强照片的美观度。而OpenCV作为强大的图像处理工具，提供了实现这些算法所需要的功能。开发者可以借助OpenCV contrib包来进一步扩展自己的算法库，实现更多高级的图像处理功能，例如美颜算法中所需的美白、扩眼和瘦脸效果。这些技术的实现不仅需要深入理解图像处理的原理，还需要熟练掌握OpenCV等图像处理库的使用方法。通过不断的实践和学习，开发者可以将这些算法应用于实际的项目中，满足用户对美化个人照片的需求。

matlab美白代码卡格勒CIFAR-10 CIFAR-10竞争代码。 概括 描述 模型 具有3x3内核的超深度卷积网络[1] 数据扩充 裁剪，水平反射[2]和缩放。 参见lib / data_augmentation.lua 前处理 全局对比度归一化（GCN）和ZCA白化。 参见lib / preprocessing.lua 训练时间 在GTX760上20小时。 预测时间 在GTX760上为2.5小时。 结果 0.93320（单个模型）。 0.94150（平均6个型号） 神经网络配置 图层类型 参数 输入 尺寸：24x24，频道：3 卷积 内核：3x3，通道：64，填充：1 relu 卷积 内核：3x3，通道：64，填充：1 relu 最大池 内核：2x2，步幅：2 辍学 率：0.25 卷积 内核：3x3，通道：128，填充：1 relu 卷积 内核：3x3，通道：128，填充：1 relu 最大池 内核：2x2，步幅：2 辍学 率：0.25 卷积 内核：3x3，通道：256，填充：1 relu 卷积 内核：3x3，通道：256，填充：1 relu 卷积 内核：3x3，通道：256，

文件夹包括.m文件和.fig文件，用到的自定义函数，素材图片

对图像进行磨皮和美白处理，使图像变得清晰

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支持两种模式裁剪图片，用以去除边缘部分。可以按绝对尺寸裁剪，也可以按比例裁剪边缘 采用固定裁剪方式时，可以按住鼠标右键在图片上框选来设置上下左右的参数 支持两种模式调整图片大小，可以设定宽度和高度的绝对值，也可以按比例放大缩小 支持旋转/翻转图片 支持校正透视变形，并可以手动指定输出图片比例 自己写了一个自动确定透视形变前的长宽比算法，不是很准确，但可以将就用 支持批量处理 批量处理时需要先添加要处理的图片文件，然后选定需要批量进行的操作，操作列表中的操作顺序可以通过拖动调整，如果勾选了相应操作，还需要在对应卡片中进行参数设置——最好不要在批量操作时选择【透视矫正】，然后设定好输出文件夹即可开始处理 支持文件拖放 拖动一个文件到窗口时会自动打开图片到操作区，拖动多个文件到窗口时会添加到批量处理的文件列表中 支持鼠标滚轮操作模式自定义 默认鼠标向上滚动时放大图片，如果你不习惯，可以通过设置菜单更改该操作（这是本工具出现的根本原因：-） 主窗口图片浏览人性化 图片操作区可以自由移动、放大、缩小 美白参数简单化并可以自动设置 美白参数只有3个，而且通常只需要调节

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