实验原理：1.OpenCV：OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列C函数和少量C++类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。 OpenCV用C++语言编写，它的主要接口也是C++语言，但是依然保留了大量的C语言接口，从而使得图像处理和图像分析变得更加易于上手，让开发人员更多的精力花在算法。2.均值滤波：均值滤波是一种典型的线性滤波器，将一个窗口区域中的像素计算平均值，然后将窗口中计算得到的均值设置为锚点上的像素值。均值滤波用卷积实现，得到的像素值需除以窗口尺寸大小。 实验目的：采用局部、全局图像滤波方法，设计能实现人像美颜功能的算法 实验内容：1.了解并学习OpenCV的Python第三方库——opencv-python中实现读取图像、图像缩放、图像滤波、显示图像、保存图像等功能的函数。2.编写算法，对所给图像进行均值滤波，改变kernel的大小，得到不同的美颜图片，并进行比较。

OpenCV图像处理基础——基于C++实现版本视频培训课程概况：教程中会讲解到OpenCV的基础知识及使用方法，并基于OpenCV实现基础的图像处理算法；除此之外课程包含如下的内容： 图像颜色空间及类型转换及应用（BGR、YUV、YCrCb颜色空间、人像肤色检测）、图像直方图及其应用（直方图均衡化、色阶及对比度调节）、图像几何变换（平移、翻转、缩放等）、图像滤镜操作（卡通特效、畸变图像、马赛克）、图像滤波处理（人像磨皮、美颜）、图像形态学操作、多尺度及图像金字塔及视频操作处理等。 下方的拓扑图给出了课程的章节目录及每一章中各个小节涉及到的主要内容：

使用PaddleHub，实现AI一键视频人像美颜。完成视频人像瘦脸、大眼、美白、红唇等美颜功能。 项目地址：AI Studio 对视频进行人像美白和大眼后，效果如下图： 实现代码如下： 建议在 AI Studio 中直接 fork 该 项目 并运行，以获得较好的体验和运行结果。 # 参数设置 videos_path = 'girl.mp4' # 原始视频路径 frames_save_path = 'frame' # 图片帧保存路径 time_interval = 1 # 图片帧保存间隔 target_frames_