C++ 源代码 : 基于OpenGL和TensorRT实现的PC端实时人脸美颜系统 运行于Win10 64位系统，用CUDA和TensorRT实现人脸位置检测和106关键点检测，用OpenGL和GLSL实现人脸美颜，美颜功能有瘦脸/眼睛大小/眼距调整/瞳孔大小调整/移动内眼角/移动外眼角/嘴巴大小调整/皮肤美白, 可在GTX 1060Ti及以上显卡实时计算;

在计算机视觉领域，实时人脸美颜是一个十分有趣且实用的方向。今天就来和大家分享一下基于C++ ，结合OpenGL和TensorRT实现的PC端实时人脸美颜系统。

一、运行环境

该系统运行在Win10 64位系统上，依赖CUDA和TensorRT来实现人脸位置检测以及106关键点检测，利用OpenGL和GLSL完成人脸美颜操作。值得一提的是，为了保证实时计算，系统要求显卡为GTX 1060Ti及以上。

二、核心技术实现

1. 人脸位置与关键点检测（CUDA + TensorRT）

利用TensorRT强大的推理加速能力，结合CUDA的并行计算特性，可以高效地完成人脸位置检测和106关键点检测。以下是一个简化的TensorRT初始化代码示例：

// 创建TensorRT引擎构建器
IBuilder* builder = createInferBuilder(gLogger);
// 创建网络定义
INetworkDefinition* network = builder->createNetworkV2(0U);
// 创建解析器（假设这里使用的是Caffe解析器，实际需根据模型来源调整）
ICaffeParser* parser = createCaffeParser();

// 定义输入数据张量
ITensor* inputTensor = network->addInput("data", DataType::kFLOAT, Dims3(3, inputH, inputW));

// 解析模型文件，填充网络
const IBlobNameToTensor* blobNameToTensor = parser->parse(
    deployFile.c_str(),
    modelFile.c_str(),
    *network,
    DataType::kFLOAT);

// 构建引擎
builder->setMaxBatchSize(maxBatchSize);
builder->setMaxWorkspaceSize(1 << 30);
ICudaEngine* engine = builder->buildCudaEngine(*network);

这段代码首先创建了TensorRT的相关对象，包括引擎构建器builder、网络定义network和解析器parser。然后定义了输入张量inputTensor，并通过解析器将模型文件（deployFile和modelFile）中的网络结构和参数填充到network中。最后，设置引擎的最大批次大小和工作空间大小，并构建CUDA引擎engine。

2. 人脸美颜（OpenGL + GLSL）

OpenGL负责图形渲染，而GLSL（OpenGL着色语言）则用于编写顶点和片段着色器，实现各种美颜效果。

瘦脸效果

// 顶点着色器
#version 330 core
layout (location = 0) in vec3 aPos;

uniform mat4 model;
uniform mat4 view;
uniform mat4 projection;

void main()
{
    // 简单的瘦脸算法，通过调整关键点位置实现
    vec3 newPos = aPos;
    if (aPos.x > 0.5) {
        newPos.x = mix(aPos.x, 0.7, 0.2);
    } else if (aPos.x < -0.5) {
        newPos.x = mix(aPos.x, -0.7, 0.2);
    }
    gl_Position = projection * view * model * vec4(newPos, 1.0);
}

在这段顶点着色器代码中，通过检测顶点的x坐标，如果x坐标大于0.5或者小于 -0.5，就对其进行混合操作，从而实现瘦脸的视觉效果。这里的mix函数是GLSL提供的线性混合函数，将aPos.x朝着指定方向混合，改变人脸的形状。

皮肤美白效果

// 片段着色器
#version 330 core
in vec2 TexCoords;
out vec4 FragColor;

uniform sampler2D texture1;

void main()
{
    vec4 color = texture(texture1, TexCoords);
    // 简单的皮肤美白算法，提高RGB值
    color.r = min(color.r + 0.2, 1.0);
    color.g = min(color.g + 0.2, 1.0);
    color.b = min(color.b + 0.2, 1.0);
    FragColor = color;
}

在片段着色器中，从纹理texture1获取颜色值color，然后分别对r、g、b通道的值增加0.2，并通过min函数确保颜色值不会超过1.0，以此实现皮肤美白的效果。

三、系统性能

得益于CUDA和TensorRT的加速以及OpenGL的高效图形渲染，该系统能够在GTX 1060Ti及以上显卡上实现实时计算，为用户带来流畅的人脸美颜体验。无论是视频通话还是录制视频，都能实时展现美颜后的效果。

总的来说，通过结合CUDA、TensorRT、OpenGL和GLSL等技术，我们成功打造了一个功能丰富且性能良好的PC端实时人脸美颜系统。希望这篇文章能给对相关领域感兴趣的朋友一些启发，也欢迎大家一起交流探讨。