Применение фильтров к видео можно осуществлять с помощью обработки каждого кадра отдельно. Для этого можно использовать библиотеки компьютерного зрения и обработки изображений, такие как OpenCV, Dlib или PIL.
Для создания фильтров, подобных тем, что использует Instagram или приложение для изменения лица в реальном времени, можно использовать технику обнаружения и отслеживания лица. OpenCV предоставляет множество инструментов для этого, включая каскады Хаара или более современные методы, такие как детекторы лица на основе нейронных сетей.
Когда лицо обнаружено и отслежено, можно применить фильтры, изменяющие цвета, текстуры, добавляющие эффекты и т. д. Для этого можно использовать различные методы обработки изображений, такие как фильтрация, изменение яркости и контрастности, наложение текстур и многое другое.
На языке Java можно использовать библиотеки JavaCV или JavaFX для обработки видео и изображений. На Python также есть множество библиотек для обработки изображений, включая OpenCV, PIL и scikit-image.
Что касается готовых решений, то в Интернете можно найти множество примеров и обучающих материалов, которые помогут вам создать фильтры и эффекты для видео. Многие из них будут основаны на использовании OpenCV, так как это одна из наиболее популярных и мощных библиотек для обработки изображений и видео.
Если вам нужна более конкретная информация или примеры кода, рекомендуется обратиться к документации или искать решения в специализированных форумах и сообществах разработчиков.