强大的开源实时视频抠图工具，头发丝也能完整保留

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       BackgroundMattingV2 是华盛顿大学几位研究员提出的一种实时、高分辨率的背景替换技术，能保留头发细节，效果惊人，是基于 Python 实现的。在 4K 分辨率下，该技术的运行速度为 30fps，在现代 GPU 上，高清的运行速度为 60fps。该技术是基于背景抠图，其中一帧额外的背景被捕获并用于恢复前景蒙版和前景层。
0 B: A( L; m% {( l% T# B. h
$ ]; a5 O( \8 Q1 c$ K项目源码地址：
https://github.com/PeterL1n/BackgroundMattingV2
( \. L9 K" H* X# j项目依赖库：
1 t9 E1 i8 H2 k. P  kornia==0.4.1
  tensorboard==2.3.0
# J1 y: C* d( u# l5 r  torchvision==0.8.1
5 W% n9 @/ w5 Q- u) O  tqdm==4.51.0
' D( P9 i$ z; Y! b/ L; {  opencv-python==4.4.0.44
9 K; J9 `* x, o; E  onnxruntime==1.6.0
3 \& W- h; L! b6 H% ?开发者提供的一些文件资源（国内需木弟子）：
1、下载模型/权重文件
https://drive.google.com/drive/folders/1cbetlrKREitIgjnIikG1HdM4x72FtgBh?usp=sharing
2、用于练习的视频和图片文件
HD视频：
* b: @0 ^$ y. M+ ~. n. V+ [. Jhttps://drive.google.com/drive/folders/1j3BMrRFhFpfzJAe6P2WDtfanoeSCLPiq
4K视频和图片：
  ]' L# A) A- i7 K" N4 Ihttps://drive.google.com/drive/folders/16H6Vz3294J-DEzauw06j4IUARRqYGgRD?usp=sharing
5 J2 V% l$ K3 a/ n项目demo脚本介绍:
inference_images.py：用于图片中的背景替换，用法如下：
! D5 F3 L8 D% Xpython inference_images.py
--model-type mattingrefine
--model-backbone resnet50
--model-backbone-scale 0.25
--model-refine-mode sampling
--model-refine-sample-pixels 80000
--model-checkpoint "PATH_TO_CHECKPOINT"
--images-src "PATH_TO_IMAGES_SRC_DIR"
8 R2 q8 L# ~9 U6 \% b! e--images-bgr "PATH_TO_IMAGES_BGR_DIR"
--output-dir "PATH_TO_OUTPUT_DIR"
--output-type com fgr pha
( {/ w5 q- S( t% ~5 [. ~inference_video.py: 用于视频中的背景替换，用法如下：
python inference_video.py
$ {* @' _1 e' v* h--model-type mattingrefine
--model-backbone resnet50
--model-backbone-scale 0.25
--model-refine-mode sampling
--model-refine-sample-pixels 80000
--model-checkpoint "PATH_TO_CHECKPOINT"
4 W0 a( Y' t! n3 l, f( J  G  q: f( K--video-src "PATH_TO_VIDEO_SRC"
--video-bgr "PATH_TO_VIDEO_BGR"
6 I5 J6 a; b1 Z--video-resize 1920 1080
--output-dir "PATH_TO_OUTPUT_DIR"
--output-type com fgr pha err ref
inference_webcam.py：用于使用网络摄像头下的交互式背景替换，用法如下：
python inference_webcam.py
--model-type mattingrefine
--model-backbone resnet50
( t8 s. D' Q, R5 d4 ?5 M--model-checkpoint "PATH_TO_CHECKPOINT"
--resolution 1280 720
: i% M" l* s5 l1 Y2 R( h6 f虚拟摄像机
: W/ h$ V8 C6 r  Y0 A7 Q       开发者提供了一个应用插件，通过他们的模型将网络摄像头视频输送到一个虚拟摄像头。该插件仅适用于Linux系统，可以在Zoom视频会议软件中使用。更多详情请查看:
' d) X4 f# t9 \6 n1 E( l' Phttps://github.com/andreyryabtsev/BGMv2-webcam-plugin-linux
  v" H& A' N! {. X在Google Colab上体验
: I3 O! o/ Z* V- g$ f+ F9 d; T       另外，开发者还提供了Google Colab的体验地址（国内需要木弟子），可以体验替换图片和视频中的背景。
2 g  W7 a# K9 W  b1、图片背景替换体验地址：
/ T, e+ Q" `6 o, p$ {4 n3 m- R# ihttps://colab.research.google.com/drive/1cTxFq1YuoJ5QPqaTcnskwlHDolnjBkB9?usp=sharing
2、视频背景替换体验地址：
https://colab.research.google.com/drive/1Y9zWfULc8-DDTSsCH-pX6Utw8skiJG5s?usp=sharing
& v) l9 f# m5 G% i附上开发者提供的项目演示视频：
0 W7 ]- b0 H1 q

( ?: Z0 C, {1 F3 i: f1 S