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。
* v$ x, U  S; Y! T3 d
项目源码地址：
https://github.com/PeterL1n/BackgroundMattingV2
3 N4 p# D! G3 L! h: a7 J项目依赖库：
  kornia==0.4.1
) K1 G8 t, G7 H. m% i( p) U" t  tensorboard==2.3.0
  torchvision==0.8.1
  tqdm==4.51.0
% u1 f0 G3 V9 {& h3 ?/ T  opencv-python==4.4.0.44
  onnxruntime==1.6.0
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
! j& ~& E. [- I& T5 Ehttps://drive.google.com/drive/folders/1cbetlrKREitIgjnIikG1HdM4x72FtgBh?usp=sharing
2、用于练习的视频和图片文件
HD视频：
https://drive.google.com/drive/folders/1j3BMrRFhFpfzJAe6P2WDtfanoeSCLPiq
4K视频和图片：
https://drive.google.com/drive/folders/16H6Vz3294J-DEzauw06j4IUARRqYGgRD?usp=sharing
5 K+ l! a% ]: |项目demo脚本介绍:
: I0 Y: D# M6 V+ u- i% @inference_images.py：用于图片中的背景替换，用法如下：
python inference_images.py
% N( l- n' f( N8 A/ D" z) a% V--model-type mattingrefine
--model-backbone resnet50
--model-backbone-scale 0.25
: u/ X7 z3 P9 P8 ?3 v. ^--model-refine-mode sampling
--model-refine-sample-pixels 80000
" Y' Q. I6 Z1 S& }--model-checkpoint "PATH_TO_CHECKPOINT"
+ l- n; q+ H( N, K; @--images-src "PATH_TO_IMAGES_SRC_DIR"
--images-bgr "PATH_TO_IMAGES_BGR_DIR"
  c/ `- P* T% w% I* j$ ^& o--output-dir "PATH_TO_OUTPUT_DIR"
--output-type com fgr pha
# x( `% B( c+ k3 V) _inference_video.py: 用于视频中的背景替换，用法如下：
0 B' s* f  H; |5 s2 spython inference_video.py
6 e" |3 C. L) D--model-type mattingrefine
--model-backbone resnet50
+ \# v  r" W( t, ^$ }" G--model-backbone-scale 0.25
9 Z7 l) C9 S4 q) q) p--model-refine-mode sampling
--model-refine-sample-pixels 80000
--model-checkpoint "PATH_TO_CHECKPOINT"
--video-src "PATH_TO_VIDEO_SRC"
--video-bgr "PATH_TO_VIDEO_BGR"
--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
--model-checkpoint "PATH_TO_CHECKPOINT"
--resolution 1280 720
) a& I$ u% ~- A* a虚拟摄像机
       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:
https://github.com/andreyryabtsev/BGMv2-webcam-plugin-linux
在Google Colab上体验
5 P$ ], s4 j- K9 W; K* h/ s       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。
1、图片背景替换体验地址：
6 {2 p4 a/ F) p+ y0 D0 ghttps://colab.research.google.com/drive/1cTxFq1YuoJ5QPqaTcnskwlHDolnjBkB9?usp=sharing
( W0 V* |+ b0 j/ Q8 w' n- G0 S8 ~4 `8 Q  @2、视频背景替换体验地址：
https://colab.research.google.com/drive/1Y9zWfULc8-DDTSsCH-pX6Utw8skiJG5s?usp=sharing
附上开发者提供的项目演示视频：
7 X- @9 M. _, e2 ~# f3 o