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。
5 t# a0 X6 v( g: G# w
% ^2 f# _4 ]$ o) g2 G项目源码地址：
https://github.com/PeterL1n/BackgroundMattingV2
项目依赖库：
  kornia==0.4.1
* S! u1 M: I# g  tensorboard==2.3.0
3 n, X  _- b. b" W3 x3 J  torchvision==0.8.1
3 {  Z: i* ]: r1 P0 W& c  tqdm==4.51.0
  B( M' ~- e* t1 p  c  h: p! E4 N  opencv-python==4.4.0.44
  onnxruntime==1.6.0
. ]  S! w7 O/ R开发者提供的一些文件资源（国内需木弟子）：
0 N; \# E- ~, T9 o1、下载模型/权重文件
; s+ B6 B8 @- l2 V8 w, ^1 Chttps://drive.google.com/drive/folders/1cbetlrKREitIgjnIikG1HdM4x72FtgBh?usp=sharing
5 Q# e3 w8 w# {) X% _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
$ R( c4 [, S! Y, P  g' o/ d! K: U项目demo脚本介绍:
* S3 ^6 H  G* D: v4 pinference_images.py：用于图片中的背景替换，用法如下：
python 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"
# O& \) E1 U& J--images-src "PATH_TO_IMAGES_SRC_DIR"
--images-bgr "PATH_TO_IMAGES_BGR_DIR"
--output-dir "PATH_TO_OUTPUT_DIR"
--output-type com fgr pha
inference_video.py: 用于视频中的背景替换，用法如下：
, K  t) l! f% x2 h3 k4 Y3 A* G0 Opython inference_video.py
* l% u) p5 P* K- [. J  B--model-type mattingrefine
--model-backbone resnet50
--model-backbone-scale 0.25
--model-refine-mode sampling
& C# S% w, s6 y! U) J6 n--model-refine-sample-pixels 80000
--model-checkpoint "PATH_TO_CHECKPOINT"
: h) V- \5 H: i: p--video-src "PATH_TO_VIDEO_SRC"
--video-bgr "PATH_TO_VIDEO_BGR"
--video-resize 1920 1080
7 b/ G. E7 ]) F: ]' I--output-dir "PATH_TO_OUTPUT_DIR"
* J8 s8 Y  n4 p! E0 v" L--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：
' W9 Q3 Y! n/ U) [( I; J4 U2 H: Fpython inference_webcam.py
- q; ?& v9 u& r* h( r0 `--model-type mattingrefine
& r" \& V* t8 ^  g) V--model-backbone resnet50
( q. ^6 S  \) t' `  H--model-checkpoint "PATH_TO_CHECKPOINT"
--resolution 1280 720
虚拟摄像机
8 _- U4 @. q! `; Q/ }4 U5 d* T       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
       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：
# q( U, Y" C8 |% K+ Y& Khttps://colab.research.google.com/drive/1cTxFq1YuoJ5QPqaTcnskwlHDolnjBkB9?usp=sharing
- t  z* P, ^% m% P/ A: ?2、视频背景替换体验地址：
https://colab.research.google.com/drive/1Y9zWfULc8-DDTSsCH-pX6Utw8skiJG5s?usp=sharing
% s) u6 p# h& ?- G; |. p附上开发者提供的项目演示视频：
7 A9 I1 e4 i; g