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 ^- _4 h& c5 n9 E
项目源码地址：
https://github.com/PeterL1n/BackgroundMattingV2
项目依赖库：
  kornia==0.4.1
  tensorboard==2.3.0
  torchvision==0.8.1
6 Y1 ^; v: Y* x) t7 G  tqdm==4.51.0
- L* a# g3 W/ E% B  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
https://drive.google.com/drive/folders/1cbetlrKREitIgjnIikG1HdM4x72FtgBh?usp=sharing
) p! S! X* }1 p/ q8 r0 g& T2、用于练习的视频和图片文件
HD视频：
https://drive.google.com/drive/folders/1j3BMrRFhFpfzJAe6P2WDtfanoeSCLPiq
& b* I: Z$ `: ]' j( U4K视频和图片：
! b7 d! Z- }- H3 u  }$ ~4 d! r- P& bhttps://drive.google.com/drive/folders/16H6Vz3294J-DEzauw06j4IUARRqYGgRD?usp=sharing
/ N# n/ x) Z5 z! m项目demo脚本介绍:
9 F7 r' b$ v5 n  }1 _3 Yinference_images.py：用于图片中的背景替换，用法如下：
4 z* Q% S% o% upython inference_images.py
( R- p! t2 a, G2 g7 [--model-type mattingrefine
- p5 o) D# t$ ~- k, `--model-backbone resnet50
--model-backbone-scale 0.25
--model-refine-mode sampling
1 u, |3 i0 x4 ]$ V: p- g. b--model-refine-sample-pixels 80000
--model-checkpoint "PATH_TO_CHECKPOINT"
--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：
python inference_video.py
0 d% p2 z; V- s$ }) ~+ @--model-type mattingrefine
--model-backbone resnet50
8 g3 x- E/ m5 x+ N* b8 X8 O--model-backbone-scale 0.25
2 b0 I7 l1 A. c9 j7 u--model-refine-mode sampling
) V) w; Y, K7 G% E--model-refine-sample-pixels 80000
- a" h# H8 U2 |3 J! r--model-checkpoint "PATH_TO_CHECKPOINT"
2 R8 Z! `4 W0 a7 z) I, O" I--video-src "PATH_TO_VIDEO_SRC"
. C- b; j' l! `% |, O% H--video-bgr "PATH_TO_VIDEO_BGR"
6 D, N/ l' Q1 k0 J* o; r$ q--video-resize 1920 1080
+ b' Q' f' o3 w# o) R; l--output-dir "PATH_TO_OUTPUT_DIR"
--output-type com fgr pha err ref
$ H; T/ A* z4 J% G, C7 Yinference_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"
/ [4 S& [6 K7 F, {--resolution 1280 720
' w$ l  S" Y' Y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:
' w/ g9 ?& M; u1 g2 d0 Bhttps://github.com/andreyryabtsev/BGMv2-webcam-plugin-linux
- G' s  x5 J2 b, N' d, b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。
+ y, e9 E4 c7 B& X3 I5 G  t! Q1、图片背景替换体验地址：
https://colab.research.google.com/drive/1cTxFq1YuoJ5QPqaTcnskwlHDolnjBkB9?usp=sharing
* a7 m" J3 b& |: ?( c( ~* M0 ^5 |/ x2、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：

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