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。

项目源码地址：
https://github.com/PeterL1n/BackgroundMattingV2
! K+ {. R- a% v5 g项目依赖库：
+ D  u0 _1 O  D' ~* d2 y" l  kornia==0.4.1
# g! ^; z% D+ ^  tensorboard==2.3.0
  torchvision==0.8.1
  tqdm==4.51.0
  opencv-python==4.4.0.44
, ?  i- J% i* b! a5 C. k4 W. T  onnxruntime==1.6.0
开发者提供的一些文件资源（国内需木弟子）：
0 t: ~$ {1 n9 S6 u4 J1、下载模型/权重文件
" k4 ]) ~6 {, |- m% p0 U! _+ ~! _https://drive.google.com/drive/folders/1cbetlrKREitIgjnIikG1HdM4x72FtgBh?usp=sharing
2、用于练习的视频和图片文件
( b1 z: U4 S. o, C% bHD视频：
https://drive.google.com/drive/folders/1j3BMrRFhFpfzJAe6P2WDtfanoeSCLPiq
! T6 f+ h" _+ t  O. M2 M, p4 }4K视频和图片：
+ h; p! l, Y' K- x. [( ]0 C5 r7 ihttps://drive.google.com/drive/folders/16H6Vz3294J-DEzauw06j4IUARRqYGgRD?usp=sharing
项目demo脚本介绍:
inference_images.py：用于图片中的背景替换，用法如下：
9 u7 b6 P7 ^& m6 l" v# v. o( ^python inference_images.py
--model-type mattingrefine
--model-backbone resnet50
8 m$ n4 f1 O, v3 F5 Q--model-backbone-scale 0.25
--model-refine-mode sampling
--model-refine-sample-pixels 80000
( ~3 }2 m# p+ G: P9 X--model-checkpoint "PATH_TO_CHECKPOINT"
! T2 O0 b4 P7 I/ G9 ^# j--images-src "PATH_TO_IMAGES_SRC_DIR"
--images-bgr "PATH_TO_IMAGES_BGR_DIR"
--output-dir "PATH_TO_OUTPUT_DIR"
: a2 Q. S. D5 |--output-type com fgr pha
inference_video.py: 用于视频中的背景替换，用法如下：
6 |5 a2 N$ E) k0 bpython inference_video.py
. d6 A; w: g( T& i) ]--model-type mattingrefine
- ^2 q, G& Y! W* p  s--model-backbone resnet50
--model-backbone-scale 0.25
--model-refine-mode sampling
--model-refine-sample-pixels 80000
--model-checkpoint "PATH_TO_CHECKPOINT"
' t4 f: h! W& O. y! g--video-src "PATH_TO_VIDEO_SRC"
--video-bgr "PATH_TO_VIDEO_BGR"
--video-resize 1920 1080
4 t1 T) R- {+ x# O% Y+ ^( L--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
: M# u; K+ v3 }  x/ \, z7 G--model-backbone resnet50
--model-checkpoint "PATH_TO_CHECKPOINT"
--resolution 1280 720
6 b$ E& r* H& R+ y; c; L+ g- x虚拟摄像机
8 P* v6 ]4 X# \; J8 P       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
  k9 m2 F' {8 n4 i. C( k       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。
' i4 X9 G' }, g2 h* X! L1、图片背景替换体验地址：
https://colab.research.google.com/drive/1cTxFq1YuoJ5QPqaTcnskwlHDolnjBkB9?usp=sharing
2 T$ K8 d2 W9 g. X9 H1 o2、视频背景替换体验地址：
https://colab.research.google.com/drive/1Y9zWfULc8-DDTSsCH-pX6Utw8skiJG5s?usp=sharing
5 x) A6 c4 l) a6 |# @# q附上开发者提供的项目演示视频：
- ~0 m$ B9 E+ b8 ^6 L1 l$ R. Z

$ i, g- e1 L) @