强大的开源实时视频抠图工具，头发丝也能完整保留

admin

       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。
- ~( b0 @# g  |6 x4 X, ]0 F2 o
项目源码地址：
$ i4 X+ i8 H# c) e! Phttps://github.com/PeterL1n/BackgroundMattingV2
项目依赖库：
  kornia==0.4.1
  tensorboard==2.3.0
, n  d$ M! u9 W" o5 A6 L1 I% ^  torchvision==0.8.1
  tqdm==4.51.0
) \0 X. q* h: t; {2 R( Y! D  X' i  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
2、用于练习的视频和图片文件
HD视频：
https://drive.google.com/drive/folders/1j3BMrRFhFpfzJAe6P2WDtfanoeSCLPiq
0 C, y2 n! U9 [. Z  q8 Z4K视频和图片：
https://drive.google.com/drive/folders/16H6Vz3294J-DEzauw06j4IUARRqYGgRD?usp=sharing
项目demo脚本介绍:
) G! C* ?0 p. X- s  Pinference_images.py：用于图片中的背景替换，用法如下：
2 z& M) b0 u# e8 X) m) v+ upython inference_images.py
( ?. x8 t! v$ p--model-type mattingrefine
--model-backbone resnet50
--model-backbone-scale 0.25
--model-refine-mode sampling
/ c! l" n5 p1 M' c4 u--model-refine-sample-pixels 80000
--model-checkpoint "PATH_TO_CHECKPOINT"
0 V8 [; D' U( i. q( {: i--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
3 ?* q# L# N2 B0 M3 ^inference_video.py: 用于视频中的背景替换，用法如下：
python inference_video.py
6 z* b  K* v' {" b2 ^--model-type mattingrefine
  g$ z& y' @% t, c--model-backbone resnet50
- P' i' a( a. K--model-backbone-scale 0.25
: N' V' v4 L8 ~5 Q; X--model-refine-mode sampling
--model-refine-sample-pixels 80000
) `# i$ X. k7 I  b  X* B--model-checkpoint "PATH_TO_CHECKPOINT"
/ p0 e9 P' K5 _" V3 B; b0 i' x- N--video-src "PATH_TO_VIDEO_SRC"
--video-bgr "PATH_TO_VIDEO_BGR"
--video-resize 1920 1080
--output-dir "PATH_TO_OUTPUT_DIR"
5 X3 }3 c4 @% \, P! n--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"
& f$ S4 R5 v; ^, Z* x1 O5 H9 K--resolution 1280 720
0 v6 U# j/ q; |& a9 _" c8 c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:
) u' u- b9 @' C1 n( H9 W# b1 Dhttps://github.com/andreyryabtsev/BGMv2-webcam-plugin-linux
在Google Colab上体验
3 @" c3 |( y# @       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。
& j1 q8 }3 x+ w+ D- p/ A2 l9 ~1、图片背景替换体验地址：
2 |0 K# T+ v! w% p/ uhttps://colab.research.google.com/drive/1cTxFq1YuoJ5QPqaTcnskwlHDolnjBkB9?usp=sharing
2、视频背景替换体验地址：
/ @) X% R& D6 u: k  T! l: uhttps://colab.research.google.com/drive/1Y9zWfULc8-DDTSsCH-pX6Utw8skiJG5s?usp=sharing
附上开发者提供的项目演示视频：
$ `. c" a% ?) W# W5 [* k; e