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。

  X2 c$ J1 n( a8 \项目源码地址：
https://github.com/PeterL1n/BackgroundMattingV2
. X- O  z  o* I项目依赖库：
  kornia==0.4.1
  tensorboard==2.3.0
  torchvision==0.8.1
7 f( C" R, z4 d$ p9 |& c  tqdm==4.51.0
( `5 W/ A/ Q; Y5 J. q% `- d7 P# h  opencv-python==4.4.0.44
  onnxruntime==1.6.0
- ^( j. |9 ~6 ~开发者提供的一些文件资源（国内需木弟子）：
2 l: n( U5 a& s( p1 ]1、下载模型/权重文件
. h# N2 [& P) H; D3 _0 `https://drive.google.com/drive/folders/1cbetlrKREitIgjnIikG1HdM4x72FtgBh?usp=sharing
/ ^4 ^. m& b% h+ |) i+ R, d- l2、用于练习的视频和图片文件
2 ~" j$ U  L( X) {3 L' eHD视频：
https://drive.google.com/drive/folders/1j3BMrRFhFpfzJAe6P2WDtfanoeSCLPiq
! |. X2 }; S/ ^/ E% q4K视频和图片：
  g) t; q) \7 \4 k. e* U; Z/ j* Yhttps://drive.google.com/drive/folders/16H6Vz3294J-DEzauw06j4IUARRqYGgRD?usp=sharing
' R. n" G" p  j. u/ g项目demo脚本介绍:
inference_images.py：用于图片中的背景替换，用法如下：
" R& k$ _1 u4 M7 v/ B8 i& Dpython inference_images.py
, }  G. i5 m: ?* c4 t" s--model-type mattingrefine
--model-backbone resnet50
* j2 _( U' ~# |8 A--model-backbone-scale 0.25
--model-refine-mode sampling
--model-refine-sample-pixels 80000
--model-checkpoint "PATH_TO_CHECKPOINT"
: n( f. a* c2 s2 X8 B3 Z# U--images-src "PATH_TO_IMAGES_SRC_DIR"
2 A! B/ d2 K# t' Z4 j) t! ~--images-bgr "PATH_TO_IMAGES_BGR_DIR"
6 r$ p. X6 L/ V' o, @--output-dir "PATH_TO_OUTPUT_DIR"
6 X) Q" d! h' z--output-type com fgr pha
; J9 X0 F& a+ R2 oinference_video.py: 用于视频中的背景替换，用法如下：
/ P4 {& |9 v$ a2 T! {python inference_video.py
9 Z7 v. B" J( t* m' x3 i--model-type mattingrefine
--model-backbone resnet50
% m0 i' l, H! c--model-backbone-scale 0.25
( s: O; `4 U$ z' B8 P. r: N--model-refine-mode sampling
--model-refine-sample-pixels 80000
--model-checkpoint "PATH_TO_CHECKPOINT"
--video-src "PATH_TO_VIDEO_SRC"
1 o: ?/ w8 i, P--video-bgr "PATH_TO_VIDEO_BGR"
--video-resize 1920 1080
' ?: `2 V2 o' x5 A! n--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
6 G0 ?2 c# W" r# ^, e& Z3 }5 g--model-type mattingrefine
! U8 f7 x4 m9 H& d8 M--model-backbone resnet50
, ^3 ^; `! @$ ^. Q4 p* ~( w--model-checkpoint "PATH_TO_CHECKPOINT"
1 p5 M3 c# z" R1 D' k- n--resolution 1280 720
# C( k# Y) z( @& l. h虚拟摄像机
5 {# v4 b8 A6 F( u4 g       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
) l- O5 A  C$ ?5 K" D2 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。
1、图片背景替换体验地址：
https://colab.research.google.com/drive/1cTxFq1YuoJ5QPqaTcnskwlHDolnjBkB9?usp=sharing
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：