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。

1 Z; H3 w: I& P; F& [, K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
  tqdm==4.51.0
  opencv-python==4.4.0.44
  onnxruntime==1.6.0
/ I$ U& f0 B+ a$ `2 f# i1 ~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：
+ d. f1 c1 k/ z& M# Y& [* x+ Thttps://drive.google.com/drive/folders/1j3BMrRFhFpfzJAe6P2WDtfanoeSCLPiq
4K视频和图片：
https://drive.google.com/drive/folders/16H6Vz3294J-DEzauw06j4IUARRqYGgRD?usp=sharing
+ C; d4 B. g- N; ?) n项目demo脚本介绍:
% m# q: k4 n# Rinference_images.py：用于图片中的背景替换，用法如下：
python inference_images.py
--model-type mattingrefine
. u* L/ |. M  [1 v; Y--model-backbone resnet50
: R2 \& ^& Y$ l" F. `& }--model-backbone-scale 0.25
--model-refine-mode sampling
--model-refine-sample-pixels 80000
& ]/ c7 e( o  y--model-checkpoint "PATH_TO_CHECKPOINT"
--images-src "PATH_TO_IMAGES_SRC_DIR"
6 k$ s& O3 @# q0 X) _% F--images-bgr "PATH_TO_IMAGES_BGR_DIR"
+ s6 ?# ~* _% a! f8 t" ~; a: i--output-dir "PATH_TO_OUTPUT_DIR"
--output-type com fgr pha
& d; F' j- b. l$ E  sinference_video.py: 用于视频中的背景替换，用法如下：
python inference_video.py
% O, U3 g) O# n. l5 v; K--model-type mattingrefine
. A3 W- Z/ w1 P, Y4 O6 I( l--model-backbone resnet50
; G" D% V1 M/ A  J6 }# }5 j--model-backbone-scale 0.25
--model-refine-mode sampling
$ y% [8 A# n+ R% v4 Y: m& l% v( M% }--model-refine-sample-pixels 80000
1 R! J7 @: v$ ~' [( s, R/ [( o8 D2 n--model-checkpoint "PATH_TO_CHECKPOINT"
--video-src "PATH_TO_VIDEO_SRC"
--video-bgr "PATH_TO_VIDEO_BGR"
--video-resize 1920 1080
--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：
. i* {) k+ F0 e' h$ q' h9 v% o8 spython inference_webcam.py
1 L3 e% G: j7 C0 m9 r1 X8 S$ Z3 G--model-type mattingrefine
  u# G1 w) K! H- Y! W  J- T--model-backbone resnet50
. I5 ]: [1 G# e+ b: I! w* z( W--model-checkpoint "PATH_TO_CHECKPOINT"
--resolution 1280 720
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:
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：
https://colab.research.google.com/drive/1cTxFq1YuoJ5QPqaTcnskwlHDolnjBkB9?usp=sharing
2、视频背景替换体验地址：
+ n7 k. O" {3 q! G0 g/ Ihttps://colab.research.google.com/drive/1Y9zWfULc8-DDTSsCH-pX6Utw8skiJG5s?usp=sharing
" H2 \5 ~& j, s! e; |' {5 p附上开发者提供的项目演示视频：
, X! k: g3 z' {. ]/ ?! Z