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。

/ R9 q: h- T! \. {' b2 i% t1 _项目源码地址：
5 p9 j% E( w' I3 K& ^https://github.com/PeterL1n/BackgroundMattingV2
项目依赖库：
  kornia==0.4.1
  tensorboard==2.3.0
9 X; l2 y7 B9 q; Q  torchvision==0.8.1
  tqdm==4.51.0
* I5 m7 g" Q; v1 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
* f; e  D( Z5 j) {# o/ g! uHD视频：
1 [9 u' X. A3 P. K, b- T# I. ghttps://drive.google.com/drive/folders/1j3BMrRFhFpfzJAe6P2WDtfanoeSCLPiq
! U" ^. s' w7 _) U/ c: @) g4K视频和图片：
https://drive.google.com/drive/folders/16H6Vz3294J-DEzauw06j4IUARRqYGgRD?usp=sharing
5 }% o/ W% p& t* a+ X) u项目demo脚本介绍:
inference_images.py：用于图片中的背景替换，用法如下：
python inference_images.py
--model-type mattingrefine
--model-backbone resnet50
) {8 Z! [- I% T--model-backbone-scale 0.25
" O/ U' J! e7 L& ^--model-refine-mode sampling
& k+ d5 v2 S( R( P4 _$ x9 u% q--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
--model-type mattingrefine
--model-backbone resnet50
--model-backbone-scale 0.25
--model-refine-mode sampling
--model-refine-sample-pixels 80000
" X$ o: {; B9 b% ], k% X9 v; o--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"
7 G, W. n- ?* s. ?--output-type com fgr pha err ref
# S3 {" `& l$ l7 E# g6 x! dinference_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
& }# n) V; z8 g--model-type mattingrefine
--model-backbone resnet50
--model-checkpoint "PATH_TO_CHECKPOINT"
. P2 o# ~: N5 \--resolution 1280 720
虚拟摄像机
! }- |8 c: D6 Q       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:
% B" r0 E9 C% Y0 Mhttps://github.com/andreyryabtsev/BGMv2-webcam-plugin-linux
$ {  X, v) H7 `8 H2 G2 \在Google Colab上体验
; p9 m$ f4 M; R2 ~# @       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。
- w( f% n8 E+ K  f) A' ]/ ^1 O7 d1、图片背景替换体验地址：
9 I* E$ e! P8 k9 G, n  |8 n' dhttps://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
/ j; U: K% X" b附上开发者提供的项目演示视频：
1 I! L& F0 h0 N9 j