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。
0 t' i! T# n5 a5 T
项目源码地址：
4 p5 l/ p8 H4 a# @( E1 Z1 ehttps://github.com/PeterL1n/BackgroundMattingV2
项目依赖库：
  kornia==0.4.1
  tensorboard==2.3.0
  torchvision==0.8.1
) F: B8 T9 X) r8 ^+ _3 e  tqdm==4.51.0
8 y/ L% r9 t- I9 ?7 G" Z' n  opencv-python==4.4.0.44
2 ]; Y, V9 v% c# b  onnxruntime==1.6.0
$ ~3 L" f! y7 b! I开发者提供的一些文件资源（国内需木弟子）：
3 ^3 t+ |' k% b1、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
2 l$ D7 C" }7 w! Y$ _+ pHD视频：
1 q- A, Q( O' B' S4 `9 Z* ]https://drive.google.com/drive/folders/1j3BMrRFhFpfzJAe6P2WDtfanoeSCLPiq
. H) R5 l4 [: G9 w# w4K视频和图片：
https://drive.google.com/drive/folders/16H6Vz3294J-DEzauw06j4IUARRqYGgRD?usp=sharing
& I) T! P+ Y! r  h4 ?  j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
# J& M4 e# _6 h8 c0 c) t* l3 u--model-type mattingrefine
--model-backbone resnet50
9 H- q9 s* v$ g5 Y--model-backbone-scale 0.25
--model-refine-mode sampling
--model-refine-sample-pixels 80000
--model-checkpoint "PATH_TO_CHECKPOINT"
--images-src "PATH_TO_IMAGES_SRC_DIR"
--images-bgr "PATH_TO_IMAGES_BGR_DIR"
  T( W* Q5 E7 V1 \3 N2 O+ [--output-dir "PATH_TO_OUTPUT_DIR"
--output-type com fgr pha
$ r2 C* u5 R2 _7 e7 \inference_video.py: 用于视频中的背景替换，用法如下：
python inference_video.py
0 A3 R& }6 B" B( P--model-type mattingrefine
--model-backbone resnet50
--model-backbone-scale 0.25
, ^. O* ]$ p3 A3 X  W% K# K9 j--model-refine-mode sampling
" }; `! x& i# l  r! q5 L% C--model-refine-sample-pixels 80000
--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：
python inference_webcam.py
% G- _3 \5 n. M% W9 I1 q3 u; F, P--model-type mattingrefine
  F# g/ f2 W0 W7 r- u4 X: n--model-backbone resnet50
--model-checkpoint "PATH_TO_CHECKPOINT"
--resolution 1280 720
/ A/ m1 |5 N4 j$ m4 R. `3 a# E+ N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:
6 d7 _4 X: E- z' \- p- V! ?" R# nhttps://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：
! F# B0 n8 G, Z* U& `- Hhttps://colab.research.google.com/drive/1cTxFq1YuoJ5QPqaTcnskwlHDolnjBkB9?usp=sharing
2、视频背景替换体验地址：
: K7 {& n0 i, X& qhttps://colab.research.google.com/drive/1Y9zWfULc8-DDTSsCH-pX6Utw8skiJG5s?usp=sharing
附上开发者提供的项目演示视频：

8 U. h+ [' Z6 L7 g& L# \  t