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。
' W( k# T$ N4 L9 _' k
项目源码地址：
https://github.com/PeterL1n/BackgroundMattingV2
( _# Y: [- ~" e项目依赖库：
1 h2 o6 c4 `7 F8 I7 x. }2 W  kornia==0.4.1
  tensorboard==2.3.0
  torchvision==0.8.1
0 {, j# @/ Q! [/ I9 Z  tqdm==4.51.0
  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）：
: `/ w+ |) o& x" B! c" B8 S1、下载模型/权重文件
1 j' ]% X- [; e9 D8 d3 f0 Y0 Qhttps://drive.google.com/drive/folders/1cbetlrKREitIgjnIikG1HdM4x72FtgBh?usp=sharing
2、用于练习的视频和图片文件
) [& Y  ]/ I9 LHD视频：
6 t" }: X& R6 U0 J* rhttps://drive.google.com/drive/folders/1j3BMrRFhFpfzJAe6P2WDtfanoeSCLPiq
7 _+ L9 @2 r# ]7 ]2 H3 [) P* ^" F4K视频和图片：
https://drive.google.com/drive/folders/16H6Vz3294J-DEzauw06j4IUARRqYGgRD?usp=sharing
" L8 r: F; V' x0 ]5 d1 e项目demo脚本介绍:
/ W" W6 R. G/ ^) B5 c+ d) Iinference_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
7 a; [4 B* b( t--model-backbone-scale 0.25
" y0 f. g& L7 Y--model-refine-mode sampling
--model-refine-sample-pixels 80000
--model-checkpoint "PATH_TO_CHECKPOINT"
3 F" D% \# n8 R( g--images-src "PATH_TO_IMAGES_SRC_DIR"
--images-bgr "PATH_TO_IMAGES_BGR_DIR"
--output-dir "PATH_TO_OUTPUT_DIR"
/ n. H9 d9 L1 ~: F0 _$ L5 }/ G/ H- a--output-type com fgr pha
' I1 h9 a8 a& c$ G+ A# Sinference_video.py: 用于视频中的背景替换，用法如下：
* X$ q" A: e: J0 Y# kpython inference_video.py
--model-type mattingrefine
$ ?% b# I# L* \; v  e3 v% w9 J) A& o--model-backbone resnet50
--model-backbone-scale 0.25
--model-refine-mode sampling
; ~4 l, \8 m8 t. p1 i7 `--model-refine-sample-pixels 80000
/ e, M8 y+ z$ B% D+ p8 \- F--model-checkpoint "PATH_TO_CHECKPOINT"
--video-src "PATH_TO_VIDEO_SRC"
--video-bgr "PATH_TO_VIDEO_BGR"
4 T: R0 {( [# R; n+ U6 x8 \--video-resize 1920 1080
& X1 J8 Y' E4 s3 g4 p* m--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：
2 |+ A/ C/ o& y" `% x6 L. R3 X3 {python inference_webcam.py
--model-type mattingrefine
--model-backbone resnet50
--model-checkpoint "PATH_TO_CHECKPOINT"
--resolution 1280 720
$ a: p: t4 ^4 F3 h5 `虚拟摄像机
- Y+ L& i( Q$ z7 A( _" {; Y0 ]       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：
  h) L2 c7 p# {  bhttps://colab.research.google.com/drive/1cTxFq1YuoJ5QPqaTcnskwlHDolnjBkB9?usp=sharing
- k7 i3 G" \/ ^( o" p, a' A- o2 d2、视频背景替换体验地址：
7 a( {7 `3 D9 Q0 Z2 Qhttps://colab.research.google.com/drive/1Y9zWfULc8-DDTSsCH-pX6Utw8skiJG5s?usp=sharing
9 A  Z. d- {3 `7 ^附上开发者提供的项目演示视频：
5 z: w" J9 E/ |3 P+ e