强大的开源实时视频抠图工具，头发丝也能完整保留

admin

       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。

5 S  i) R. x+ {% J2 m! O- H项目源码地址：
: l9 ^: ~" ~- X. r& H* d; hhttps://github.com/PeterL1n/BackgroundMattingV2
6 h* k) L4 _3 P0 |5 s7 s2 o项目依赖库：
  kornia==0.4.1
  X- g( r/ `" r; d% A' g! `- G  tensorboard==2.3.0
  torchvision==0.8.1
  tqdm==4.51.0
; l# m) k$ ?+ V  opencv-python==4.4.0.44
9 w$ J2 i4 s# ?  onnxruntime==1.6.0
+ X# a1 P% V9 N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
0 z/ r% U" P* m$ _, Rhttps://drive.google.com/drive/folders/1cbetlrKREitIgjnIikG1HdM4x72FtgBh?usp=sharing
$ ^) R! S$ U& R, J* m( w9 m2、用于练习的视频和图片文件
HD视频：
https://drive.google.com/drive/folders/1j3BMrRFhFpfzJAe6P2WDtfanoeSCLPiq
4K视频和图片：
https://drive.google.com/drive/folders/16H6Vz3294J-DEzauw06j4IUARRqYGgRD?usp=sharing
9 H) ~( O  h8 G1 M& d* 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
--model-type mattingrefine
--model-backbone resnet50
6 v- }4 C! U* O$ E--model-backbone-scale 0.25
--model-refine-mode sampling
* k5 @/ |! D8 M* r--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"
" X8 m" n% O" C7 v3 U, |--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
8 q  i) T: {5 k: [* ^* s( n--model-type mattingrefine
! {/ a. B  `  g* _--model-backbone resnet50
--model-backbone-scale 0.25
--model-refine-mode sampling
/ G1 P# V( ?) m, r. n, j--model-refine-sample-pixels 80000
1 S/ H" V0 H" W--model-checkpoint "PATH_TO_CHECKPOINT"
--video-src "PATH_TO_VIDEO_SRC"
--video-bgr "PATH_TO_VIDEO_BGR"
, B6 |% a5 [% M) C# [--video-resize 1920 1080
9 u8 d0 ~% \: Q3 O4 H--output-dir "PATH_TO_OUTPUT_DIR"
+ F8 i0 f8 x. J--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
% d+ Z$ Z& m4 N; T% k1 o$ O--model-type mattingrefine
# h  x* s- o- k6 f0 w--model-backbone resnet50
--model-checkpoint "PATH_TO_CHECKPOINT"
--resolution 1280 720
3 W! S  E% j2 O3 h" d虚拟摄像机
5 B' t0 a0 n0 t; k       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
$ g- U/ o2 x' k7 R& D在Google Colab上体验
+ J& g" N7 B* J- S       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。
/ X7 K. O8 i0 R& w1 O1、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
- @! e2 k+ G- u附上开发者提供的项目演示视频：
0 w9 z$ j+ O% [' g; g' g3 i" j' r