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。

项目源码地址：
https://github.com/PeterL1n/BackgroundMattingV2
5 C: j. W) C1 P. _- p项目依赖库：
  kornia==0.4.1
  tensorboard==2.3.0
* v" q/ ^0 o. Y( l& T& v3 V2 _3 J  torchvision==0.8.1
  tqdm==4.51.0
6 K# k  H  c8 N. p  opencv-python==4.4.0.44
; J2 K, t' z) c( p: L3 [  onnxruntime==1.6.0
" p7 J8 |) s; Y9 |! v3 o  p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
; T3 A' T% o1 `' A0 z/ Rhttps://drive.google.com/drive/folders/1cbetlrKREitIgjnIikG1HdM4x72FtgBh?usp=sharing
2、用于练习的视频和图片文件
HD视频：
5 q5 G( L( {7 \1 C/ K* zhttps://drive.google.com/drive/folders/1j3BMrRFhFpfzJAe6P2WDtfanoeSCLPiq
" _3 C' h' N0 w4K视频和图片：
6 G8 U0 |6 B" E5 J6 j9 g2 b7 K7 thttps://drive.google.com/drive/folders/16H6Vz3294J-DEzauw06j4IUARRqYGgRD?usp=sharing
3 B# C4 D! J$ b  H项目demo脚本介绍:
2 \7 \/ k4 l. pinference_images.py：用于图片中的背景替换，用法如下：
python inference_images.py
, ]; {' M9 h- b- w; B6 W--model-type mattingrefine
. F4 I' q% {( U: `  k3 y& O( D--model-backbone resnet50
--model-backbone-scale 0.25
--model-refine-mode sampling
--model-refine-sample-pixels 80000
--model-checkpoint "PATH_TO_CHECKPOINT"
1 A$ @4 l' \! Z# t. L) S--images-src "PATH_TO_IMAGES_SRC_DIR"
--images-bgr "PATH_TO_IMAGES_BGR_DIR"
. @3 m; T: Z' s" d. y. A2 V--output-dir "PATH_TO_OUTPUT_DIR"
. n5 X+ b/ R1 G0 I+ S--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
3 o0 c5 T6 V) p1 C1 h1 ], N( L% k--model-backbone resnet50
; }4 m  G$ x( G" H: N! _--model-backbone-scale 0.25
--model-refine-mode sampling
--model-refine-sample-pixels 80000
--model-checkpoint "PATH_TO_CHECKPOINT"
9 \" J2 \, k2 f$ i5 K1 t* N--video-src "PATH_TO_VIDEO_SRC"
  r' L6 N, t. z--video-bgr "PATH_TO_VIDEO_BGR"
--video-resize 1920 1080
--output-dir "PATH_TO_OUTPUT_DIR"
7 A. y2 n: r4 }8 L; u- `--output-type com fgr pha err ref
1 B: X( _9 w% G4 `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：
& n& N, T+ F; I7 W4 b" {python inference_webcam.py
5 M8 a  F. Q5 J8 Q& P4 U  G--model-type mattingrefine
: X6 `, a9 H/ k--model-backbone resnet50
--model-checkpoint "PATH_TO_CHECKPOINT"
/ d( h# e8 n- a, P! `--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:
/ B! t( o0 c! P4 Bhttps://github.com/andreyryabtsev/BGMv2-webcam-plugin-linux
在Google Colab上体验
, v: u! d) s* x* U  f$ b& [) x       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：
) t( t4 Z: ^2 ~https://colab.research.google.com/drive/1cTxFq1YuoJ5QPqaTcnskwlHDolnjBkB9?usp=sharing
2、视频背景替换体验地址：
4 Q8 M7 b4 J  z6 Thttps://colab.research.google.com/drive/1Y9zWfULc8-DDTSsCH-pX6Utw8skiJG5s?usp=sharing
3 S0 g% p$ n& ^! x- O: [6 n& N附上开发者提供的项目演示视频：