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
/ J" b7 N) v' m# t  M项目依赖库：
2 H9 ^3 R6 u9 w4 w# W' s* n& y  kornia==0.4.1
4 p* n# o0 U- O7 @% F( _4 M  tensorboard==2.3.0
  torchvision==0.8.1
  tqdm==4.51.0
  opencv-python==4.4.0.44
  onnxruntime==1.6.0
' H$ m8 x" N( w! I开发者提供的一些文件资源（国内需木弟子）：
) A# p- \% {1 t( o7 T1、下载模型/权重文件
" V/ z* d! c4 q7 r' g6 J; [https://drive.google.com/drive/folders/1cbetlrKREitIgjnIikG1HdM4x72FtgBh?usp=sharing
2、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：
- q% W( ~9 t4 P: [, V5 }https://drive.google.com/drive/folders/16H6Vz3294J-DEzauw06j4IUARRqYGgRD?usp=sharing
& ?6 ^  B2 l) ?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
--model-backbone-scale 0.25
' U! a; o) L) x" K--model-refine-mode sampling
3 i" d0 ~% C( E0 }7 {, z! S) R--model-refine-sample-pixels 80000
--model-checkpoint "PATH_TO_CHECKPOINT"
--images-src "PATH_TO_IMAGES_SRC_DIR"
% Q4 T& u- q8 c2 D  l+ H--images-bgr "PATH_TO_IMAGES_BGR_DIR"
--output-dir "PATH_TO_OUTPUT_DIR"
--output-type com fgr pha
; C* c' u" m9 S. A: q$ v; z# dinference_video.py: 用于视频中的背景替换，用法如下：
- o  z+ n: e7 T4 [7 g& opython inference_video.py
/ {! f5 q" ~7 Y) p) z--model-type mattingrefine
, ~2 V% N$ o* a--model-backbone resnet50
9 V3 ]9 U/ w# r$ n/ v, p--model-backbone-scale 0.25
/ E. k$ Z8 c) m/ v6 Z+ Q) L--model-refine-mode sampling
--model-refine-sample-pixels 80000
8 j, t6 B) _) Q4 w& P--model-checkpoint "PATH_TO_CHECKPOINT"
--video-src "PATH_TO_VIDEO_SRC"
--video-bgr "PATH_TO_VIDEO_BGR"
--video-resize 1920 1080
6 t% D- }. h. v; ~--output-dir "PATH_TO_OUTPUT_DIR"
--output-type com fgr pha err ref
9 M8 D# e, n/ o# V* 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
--model-type mattingrefine
--model-backbone resnet50
* M  G! s1 n/ h$ C--model-checkpoint "PATH_TO_CHECKPOINT"
+ b6 F0 g, I; K$ f--resolution 1280 720
( ~; O& B6 C/ P1 ^虚拟摄像机
0 H  U/ e$ S) z4 _8 g5 O. G       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:
$ |: L' D/ `4 w6 z3 b2 l$ a. e4 }https://github.com/andreyryabtsev/BGMv2-webcam-plugin-linux
2 ?! H: x2 W6 X0 ?6 o7 \6 k在Google Colab上体验
+ O0 O5 o. h5 h4 R- M       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：
, }  D  @; g% z, s* j3 @https://colab.research.google.com/drive/1cTxFq1YuoJ5QPqaTcnskwlHDolnjBkB9?usp=sharing
2、视频背景替换体验地址：
) M- j: K$ D* b, C: o3 O  ~; Phttps://colab.research.google.com/drive/1Y9zWfULc8-DDTSsCH-pX6Utw8skiJG5s?usp=sharing
$ G7 U& q- v4 b. \! S/ C/ |附上开发者提供的项目演示视频：

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