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。

: t- B+ b' ?' R项目源码地址：
https://github.com/PeterL1n/BackgroundMattingV2
. S/ T: l; G  L. a1 T项目依赖库：
  kornia==0.4.1
  tensorboard==2.3.0
  torchvision==0.8.1
  tqdm==4.51.0
  opencv-python==4.4.0.44
" o7 J# _2 _( d& x4 V  onnxruntime==1.6.0
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
https://drive.google.com/drive/folders/1cbetlrKREitIgjnIikG1HdM4x72FtgBh?usp=sharing
  f) R# ~" Y! ^, v4 ~) }2、用于练习的视频和图片文件
+ h$ h# ^8 s9 q3 zHD视频：
9 R* G9 N5 |* k) Y+ xhttps://drive.google.com/drive/folders/1j3BMrRFhFpfzJAe6P2WDtfanoeSCLPiq
4K视频和图片：
https://drive.google.com/drive/folders/16H6Vz3294J-DEzauw06j4IUARRqYGgRD?usp=sharing
项目demo脚本介绍:
; q/ ~* p& q7 k0 e. `; qinference_images.py：用于图片中的背景替换，用法如下：
python inference_images.py
7 O" \( w' q+ d& c$ u* ^5 b2 t--model-type mattingrefine
( @3 D$ I+ ^0 x5 z1 ]--model-backbone resnet50
--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"
' T1 u: S1 o* l* n# d0 V% Y0 a--images-bgr "PATH_TO_IMAGES_BGR_DIR"
4 m- ^% h8 I9 |, W5 n$ s* o--output-dir "PATH_TO_OUTPUT_DIR"
- `, ~7 l2 K  Z--output-type com fgr pha
4 u+ E/ H$ h. B% yinference_video.py: 用于视频中的背景替换，用法如下：
python inference_video.py
3 w5 a6 q5 u$ O--model-type mattingrefine
* b# X# r  R/ t! l$ H--model-backbone resnet50
--model-backbone-scale 0.25
3 o, O: ]/ K7 ^--model-refine-mode sampling
--model-refine-sample-pixels 80000
--model-checkpoint "PATH_TO_CHECKPOINT"
/ N% O! r  L7 ^. e--video-src "PATH_TO_VIDEO_SRC"
, F: R) E' F8 I# S" v--video-bgr "PATH_TO_VIDEO_BGR"
--video-resize 1920 1080
. D( E' A, v5 D& H7 z; O: B--output-dir "PATH_TO_OUTPUT_DIR"
--output-type com fgr pha err ref
  P9 n5 w' s1 |$ iinference_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
) T$ M( C* P0 R  a--model-type mattingrefine
--model-backbone resnet50
8 N; w* T1 g& u( A--model-checkpoint "PATH_TO_CHECKPOINT"
& \; L7 c$ e1 b' w--resolution 1280 720
/ H% b* l* {0 c5 r1 [虚拟摄像机
( a+ G6 B, n- J* g' @0 V$ T* b       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:
, o9 R' Q) k# |2 Fhttps://github.com/andreyryabtsev/BGMv2-webcam-plugin-linux
0 r0 i& U4 _4 y/ f/ ]) l9 h1 J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。
; V6 x7 V; G0 k/ N* T. k' s1、图片背景替换体验地址：
' x2 Q7 f" O3 U" l$ Ghttps://colab.research.google.com/drive/1cTxFq1YuoJ5QPqaTcnskwlHDolnjBkB9?usp=sharing
2、视频背景替换体验地址：
- s% D, H4 j' |/ k. U7 [4 rhttps://colab.research.google.com/drive/1Y9zWfULc8-DDTSsCH-pX6Utw8skiJG5s?usp=sharing
附上开发者提供的项目演示视频：
6 S# G1 C/ }9 E. A1 {

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