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：
! e+ ~  E, M2 `/ F9 a6 Yhttps://github.com/PeterL1n/BackgroundMattingV2
! F0 a% Z% m; d3 E# d# p+ A项目依赖库：
2 P$ ]9 S5 {/ z4 g) B+ j' }  kornia==0.4.1
  tensorboard==2.3.0
  torchvision==0.8.1
  tqdm==4.51.0
  opencv-python==4.4.0.44
, b( _2 @& M9 y+ b- s3 {+ s* ?  onnxruntime==1.6.0
( h$ n. y4 Q, l, \% j: `* f开发者提供的一些文件资源（国内需木弟子）：
; K' e  P3 j  p2 `2 k4 H1、下载模型/权重文件
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
3 A2 W& ~$ I+ a- r, b4K视频和图片：
( @/ y( q0 x% l) C+ j/ jhttps://drive.google.com/drive/folders/16H6Vz3294J-DEzauw06j4IUARRqYGgRD?usp=sharing
项目demo脚本介绍:
4 o* L  G  t8 J9 p8 ]# Hinference_images.py：用于图片中的背景替换，用法如下：
python inference_images.py
5 s+ q* I6 I7 u  X--model-type mattingrefine
, i( u9 v9 H8 p- c--model-backbone resnet50
! q1 n# J/ q: ^  m& b" O1 M+ Q# d--model-backbone-scale 0.25
! n, c. c: c5 [$ c/ W) ~--model-refine-mode sampling
--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"
--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
( d! Q% x5 j. M. o) }--model-backbone resnet50
# g$ {( Q5 ?# S$ T/ h% K- y--model-backbone-scale 0.25
--model-refine-mode sampling
--model-refine-sample-pixels 80000
--model-checkpoint "PATH_TO_CHECKPOINT"
7 J2 M2 _' b6 m0 s: h$ V& y( z! R--video-src "PATH_TO_VIDEO_SRC"
--video-bgr "PATH_TO_VIDEO_BGR"
6 Y3 H0 Q2 h5 t. G( [$ t6 o, {--video-resize 1920 1080
  ^3 A0 a( }! o) p: {& P$ W) k7 w- n--output-dir "PATH_TO_OUTPUT_DIR"
+ {5 }3 H9 _$ _% q( x) C--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：
# @, {8 |$ f9 k7 V" }- k- U4 ^python inference_webcam.py
& Z! d! H. C3 E& Q' D--model-type mattingrefine
--model-backbone resnet50
--model-checkpoint "PATH_TO_CHECKPOINT"
: U9 y  V3 y$ M# E" T1 ?--resolution 1280 720
4 H6 _- Z) l% s9 E# V% q" q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:
, _* x3 {8 ?6 j; W5 r: fhttps://github.com/andreyryabtsev/BGMv2-webcam-plugin-linux
9 r! Q3 l; T; d: P, ]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：
https://colab.research.google.com/drive/1cTxFq1YuoJ5QPqaTcnskwlHDolnjBkB9?usp=sharing
2、视频背景替换体验地址：
4 Q, @) k' A9 l( r; yhttps://colab.research.google.com/drive/1Y9zWfULc8-DDTSsCH-pX6Utw8skiJG5s?usp=sharing
$ l3 G  w7 V# C附上开发者提供的项目演示视频：
3 `% f* y$ M6 b: h: N" j