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：
0 w/ _" q" k! a, @* b4 Shttps://github.com/PeterL1n/BackgroundMattingV2
0 J  n- Z& J! J9 \" @项目依赖库：
  kornia==0.4.1
& @2 S/ @' k) T5 g6 `  tensorboard==2.3.0
6 V3 C  Z% f* C2 g  torchvision==0.8.1
  tqdm==4.51.0
  opencv-python==4.4.0.44
3 f' _/ o3 o9 ]6 V+ ]9 Y& H  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
. ~9 d8 U* h/ g: nhttps://drive.google.com/drive/folders/1cbetlrKREitIgjnIikG1HdM4x72FtgBh?usp=sharing
4 N3 X# [1 I7 q4 K2、用于练习的视频和图片文件
8 x/ N5 o2 H: ~* A& B& ^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
( `/ n: S2 k' J0 B' A2 B项目demo脚本介绍:
inference_images.py：用于图片中的背景替换，用法如下：
' x6 s1 \) |+ |0 O% P6 ppython inference_images.py
--model-type mattingrefine
3 Z+ B" {8 s+ [7 }; k- {: V1 K/ Z--model-backbone resnet50
--model-backbone-scale 0.25
--model-refine-mode sampling
. L6 }' t* h  f, z--model-refine-sample-pixels 80000
% U- _: @" H' m--model-checkpoint "PATH_TO_CHECKPOINT"
; z1 I: m; @% C4 v3 {, s--images-src "PATH_TO_IMAGES_SRC_DIR"
  o' l4 B0 {: P8 I9 l--images-bgr "PATH_TO_IMAGES_BGR_DIR"
3 W1 q' L9 s( V0 i--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：
3 P1 J- F% t: ?; P. |python inference_video.py
--model-type mattingrefine
--model-backbone resnet50
--model-backbone-scale 0.25
--model-refine-mode sampling
6 Q# F( V8 S; V4 F$ r--model-refine-sample-pixels 80000
--model-checkpoint "PATH_TO_CHECKPOINT"
--video-src "PATH_TO_VIDEO_SRC"
--video-bgr "PATH_TO_VIDEO_BGR"
--video-resize 1920 1080
+ O' p0 n8 h$ `2 V: a--output-dir "PATH_TO_OUTPUT_DIR"
- r, X6 T9 C: f( b. [8 g- B/ i--output-type com fgr pha err ref
. p* E$ E! F) @) z: w, g" `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
+ Y! [# t; ]& {. K6 L7 \9 g--model-type mattingrefine
--model-backbone resnet50
# t/ T( ~; g' C+ O7 p* n--model-checkpoint "PATH_TO_CHECKPOINT"
--resolution 1280 720
8 e3 E1 w7 ^' x4 a4 Q6 T/ G虚拟摄像机
7 V1 X9 S$ C* l) K7 N6 [       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  e. D+ I, q  {, Vhttps://github.com/andreyryabtsev/BGMv2-webcam-plugin-linux
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。
) o7 v& \2 T( Z6 q5 C- C6 w1、图片背景替换体验地址：
% c8 D0 {- P9 c6 ?: jhttps://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
附上开发者提供的项目演示视频：
: z& [, g- C& z

" L# k- |4 W$ W. @8 P9 ~