太强了,头发丝完整保留!一个开源的 Python 实时视频抠图工具
简介
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,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。
简单使用
项目源码地址
https://github.com/PeterL1n/BackgroundMattingV2
项目依赖库
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
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:
https://drive.google.com/drive/folders/16H6Vz3294J-DEzauw06j4IUARRqYGgRD?usp=sharing
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项目demo脚本介绍
inference_images.py:用于图片中的背景替换,用法如下:
--model-type mattingrefine--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"--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 --model-backbone resnet50 --model-backbone-scale 0.25 --model-refine-mode sampling --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 --output-dir "PATH_TO_OUTPUT_DIR" --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:
--model-type mattingrefine --model-backbone resnet50 --model-checkpoint "PATH_TO_CHECKPOINT" --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:
https://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。
1、图片背景替换体验地址:
https://colab.research.google.com/drive/1cTxFq1YuoJ5QPqaTcnskwlHDolnjBkB9?usp=sharing
图片背景替换效果:
2、视频背景替换体验地址:
https://colab.research.google.com/drive/1Y9zWfULc8-DDTSsCH-pX6Utw8skiJG5s?usp=sharing
视频背景替换效果:
在这里还是要推荐下我自己建的Python开发交流学习(qq)群:810735403
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