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可任意更换图片与视频背景 怎么把视频的背景换成图片

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【可任意更换图片与视频背景 怎么把视频的背景换成图片】在一些视频聊天软件中，我们可以看到很多人的背景特别的漂亮，甚至我们都怀疑是不是真实地来到了某个地方，本期介绍一下Mediapipe人像分割（RVM人像分割）
MediaPipe Selfie Segmentation 对场景中的突出人物进行分割 。它可以在智能手机和笔记本电脑上实时运行 。
模型在这个解决方案中，MediaPipe 提供了两种模型：一般模型和景观模型 。两种模型都基于MobileNetV3，并进行了修改以提高效率 。通用模型在 256x256x3 (HWC) 张量上运行，并输出代表分割掩码的 256x256x1 张量 。景观模型类似于通用模型，但在 144x256x3 (HWC) 张量上运行 。它比一般模型具有更少的 FLOP，因此运行速度更快 。请注意，再将输入图像输入 ML 模型之前，MediaPipe Selfie Segmentation 会自动将输入图像的大小调整为所需的张量维度 。
代码实现import cv2import mediapipe as mpimport numpy as npmp_drawing = mp.solutions.drawing_utilsmp_selfie_segmentation = mp.solutions.selfie_segmentation# 图片人物抠图:IMAGE_FILES = []BG_COLOR = (0, 255, 0) # 背景颜色也可以使用其他的照片，要求与原照片尺寸一致#bg_image = cv2.imread('6.jpg')MASK_COLOR = (255, 255, 255) # mask图片颜色file = '1.jpg'with mp_selfie_segmentation.SelfieSegmentation(model_selection=0) as selfie_segmentation:image = cv2.imread(file)image_height, image_width, _ = image.shape# 在处理之前需要转换图片到RGB颜色空间image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)results = selfie_segmentation.process(image)# 在背景图像上绘制分割图#为了改善边界周围的分割，可以考虑在 results.segmentation_mask进行双边过滤condition = np.stack((results.segmentation_mask,) * 3, axis=-1) > 0.1#生成纯色图像,白色的mask图纸#fg_image = np.zeros(image.shape, dtype=np.uint8)#fg_image[:] = MASK_COLORfg_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGB2BGR)bg_image = np.zeros(image.shape, dtype=np.uint8)bg_image[:] = BG_COLORoutput_image = np.where(condition, fg_image, bg_image)cv2.imshow('output_image',output_image)cv2.waitKey(0)#cv2.imwrite('selfie0.png', output_image)首先加载需要的第三方库
BG_COLOR为纯颜色背景的RGB数值
MASK_COLOR为人像抠图的mask值，一般设置为纯白色
model_selection=0 模型选择，可以选择的参数（0,1）
然后便可以使用cv2.imread函数加载一张需要分割的图片，并转换颜色空间到RGB模式，预处理后的图片直接输入selfie_segmentation.process(image)函数进行人像的分割即可
为了边缘分割，np.stack((results.segmentation_mask,) * 3, axis=-1) > 0.1最后参数越小，包括的边缘越多，可自行尝试
fg_image图片我们需要把image图纸重新转换到BGR空间，并使用np.where函数把人像区域与背景图片融合一起，最终显示抠图后的效果

可任意更换图片与视频背景 怎么把视频的背景换成图片

文章插图
当然我们有时候需要一张背景图来替换，这里我们修改一下原始代码
import cv2import mediapipe as mpimport numpy as npmp_drawing = mp.solutions.drawing_utilsmp_selfie_segmentation = mp.solutions.selfie_segmentation# 图片人物抠图:IMAGE_FILES = []#BG_COLOR = (0, 255, 0) # 背景颜色也可以使用其他的照片，要求与原照片尺寸一致bg_image = cv2.imread('6.jpg')MASK_COLOR = (255, 255, 255) # mask图片颜色file = '1.jpg'with mp_selfie_segmentation.SelfieSegmentation(model_selection=0) as selfie_segmentation:image = cv2.imread(file)image_height, image_width, _ = image.shape# 在处理之前需要转换图片到RGB颜色空间image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)results = selfie_segmentation.process(image)# 在背景图像上绘制分割图#为了改善边界周围的分割，可以考虑在 results.segmentation_mask进行双边过滤condition = np.stack((results.segmentation_mask,) * 3, axis=-1) > 0.1#生成纯色图像,白色的mask图纸#fg_image = np.zeros(image.shape, dtype=np.uint8)#fg_image[:] = MASK_COLORfg_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGB2BGR)#bg_image = np.zeros(image.shape, dtype=np.uint8)#bg_image[:] = BG_COLORoutput_image = np.where(condition, fg_image, bg_image)cv2.imshow('output_image',output_image)cv2.waitKey(0)cv2.imwrite('selfie00.png', output_image)运行代码的效果
可任意更换图片与视频背景 怎么把视频的背景换成图片

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实时视频分割import cv2import mediapipe as mpimport numpy as npmp_drawing = mp.solutions.drawing_utilsmp_selfie_segmentation = mp.solutions.selfie_segmentationBG_COLOR = (192, 192, 192) # graycap = cv2.VideoCapture(0)cv2.waitKey(2000)bg_image = cv2.imread('6.jpg')with mp_selfie_segmentation.SelfieSegmentation(model_selection=1) as selfie_segmentation:while cap.isOpened():success, image = cap.read()print(image.shape())if not success:print("Ignoring empty camera frame.")continueimage = cv2.cvtColor(cv2.flip(image, 1), cv2.COLOR_BGR2RGB)image.flags.writeable = Falseresults = selfie_segmentation.process(image)image.flags.writeable = Trueimage = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGB2BGR)condition = np.stack((results.segmentation_mask,) * 3, axis=-1) > 0.1if bg_image is None:bg_image = np.zeros(image.shape, dtype=np.uint8)bg_image[:] = BG_COLORoutput_image = np.where(condition, image, bg_image)cv2.imshow('MediaPipe Selfie Segmentation', output_image)if cv2.waitKey(5) & 0xFF == 27:breakcap.release()



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