# 快速体验 ## 环境配置 #### 1. 安装PaddlePaddle 版本要求 * PaddlePaddle >= 2.0.2 * Python >= 3.7+ 由于图像抠图模型计算开销大,推荐在GPU版本的PaddlePaddle下使用。 推荐安装10.0以上的CUDA环境。安装教程请见[PaddlePaddle官网](https://www.paddlepaddle.org.cn/install/quick?docurl=/documentation/docs/zh/install/pip/linux-pip.html)。 #### 2. 下载PaddleSeg仓库 ```shell git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSeg ``` #### 3. 安装 ```shell cd PaddleSeg/Matting pip install -r requirements.txt ``` ## 下载预训练模型 下载[模型库](../README.md/#模型库)中的预训练模型并放置于pretrained_models目录下。这边以PP—MattingV2为例。 ```shell mkdir pretrained_models && cd pretrained_models wget https://paddleseg.bj.bcebos.com/matting/models/ppmattingv2-stdc1-human_512.pdparams cd .. ``` ## 预测 ```shell export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python tools/predict.py \ --config configs/ppmattingv2/ppmattingv2-stdc1-human_512.yml \ --model_path pretrained_models/ppmattingv2-stdc1-human_512.pdparams \ --image_path demo/human.jpg \ --save_dir ./output/results \ --fg_estimate True ``` 预测结果如下:
## 视频背景替换 运行如下命令进行视频预测,切记通过`--video_path`传入待背景替换视频 ```shell export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python tools/bg_replace_video.py \ --config configs/ppmattingv2/ppmattingv2-stdc1-human_512.yml \ --model_path pretrained_models/ppmattingv2-stdc1-human_512.pdparams \ --video_path path/to/video \ --background 'g' \ --save_dir ./output/results \ --fg_estimate True ``` 背景替换效果如下:
**注意:** * `--background`可以传入背景图片路径,或背景视频路径,或选择('r','g','b','w')中的一种,代表红,绿,蓝,白背景, 若不提供则采用绿色作为背景。