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。

2. 下载PaddleSeg仓库

git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSeg

3. 安装

cd PaddleSeg/Matting
pip install -r requirements.txt

下载预训练模型

下载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。

mkdir pretrained_models && cd pretrained_models
wget https://paddleseg.bj.bcebos.com/matting/models/ppmattingv2-stdc1-human_512.pdparams
cd ..

预测

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:

注意： --config需要与--model_path匹配。

背景替换

export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0
python tools/bg_replace.py \
    --config configs/ppmattingv2/ppmattingv2-stdc1-human_512.yml \
    --model_path pretrained_models/ppmattingv2-stdc1-human_512.pdparams \
    --image_path demo/human.jpg \
    --background 'g' \
    --save_dir ./output/results \
    --fg_estimate True

背景替换效果如下：

注意：

--image_path必须是一张图片的具体路径。
--config需要与--model_path匹配。
--background可以传入背景图片路径，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。

视频预测

运行如下命令进行视频预测，切记通过--video_path传入待预测视频

export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0
python tools/predict_video.py \
    --config configs/ppmattingv2/ppmattingv2-stdc1-human_512.yml \
    --model_path pretrained_models/ppmattingv2-stdc1-human_512.pdparams \
    --video_path path/to/video \
    --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

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