1 视频人像抠图（Video human matting）

地址链接：视频人像抠图模型-通用领域
该款模型是window下少数可以使用的，就自己试着玩一下。
视频人像抠图（Video human matting）是计算机视觉的经典任务，输入一个视频（图像序列），得到对应视频中人像的alpha图，其中alpha与分割mask不同，mask将视频分为前景与背景，取值只有0和1，而alpha的取值范围是0到1之间，返回数值代表透明度。VHM模型处理1080P视频每帧计算量为10.6G，参数量只有6.3M。
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核心代码：

from modelscope.outputs import OutputKeys
from modelscope.pipelines import pipeline
from modelscope.utils.constant import Tasks

video_matting = pipeline(Tasks.video_human_matting, 
                       model='damo/cv_effnetv2_video-human-matting')
result_status = video_matting({'video_input_path':'https://modelscope.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/test/videos/video_matting_test.mp4',
                           'output_path':'matting_out.mp4'})
result = result_status[OutputKeys.MASKS]

video_input_path 为输入视频的路径，示例代码为线上视频路径，可更改为本地视频路径
output_path 为输出视频的本地路径

正常情况下，输出路径会返回人像抠图的mask视频结果，算法result返回的是包含每帧narray格式结果的列表，同时打印字符串'matting process done'

所以这里result输出的都是半成品，如果需要背景更换就需要自己再编辑一下

2 更换背景

笔者自己改编成以下：


import cv2 
#from PIL import Image
#from matplotlib import pyplot as plt
#base_image = Image.open('mask_backaround.jpg')#.convert('RGB')
#base_image.size

def video_human_segmentation(video_path,out_path,result_msk,\
                             back_pic = "mask_backaround.jpg"):
    '''
    video_path:视频链接URL
    out_path:导出之后的视频链接
    result_msk:图像mask 序列
    
    '''
    video_input = cv2.VideoCapture(video_path)
    fps = video_input.get(cv2.CAP_PROP_FPS)
    fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v')
    success, frame = video_input.read()
    h, w = frame.shape[:2]
    scale = 512 / max(h, w)
    video_save = cv2.VideoWriter(out_path, fourcc, fps, (w, h))

    # 背景图
    back_ori = cv2.imread(back_pic)
    n = 0
    while True:
        if frame is None:
            break
        mask = result_msk[n]
        n += 1
        #print(n)

        # 人像从原图抠出来
        #mask = mask / 255.0
        frame[:,:,0] = frame[:,:,0] * mask[:,:,0]  # 有人像的地方有值
        frame[:,:,1] = frame[:,:,1] * mask[:,:,0]
        frame[:,:,2] = frame[:,:,2] * mask[:,:,0]

        # 背景图，把人像部分扣出去
        back = cv2.resize(back_ori,(w,h))
        back[:,:,0] = back[:,:,0] * (1 - mask[:,:,0])   # 有人像的地方 = 0
        back[:,:,1] = back[:,:,1] * (1 - mask[:,:,0])
        back[:,:,2] = back[:,:,2] * (1 - mask[:,:,0])

        # 图片加权合成
        com = cv2.add(back,frame)
        video_save.write(com)
        success, frame = video_input.read()

    video_input.release()
    video_save.release()
    return pass

video_path = 'https://modelscope.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/test/videos/video_matting_test.mp4'
out_path = 'test_3.mp4'

video_human_segmentation(video_path,out_path,result_msk,back_pic = "mask_backaround.jpg")

video_human_segmentation做了几件事情，cv2.VideoCapture读取视频流；读入背景图（固定的），在背景图中将人物位置抠出来；在原图把人物抠出来；然后背景图+原图抠图进行合成，最后写出到视频中。
大致效果：
原图：
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