技术实现 使用 OpenCV ，通过传统的图像处理来实现这个需求。 方案一： 首先想到的是使用 K-means 分离出背景色。...大致的步骤如下： 将二维图像数据线性化 使用 K-means 聚类算法分离出图像的背景色 将背景与手机二值化 使用形态学的腐蚀，高斯模糊算法将图像与背景交汇处高斯模糊化 替换背景色以及对交汇处进行融合处理...相近颜色替换背景的效果.png 于是换一个思路： 使用 USM 锐化算法对图像增强 再用纯白色的图片作为背景图，和锐化之后的图片进行图像融合。 图像锐化是使图像边缘更加清晰的一种图像处理方法。...基于 USM 锐化的算法可以去除一些细小的干扰细节和噪声，比一般直接使用卷积锐化算子得到的图像锐化结果更加真实可信。 int main() { Mat src = imread("....数学公式如下： dst = src1*alpha + src2*beta + gamma; ? 融合后的效果.png 三.
第一阶段是深度卷积编码-解码网络（deep convolutional encoder-decoder network），该神经网络将图像和相对应的三分图（trimap）作为输入，并预测图像的α蒙版（alpha...其中 Ii 是像素块 i 的 RGB 色彩，已知前景色彩 Fi，背景色彩 Bi，未知蒙版估计（matte estimation）αi。...在这项研究中，我们提出了一种旨在克服这些局限性的方法。我们的方法就是使用深度学习在给定输入图像和三分图的基础上直接计算α蒙版（alpha matte）。...b) 经计算的α蒙版。c) 经计算的前景图像，可以作为对象放入到各种背景图像（d-f）中。 我们通过深度学习解决抠图问题。...图 6：α蒙版预测使用「user」三分图的「Troll」和「small」三分图的「Doll」作为测试图像。第一列显示了测试图像。
Abstract 文章提出了一种只需在日常环境中使用手持摄像机拍摄照片或视频来创建matte的方法。大多数现有的方法需要绿幕或者手动创建trimap才能产生较好的蒙版。...为了在不label的情况下缩小合成图像与真实图像的差距，他们在第一个网络的指导下训练了另一个蒙版网络，并通过一个判别器来判断合成图像的质量。...B' B′、人物 S、相邻帧的时间堆栈 M（可选）的软分割作为输入，输出则是一个前景图 F 和一个前景蒙版α。...然而，该方法在处理真实图像时仍然存在以下困难： 在手指、手臂、头发附近的背景被复制到蒙版中； 图像分割失败； 前景重要部分的颜色与背景颜色相似； 图像与背景之间没有对齐。...例如，不好的蒙版可能会包含一些原始背景图像，当在与新背景合成时会将之前背景的一部分内容复制到新背景下。于是，研究者训练了一个对抗判别器来区分合成图像与真实图像，以此提高蒙版网络的性能。
第一阶段为一个深度卷积encoder-decoder网络：将原图和trimap合并为一个4通道的图像作为输入，然后输出预测蒙版的loss+联合loss。...为了在不label的情况下缩小合成图像与真实图像的差距，他们在第一个网络的指导下训练了另一个蒙版网络，并通过一个判别器来判断合成图像的质量。...image.png 研究者首先在 Adobe Matting 数据集（只用不透明物体的图像）上训练了一个深度蒙版网络。...该网络将带有人物的图像 I、纯背景图像 B‘、人物 S、相邻帧的时间堆栈 M（可选）的软分割作为输入，输出则是一个前景图 F 和一个前景蒙版α。...分辨率低，容易失真，使用了高分辨率背景图片和前景图片 语义模糊，使用YOLOv3检测，背景图片是否有多余的目标。
图像和视频编辑操作通常依赖于精确的蒙版（matte）操作，即分离前景和背景并能够合成图像。...与传统蒙版一样，omnimatte是 RGBA 图像，包括一个alpha 通道。...omnimatte可以在大部分图像或视频编辑工具进行操作，并且可以在任何使用传统蒙版的地方使用，例如，将文本插入视频中的烟迹下，效果真是牛。...渲染的 CNN 采用分割遮罩和每帧噪声图像作为输入，生成 RGB 彩色图像和 alpha 图像，用来捕获每一层的透明度。这些输出通过传统的 alpha 混合来产生输出帧。...CNN 从随机初始化权重开始训练，通过寻找并关联蒙版中未捕捉到的效果(例如阴影、反射或烟雾)与给定的前景层来重建输入帧，并确保主体的 alpha 大致包括分割蒙版。
前景分割网络与细化网络一起用于提取肖像蒙版。基于肖像蒙版，研究者又提出了一种端到端多流融合（MLF）网络，从而以不同比例合成前景和背景图像。 MLF 网络的设计思想来自拉普拉斯金字塔混合方法。...该框架将一对前景和背景图像作为输入，并生成合成图像。它由三个部分组成：前景分割网络、蒙版细化网络和多流融合网络。...、 首先，分割网络自动从前景图像中提取对象蒙版，然后蒙版细化网络将图像和蒙版作为输入以细化蒙版边界，最后将重新定义的蒙版和前景背景图像一起传输到多流融合网络以生成合成结果。...此外，该研究还比较了一种称为复制粘贴（copypaste）的基线方法，该方法将从细化分割模块估计的细化分割蒙版用于该合成的软 alpha 蒙版。...为了公平比较，所有被比较的方法都使用与该方法相同的细化蒙版。对于羽化（feathering）方法，研究者采用σ=2 的高斯模糊来软化蒙版。对于拉普拉斯金字塔混合方法，该研究使用 OpenCV 实现。
该网络将带有人物的图像 I、纯背景图像 B』、人物 S、相邻帧的时间堆栈 M（可选）的软分割作为输入，输出则是一个前景图 F 和一个前景蒙版α。...然而，该方法在处理真实图像时仍然存在以下困难： 在手指、手臂、头发附近的背景被复制到蒙版中； 图像分割失败； 前景重要部分的颜色与背景颜色相似； 图像与背景之间没有对齐。...例如，不好的蒙版可能会包含一些原图像背景，当在与新背景合成时会将之前背景的一部分内容复制到新背景下。于是，研究者训练了一个对抗判别器来区分合成图像与真实图像，以此提高蒙版网络的性能。...在 Adobe 数据集上的结果 研究者首先使用 2.69 万个样本来训练 GAdobe，在 100 个随机背景上合成 269 个目标，加上背景的扰动版本作为网络输入，使用 Adam 优化器进行训练，批处理大小为...图 3:（a-e）是自然背景下手持相机拍摄视频所呈现的 alpha 通道和前景，（e）是一个动态背景下的失败案例。 除此之外，研究者针对用户群体进行了调查，结果包括测试视频的评分总和。
其中，F_i、B_i、α_i 分别是指像素 i 前景色彩和背景色彩以及前景蒙版（alpha matte）估值。给定一张图像 I，抠图旨在同时解决 F、B、α。...图 1：(a) 输入图像， (b) 输入三元图，(c) 本文抠图结果， (d) trimap adaptation 相应结果 不幸的是，先前的抠图方法经常忽视输入三元图的不精确性，并尝试直接估值一个好的前景蒙版...Trimap Adaptation 令 α_gt 作为前景蒙版 ground truth ，那么，一张图像相应的最优三元图 T_opt 可写为： ?...执行 trimap adaptation 之后，输出三元图不仅缩小而且被纠正，从而产生了更可靠的前景蒙版。 对于第二张输入图像，自动化三元图生产算法没能给出一个有意义的三元图。...trimap adaptation 和中间前景蒙版的结果接着输入到 propagation unit，形成最终的前景蒙版。 AdaMatting 把与相应三元图相连的图像作为输入。
在nuke合成中，遮罩是常用的功能，如何在Nuke中改进遮罩？小编就带来了Nuke遮罩教程，希望可以帮到你！ 改善遮罩 蒙版控件可以改善选择屏幕颜色后创建的基本蒙版。...调整增益、白点和黑点 调整色度增益、白点和黑点会扩大或侵蚀遮罩，以根据所使用的控件包含更多或更少的前景图像。示例图像集中在角色下巴附近的区域，显示了可以改进遮罩的一个很好的示例。...调整色度增益控制源图像和屏幕颜色之间的色度差异有多少用于校正遮罩。增加增益会生成前景中透明度较低的遮罩，但会产生更硬的边缘。 调整白点和黑点可控制显示为前景和背景的像素。...任何值高于白点值的像素被视为前景 (alpha = 1)，任何值低于黑点值的像素被视为背景 (alpha = 0)。 色度增益、白点和黑点控制代表了去除过多前景和保留过多背景之间的平衡行为。...此方法使用多个 ChromaKeyer 节点，节点树中除第一个节点外的所有节点都设置为inside mask > source alpha，以便 alpha 通道中的遮罩沿节点树向下传递。
研究人员还创建了一个新型动物抠图数据集 AM-2k，它包含 20 个类别的 2000 张高分辨率自然动物图像，并且具备手动标注的前景蒙版。...新型图像合成流程 RSSN 为自然图像标注前景蒙版费时费力且成本高昂，常见的操作是基于一些前景图像和成对前景蒙版生成大规模合成图像。...目前常见的蒙版合成流程是通过蒙版混合（alpha blending）将一个前景粘贴至不同的背景。...动物图像抠图数据集 AM-2K AM-2k 数据集包含 20 个类别的 2000 张高分辨率自然动物图像，并且具备手动标注的前景蒙版。...相比而言，GFM 获得了最优结果，这得益于其统一模型，使用单独的解码器处理前景 / 背景和过渡区域，并以协作的方式进行优化。
该研究的亮点和核心是通过前景蒙版（alpha matting）、重照明（relighting）和合成（compositing）进行前景估计。 能看出这个实际场景是合成的吗？...研究者在论文中表示，每个阶段都可以在一个连续的 pipeline 中处理，无需使用先验知识（如已知背景或已知照明），也无需专门的采集技术，仅使用单个 RGB 肖像图和新的目标 HDR 照明环境作为输入。...模型训练中使用到了光阶段计算照明（ light stage computational illumination ）系统捕获的重照明肖像图，该系统记录了多种照明条件、高质量几何形状和精确的前景蒙版。...最后，前景蒙版、重照明结果和新背景合成在一起，生成了一张具有新背景的重照明肖像图，并且肖像图的光照条件与新背景保持一致。...下图中展示了定性结果，该研究提出的方法能够恢复更清晰的边界和精细的细节，从而获得更精确的前景蒙版。
而现实世界中需要使用抠图技术的图像通常是分辨率为 5000 × 5000 甚至更高的高分辨率图像。如何突破硬件限制，将抠图方法应用于高分辨率图像？...通常，深度学习方法会以整个输入图像和相关的 trimap 作为输入，使用卷积神经网络来推断前景蒙版（alpha matte）。这种方法在图像抠图领域实现了 SOTA 结果。...早在 2017 年，Adobe 等机构就发表论文《Deep Image Matting》，采用大规模数据集与深度神经网络学习图像的自然结构，进一步分离图像的前景与背景。...最后，将每个 patch 的估计 alpha 值连接，输出整个图像最终的前景蒙版。 下图 2 展示了 HDMatt 方法的整体框架： ? 下图 3 展示了 CPC 模块的工作流程： ?...从中可以看出，HDMatt 方法能够更好地处理大型未知区域（即极少前景或背景信息的区域）。
很多深度学习方法实现了不错的抠图效果，但它们无法很好地处理高分辨率图像。而现实世界中需要使用抠图技术的图像通常是分辨率为 5000 × 5000 甚至更高的高分辨率图像。...通常，深度学习方法会以整个输入图像和相关的 trimap 作为输入，使用卷积神经网络来推断前景蒙版（alpha matte）。这种方法在图像抠图领域实现了 SOTA 结果。...早在 2017 年，Adobe 等机构就发表论文《Deep Image Matting》，采用大规模数据集与深度神经网络学习图像的自然结构，进一步分离图像的前景与背景。...最后，将每个 patch 的估计 alpha 值连接，输出整个图像最终的前景蒙版。 下图 2 展示了 HDMatt 方法的整体框架： ? 下图 3 展示了 CPC 模块的工作流程： ?...从中可以看出，HDMatt 方法能够更好地处理大型未知区域（即极少前景或背景信息的区域）。
传统的抠图技术利用图像的色彩等底层特征来分离前景，但其效果受制于底层特征的有限表达能力。...随着深度学习的发展，深度神经网络被应用于抠图技术中，从深度网络提取的高层语义特征能够从复杂场景中准确区别前后背景，从而极大地提升了抠图效果，基于深度学习的图像抠图技术也因此成为主流的图像抠图技术。...摘要： 图像抠图是计算机视觉和图形学中的一个基本而富有挑战性的问题。大多数现有的消光方法都利用用户提供的trimap作为辅助输入来产生良好的alpha消光效果。...给定一个普通视频和一个或多个感兴趣的对象随时间变化的粗略分割掩码，我们估计每个对象的全向蒙版——一个包含对象及其所有相关时变场景元素的alpha蒙版和彩色图像。...摘要： 自然图像铺垫将前景与背景分开，这可能是由高度透明的对象、复杂前景（例如，网或树）和/或包含非常精细细节的对象（例如，头发）引起的。
先通过语义分割网络生成二分类的前景背景图，处理成trimap或者直接生成trimap，将trimap与原RGB图合并成4通道输入进行图像的精细分割。...网络主要分为两部分： 一个encoder-decoder网络：将原图和trimap合并为一个4通道的图像作为输入，并且预测出图像的alpha matte 一个小的卷积网络：进行alpha prediction...这些方法依赖于明显区分的颜色、位置和低级特征，对于前景和背景颜色重叠的图像容易产生重影。...第一阶段为一个深度卷积encoder-decoder网络：将原图和trimap合并为一个4通道的图像作为输入，然后输出预测蒙版的loss+联合loss。...六、总结 为了将其推广到自然图像中，文章指出抠图算法除了使用颜色作为主要提示外，需要利用更多的结构和语义特征。这篇文章证明了神经网络能够捕获高级特征并用来改进matting效果。
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