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使用Python-去除视频背景

目前需求:需要将视频背景去掉,只保留人像,方便后期合成其他视频大概步骤:1、先对视频每一帧进行图像分割2、对每一帧图像进行抠图3.对完成抠图每一帧图像进行合并使用之前先导入库cv2:进行图片分割PIL...:操作图像os:操作系统目录rembg :对图像进行抠图移除背景numpy:图片分割时使用import cv2from PIL import Imageimport osfrom rembg import...removeimport numpy as np分割视频为图像代码# 读取视频文件video_path = 'D:\\vidio\\1.mp4'cap = cv2.VideoCapture(video_path...)# 获取视频帧率和总帧数fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)# 创建保存照片目录total_frames = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT...: # 保存照片 cv2.imwrite(f'frames/frame_{i}.jpg', frame) else: break移除图片背景代码

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你这个视频背景太假了?

最近相信大家都被一个二创梗刷爆短视频:“你这背景太假了!”。视频中是一位主播“疆域阿力木”在直播时,被网友质疑背景太假,因此他发布了自证清白视频。 但这个视频发布后,再次被网友“二次创作”。...说到视频背景太假,让我想到了之前看到过一个替换背景AI算法。它能够在原始视频上生成"高清绿幕背景",最高分辨率达4K。...这里我尝试了一下,把原版“你背景太假”视频进行输入,得到了比较好绿幕结果:(左边是原版视频,中间是蒙版,右边是绿幕背景) 当然,该项目也集成了换背景功能,并且目前已经开源。...想象一下,当你在厕所与别人视频时候,也不希望对面的人能够看到你在干嘛。因此实时背景替换是一种比较有前景技术。 在以前研究中,背景替换技术只能做到512*5128fps视频。...在抠图细节上,对比了其他模型,可以发现在毛发等细节上会更加清晰明了: 把原始图片进行高像素4K输出: 在实时视频图片上,输出了高精度抠图视频 同时在视频上,实现实时替换虚拟背景,可以看到,连头发一些细节都比较还原出来

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Fluid -13- 视频背景 fixed

受到 七夏浅笑 小姐姐博客启发,决定把自己视频背景做成固定不动,本文记录相关内容。...背景 七夏浅笑 博客图像背景固定很漂亮,想模仿类似的效果到自己博客上 之前已经实现了 Fluid -随机视频背景切换,和封面视频背景顺滑加载,需要在此基础上进行更新 已经实现上述功能基础版本主题代码...version2.0 目标: 背景视频固定 视频随机切换 优先显示视频预加载图像 不影响博客其余部分正常显示 实现过程 我不是学前端出身,实现功能全屏直觉,为了实现效果抛弃了一切规范和逻辑,实现仅供参考...,不负责任 思路 主要修改 fluid/layout/layout.ejs文件,将背景图像和视频从 banner div 中拿出来,放在body开头 创建三层 div,分别是 mask, image..., video, 为他们设置不通 z-index,保证图像顺序为上述顺序 动态调整 image, video 图像链接和尺寸,目的是让图像视频时刻撑满屏幕并且随机切换 修改 source/css/_

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Fluid -2- 随机视频背景切换

fluid 主题简洁舒适,入场背景图片恢弘大气,但视频可能更好看,尝试自己对主题做了修改,本文记录修改方法和效果。...修改思路 向主题加入新配置项 index.banner_video,控制是否使用视频背景 在 layout.ejs 模板中获取该变量值,根据开关是否打开在模板层面决定是否启用视频背景 创建 json...文件收集视频背景链接 当开启视频背景时,创建div,id为banner_video_insert js 读取 json 文件,创建视频控件语句,加入到创建div中,实现视频显示,覆盖图片背景 动态监控窗口变化...,适时调整视频属性,使得任意窗口大小可以全屏显示视频 识别是否是手机端访问,手机端访问改为使用图像做背景 修改方法 配置文件修改 在主题配置文件中修改 首页 Home Page #-----------...创建视频背景控件 插入视频链接 监控窗口变化 适时调整视频控件属性 判断设备类型决定是否执行背景视频模块 运行示例 image.png https://101.43.39.125/HexoFiles/

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视频背景抠图:世界是您绿屏

作者 | Vivek Jayaram 来源 | Medium 编辑 | 代码医生团队 是否希望在没有完整工作室情况下制作专业质量视频?还是在视频会议期间Zoom虚拟背景功能效果更好?...遮罩是将图像分为前景和背景过程,因此可以将前景合成到新背景上。这是绿屏效果背后关键技术,广泛用于视频制作,图形和消费类应用程序。...许多现有的方法[3] [4] [5]使用trimap或已知前景,背景和未知区域手动标注地图。尽管对图像可以做到这一点,但对视频进行注释非常耗时,并且不是解决此问题可行研究方向。...还建议通过让人们在视频结尾处离开场景并从连续视频中拉出该帧来捕获背景。从视频模式切换到照片模式时,许多手机缩放和曝光设置都不同。用手机拍摄时,还应该启用自动曝光锁定。 理想捕获方案。...也在寻找使该方法实时运行且具有较少计算资源能力方法。这可以在视频流或移动应用程序等领域中实现各种用例。 参考文献 [1] S. Sengupta,V。Jayaram,B。Curless,S。

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【短视频运营】账号主页搭建 ② ( 视频封面 | 头像 | 背景图 )

文章目录 一、视频封面 二、头像 三、背景图 账号主页 中 昵称、个人简介、视频封面、头像、背景图 等 , 都可以携带信息 , 搭建好账号主页 , 可以增加用户进入主页后关注概率 ; 一、视频封面...---- 视频封面 中 , 可以有效总结当前 视频主题 , 使用简单文字 总结主题 , 好主题 , 可以达到 黄金三秒 效果 , 用户看到后 , 不会划走 ; 将 " 视频主题 " 放在封面 ,...可以 吸引用户观看 ; " 视频封面 " 尽量 风格统一 ; " 封面主题 " 字体不能太小 , 官方也提供了封面模板 , 可以直接输入文字生成 主题封面 ; 二、头像 ---- 头像 推荐使用 个人形象..., 展示个人 职业元素 , 展示本账号 垂直领域 相关图片 ; 不要使用 风景 , 动漫 , 卡通 , 无意义图片 作为头像 ; 三、背景图 ---- 背景图 可以展示 账号相关垂直领域信息 , 关键字..., 带货产品图 ; 背景图中 , 也可以添加 文字主题 , 如 个人简介 , 直播时间 , 带货产品 信息 ;

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基于OpenCV创建视频会议虚拟背景

本期我们将使用Python和OpenCV为频会议创建虚拟背景。 ? 虚拟背景是当前远程工作员工中热门话题之一。由于Covid-19流行,许多人必须通过视频通话以便继续工作。...很多视频会议软件可以设置虚拟背景,以便用户建立更友好氛围来接听这些电话。 作为一名程序员,当我们第一次使用这样虚拟背景时自然很感兴趣。我们都想知道它是如何工作,可以自己建立这样虚拟背景吗?...(虽然效果并不是很好~) 介绍 我们目的是拍摄视频,尝试弄清楚视频背景和前景,删除背景部分,并用图片(虚拟背景)代替。因为在此项目中,我们将使用简单方法,假设前景通常具有与背景不同颜色。...但是,如果某物在图像中移动,那么我们可以通过检测像素差异来识别某物在图像中移动位置。我们可以假设,在视频会议中,移动事物位于前台(即您),而静态部分是背景。 那么0到底有什么重要呢?...然后,我做了更多研究,其原因变得更加明显。为此,您需要一种更高级方法,并且大公司在此类问题上投入了大量资源也就不足为奇了。 这是我尝试视频屏幕截图。这基本上是我手在墙前移动视频。 ?

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OpenCV视频分析背景提取与前景提取

基于像素分类背景分析方法 自适应背景提取(无参数化/ KNN) 基于GMM背景提取 基于模糊积分背景提取 这些背景建模方法一般都可以分为如下三步完成 背景初始化阶段(背景建模提取) 前景检测阶段...(视频分析,前景对象检测) 背景维护与更新(视频分析过程中) ?...视频分析中,工作方式如下: ? 算法介绍 实现对前景与背景像素级别的建模,最常见是RGB像素概率密度分布,当对象没有变化时候,通过连续N帧进行建模生成背景模型 ?...基于GMM核密度估算需要考虑初始输入componet数目参数、OpenCV中实现另外一种方法是基于简单核密度估算方法,然后通过KNN对输出每个像素进行前景与背景分类,实现了更加快速背景分析。...画面解释:最左侧是输入视频一帧,有一只小兔子在跑,中间是背景建模,右侧是前景检测,生成移动对象mask,可见小兔子作为移动目标被成功捕获!

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OpenCV视频分析背景提取与前景提取

基本思想 OpenCV中支持两种背景提取算法都是基于模型密度评估,然后在像素级对图像进行前景与背景分类方法,它们具有相同假设前提 – 各个像素之间是没有相关性,跟它们算法思想不同方法主要是基于马尔可夫随机场理论...基于像素分类背景分析方法 自适应背景提取(无参数化/ KNN) 基于GMM背景提取 基于模糊积分背景提取 这些背景建模方法一般都可以分为如下三步完成 背景初始化阶段(背景建模提取) 前景检测阶段...(视频分析,前景对象检测) 背景维护与更新(视频分析过程中) 视频分析中,工作方式如下: 算法介绍 实现对前景与背景像素级别的建模,最常见是RGB像素概率密度分布,当对象没有变化时候,通过连续...、OpenCV中实现另外一种方法是基于简单核密度估算方法,然后通过KNN对输出每个像素进行前景与背景分类,实现了更加快速背景分析。...if c == 27: break else: break cv.destroyAllWindows() 运行结果 画面解释:最左侧是输入视频一帧

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