作者：zengqingwei1220 | 来源：互联网 | 2023-09-15 13:06
引言
近期网上这位卖蜂蜜的小伙鬼畜挺火的，大家质疑背景造假，这里我就带着大家实现“背景造假”（ps:原视频小伙是在真实场景拍摄的）
准备工作
在实现该功能之前，我们需要准备好python==3.7 然后执行：
方案一： pc端可以选择外界摄像头或者连接网络摄像头，最好挑选一个纯属的背景板作为视频画面背景（这样有利于任务分割）；
方案二： 网上下载有人物活动的视频，然后用下载的视频替代连接摄像头。
到这里我们基础物件已经搭建好了，本实验代码选择方案二，对下载视频分析，其shape=（740,640,3）。接下来我将带领大家实现三个版本的背景替换
纯rgb背景替换
基础板：将人物提取出来，替换成设定好的纯色背景（可以通过rgb设定）。其基本流程如下：
1. 输入视频
2. 获取视频帧
3. 提取帧内人物图像
4. 设定背景rgb值
5. 创建同视频帧同shape的rgb图像
6. 结合背景图与人物图
7. 输出结合图
示例demo：
import cv2 import mediapipe as mp import numpy as np mp_drawing = mp.solutions.drawing_utils mp_selfie_segmentation = mp.solutions.selfie_segmentation bg_color = (0, 0, 225) # red cap = cv2.videocapture('111.mp4') with mp_selfie_segmentation.selfiesegmentation( model_selection=0) as selfie_segmentation: bg_image = none while cap.isopened(): success, image = cap.read() if not success: break image = cv2.cvtcolor(cv2.flip(image, 1), cv2.color_bgr2rgb) image.flags.writeable = false results = selfie_segmentation.process(image) image.flags.writeable = true image = cv2.cvtcolor(image, cv2.color_rgb2bgr) cOndition= np.stack( (results.segmentation_mask,) * 3, axis=-1) > 0.8 if bg_image is none: bg_image = np.zeros(image.shape, dtype=np.uint8) bg_image[:] = bg_color print(bg_image.shape) output_image = np.where(condition, image, bg_image) cv2.imshow('mediapipe selfie segmentation', output_image) if cv2.waitkey(5) & 0xff == 27: break cap.release()
原视频节选帧&替换背景帧：
自定义图像背景板替换
由于我们已知图像的shape，我们可以在网上挑选自己喜欢的背景图，然后调整背景图的shape，使其与视频图像保持一致。整体流程图下：
1. 下载选择喜欢的背景图像
2. 调整下载图像的shape=(740,604,3)
3. 读取视频
4. 获取视频帧
5. 获取视频帧内人物图像
6. 结合背景图和人物图像
7. 输出视频画面
修改图像大小并进行50%缩放后的背景图：
背景图结合人物图：
这里我的背景图选择的有些单调，也不是那么适合，望读者见谅！ 代码部分修改：
bg_image = cv2.imread("bbb.jpg")
以上就是python实现人物视频背景替换的详细内容，更多关于python视频背景替换的资料请关注<编程笔记>其它相关文章！
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