Google出品Mediapipe人像分割，可任意更换图片与视频背景

在一些视频聊天软件中，我们可以看到很多人的背景特别的漂亮，甚至我们都怀疑是不是真实地来到了某个地方，本期介绍一下Mediapipe人像分割（RVM人像分割）

MediaPipe Selfie Segmentation 对场景中的突出人物进行分割。它可以在智能手机和笔记本电脑上实时运行。

模型

在这个解决方案中，MediaPipe 提供了两种模型：一般模型和景观模型。两种模型都基于MobileNetV3，并进行了修改以提高效率。通用模型在 256x256x3 (HWC) 张量上运行，并输出代表分割掩码的 256x256x1 张量。景观模型类似于通用模型，但在 144x256x3 (HWC) 张量上运行。它比一般模型具有更少的 FLOP，因此运行速度更快。请注意，再将输入图像输入 ML 模型之前，MediaPipe Selfie Segmentation 会自动将输入图像的大小调整为所需的张量维度。

代码实现

import cv2
import mediapipe as mp
import numpy as np
mp_drawing = mp.solutions.drawing_utils
mp_selfie_segmentation = mp.solutions.selfie_segmentation
# 图片人物抠图:
IMAGE_FILES = []
BG_COLOR = (0, 255, 0) # 背景颜色也可以使用其他的照片，要求与原照片尺寸一致
#bg_image = cv2.imread('6.jpg')
MASK_COLOR = (255, 255, 255) # mask图片颜色
file = '1.jpg'
with mp_selfie_segmentation.SelfieSegmentation(model_selection=0) as selfi