C# - 图片抠像 - PP.Matting.HRNET - 含模型 - 完整可运行 。Sdcb.PaddleInference.dll, YamlDotNet.dll,ppmatting-hrnet_w18-human_512 在当今快速发展的信息技术领域，图像处理技术的应用变得越来越广泛，尤其是在图像抠图领域，它为人们提供了丰富多彩的视觉体验。在众多图像抠图工具中，C#作为一种功能强大的编程语言，因其高效性和易用性在图像处理中占有重要地位。C#通过集成不同算法库，可以实现复杂图像的高效抠像处理，尤其是在处理包含复杂背景和人体图像时，能够提供较好的抠像效果。 本文件介绍的项目名为"C# - 图片抠像 - PP.Matting.HRNET - 含模型 - 完整可运行"，其核心内容是使用PP.Matting.HRNET算法进行图像抠像。PP.Matting.HRNET算法是一种深度学习方法，用于提高图像抠像的质量，特别是针对人体边缘的精细处理。在计算机视觉任务中，抠像通常指的是将图像中的前景物体与背景分离，这对于图像合成、虚拟现实和视频编辑等领域至关重要。 在实际应用中，PP.Matting.HRNET算法通过构建一个高分辨率的网络结构，能够在保持边缘细节的同时，更好地保留图像中的人体特征。由于算法的复杂性，开发者往往需要集成预训练模型，并借助特定的库文件来实现算法的运行。项目中提到的"Sdcb.PaddleInference.dll"和"YamlDotNet.dll"就是此类库文件，它们分别用于加载和运行预训练模型以及处理配置文件。此外，"ppmatting-hrnet_w18-human_512"则是PP.Matting.HRNET模型的特定版本，用于执行高精度抠像。 项目文件列表中的"App.config"通常用于存储应用程序的配置信息，而"Form1.cs"、"Form1 Designer.cs"、"Program.cs"则包含了程序的主界面和入口点代码，这些是构建桌面应用程序的基本文件。"抠像-PP.Matting.HRNET.csproj"是项目的配置文件，它定义了项目构建和运行的相关设置。"Form1.resx"用于管理资源文件，比如图像、字符串等本地化资源。"obj"和"bin"文件夹则分别用于存放编译过程中的中间文件和最终生成的可执行文件。 在"C# - 图片抠像 - PP.Matting.HRNET - 含模型 - 完整可运行"项目中，开发者可以利用C#语言结合上述提到的算法和库，无需依赖于绿幕等硬件设备，即可实现高质量的图像抠像。这不仅提高了图像处理的灵活性，也降低了成本，特别是在需要对大量图像进行快速处理时。 值得注意的是，项目的实现除了需要正确的代码逻辑之外，还需要一个稳定的运行环境，包括安装有.NET框架以及相应的库依赖。此外，由于该项目使用了预训练的深度学习模型，因此需要一定的硬件资源，比如支持CUDA的GPU，以加速模型的推理过程。 "C# - 图片抠像 - PP.Matting.HRNET - 含模型 - 完整可运行"项目提供了一种高效的图像抠像解决方案，利用深度学习技术，能够实现无绿幕背景下的高质量图像抠像，对于需要进行图像编辑和处理的专业人士而言，这无疑是一个非常实用的工具。

基于Robust Video Matting 使用Unity 实现无绿幕实时人像抠图

深度学习三维重建 Deep Image Matting--2017-CVPR (源码、原文） 深度学习三维重建 Deep Image Matting--2017-CVPR (源码、原文） 深度学习三维重建 Deep Image Matting--2017-CVPR (源码、原文） 深度学习三维重建 Deep Image Matting--2017-CVPR (源码、原文） 深度学习三维重建 Deep Image Matting--2017-CVPR (源码、原文） 深度学习三维重建 Deep Image Matting--2017-CVPR (源码、原文） 深度学习三维重建 Deep Image Matting--2017-CVPR (源码、原文） 深度学习三维重建 Deep Image Matting--2017-CVPR (源码、原文） 深度学习三维重建 Deep Image Matting--2017-CVPR (源码、原文） 深度学习三维重建 Deep Image Matting--2017-CVPR (源码、原文） 深度学习三维重建 Deep Image Matting--

一个训练好的模型

Background-Matting可以实现离线抠图，不需要任何接口，Background-Matting官方文件.2020/5/10下载

北京玩星汇聚科技有限公司所高质量标注并开源的一份人像抠图(matting) 数据集，是目前已知最大的人像matting数据集，包含 34427 张图像和对应的matting结果图，这个数据集缺乏更精细的alpha图。这个图是我花费了两个月的时间计算出来的。

modnet-matting算法and一些改动

mobilenetv2_deeplabv3_pytorch 注意：最终目的是使用deeplabv3_plus_nv2进行肖像分割！ 从，我们可以了解Deeplab v3 +的详细信息（）。 提供了四个pre_train模型。 使用Mibilenetv2作为特征exstractor根据（上运行 ），我在给予tensorflow分割演示 。 这些代码是pytorch上的mobiletv2_deeplab_v3的实现。 网络架构 在，使用功能save_graph()将tensorflow图获取到pre_train文件夹，然后运行tensorboard --logdir=pre_train pre_train在浏览器中打开tensorboard： 网络架构主要包含： mobilenetv2 ， aspp 。 mobilenetv2 deeplabv3中的mobilenetv2与原始架

本人之前相对视频做一个抠图处理，奈何手工逐帧抠肯定不行，所以，本人也就搜集了一下目前比较好的抠图算法，制作一个可以直接供人拿来用的抠图工具。但是效果还不是很好，而且工具还有一些bug，有需要的人可以试一试。

基于matlab的抠图代码基于学习的抠图 Zheng、Yuanjie 和 Chandra Kambhamettu 的 Python 实现。 “基于学习的数字抠图。” 计算机视觉，2009 IEEE 第 12 届国际会议。 IEEE，2009 年。 要求 python 3.5+（虽然它应该在 2.7 上运行） scipy 麻木 matplotlib 运行演示 'python learning_based_matting.py' 结果 更多信息 有关更多信息，请参阅原始论文原始matlab代码在这里 免责声明 该代码可免费用于学术/研究目的。 使用风险自负，我们不对由此代码造成的任何损失负责。 随意提交请求请求以修复错误。 接触 () 原作者：