人像抠图 + OpenGL ES 还能这样玩？没想到吧（附带源码）

最新推荐文章于 2024-05-21 08:17:45 发布
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分类专栏： OpenGL ES 3.0 文章标签： OpenGLES
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Kennethdroid/article/details/132055965
该博客介绍了如何使用OpenGL ES结合人像分割算法，实现人像留色效果。通过Multi-Human-Parsing、BackgroundMattingV2和TensorFlow Lite等开源项目获取人像mask图，然后在shader中处理，实现人像区域保留彩色，背景灰度化。文章还提供了一个简单的shader实现示例，并分享了完整的项目源码。

OpenGL ES 利用抠图算法实现人像留色

人像留色

人像留色

人像留色的原理

现在人像分割技术就像当初的人脸检测算法一样，称为广泛使用的基础算法。

今天本文介绍的人像留色其实就是三年前某 AI 巨头利用 video 分割技术展示的应用场景：人体区域保留彩色，人体区域之外灰度化。所以人像留色的关键技术在于高精度高性能的分割算法。

OpenGL ES 利用抠图算法实现人像留色

首先利用分割算法获取到人像的 mask 图（灰度图），其中人像区域的灰度值大于 0 ，非人像区域的灰度值等于 0 。在 shader 中，首先对 mask 图采样判断采样点是否位于人像区域，然后分别进行不同的处理。

获取人像 mask 图

那么如何获取人像 mask 图？Github 上已经有很多大神开源了相关的分割或者抠图算法。

这里推荐 3 个比较受欢迎的开源项目

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