绿幕人像合成视频的新思路：MediaPipe + FFmpeg

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2023-05-18 02:08:25

使用 MediaPipe 和 FFmpeg 实现绿幕合成

概述

绿幕合成是一种广泛应用于影视制作中的技术，它允许将演员或物体插入到各种场景中。传统上，绿幕合成需要在专业摄影棚中进行，使用专用设备和软件。然而，随着人工智能和视频编辑技术的进步，我们可以利用开源工具以更低的成本和门槛实现绿幕合成。

MediaPipe 和 FFmpeg 的作用

MediaPipe 是一个开源机器学习框架，提供了预先训练好的模型，用于执行各种计算机视觉任务，例如人脸检测、人像分割和手势识别。

FFmpeg 是一个开源视频编辑库，支持多种视频格式，并允许进行剪辑、合并、转码和添加字幕等各种编辑操作。

绿幕合成步骤

准备阶段：

安装 MediaPipe 和 FFmpeg。
准备绿幕视频和背景图像。

合成步骤：

使用 MediaPipe 的人像分割模型处理绿幕视频，提取人像部分。
将提取的人像部分与背景图像合成在一起。
使用 FFmpeg 将合成后的视频导出为新文件。

代码示例

import cv2
import mediapipe as mp
import numpy as np
import ffmpeg

# 加载 MediaPipe 模型
mp_human_segmentation = mp.solutions.human_segmentation

# 加载 FFmpeg
ffmpeg = ffmpeg.FFmpeg(ffmpeg_path)

# 创建 MediaPipe 对象
human_segmentation = mp_human_segmentation.HumanSegmentation()

# 读取绿幕视频
video = cv2.VideoCapture('green_screen_video.mp4')

# 读取背景图像
background_image = cv2.imread('background_image.jpg')

# 创建输出视频
output_video = ffmpeg.input('pipe:0').output('output.mp4').run_async(pipe_stdin=True)

# 处理视频帧
while True:
    # 读取帧
    ret, frame = video.read()

    # 处理帧
    if ret:
        # 人像分割
        results = human_segmentation.process(cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB))

        # 提取人像
        mask = results.segmentation_mask
        person_mask = cv2.bitwise_and(frame, frame, mask=mask)

        # 合成
        合成结果 = cv2.addWeighted(person_mask, 1.0, background_image, 1.0, 0)

        # 写入输出视频
        output_video.stdin.write(合成结果.tobytes())
    else:
        break

# 关闭输出视频
output_video.stdin.close()
output_video.wait()

# 释放视频流
video.release()