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：
复制代码
pip install mediapipe
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：
ini
复制代码
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：
ini
复制代码
bg_image = cv2.imread("BBB.jpg")
