对于抠图(matting)大家可能不太熟悉，但我说几个功能，你定用过，微信视频通话中的背景虚化功能，B站视频播放过程中的弹幕蒙版，直播过程中的背景替换，它们背后的技术原理都与抠图有着密切的关系。

什么是抠图？

抠图（Matting）是一种图像处理技术，它的目标是从图像中准确地提取出前景对象，并将其与背景进行分离。抠图的结果是一个具有透明度通道的图像，其中前景对象的像素值表示其在合成或叠加时应具有的透明度。

抠图的主要挑战在于处理前景对象与背景之间的复杂边界和细节，特别是在存在复杂的前景边缘和半透明区域的情况下。传统的抠图方法通常需要用户提供额外的输入，如剪贴路径（trimap）或用户交互，以帮助确定前景和背景的边界。然而，近年来，许多基于计算机视觉和深度学习的方法已经提出，旨在实现自动化和精确的抠图，而无需人工干预。

抠图的应用非常广泛，包括图像合成、虚化背景、物体分割、人像编辑、特效制作以及增强现实等领域。它为图像处理和计算机视觉任务提供了重要的先决步骤，使得可以从复杂的场景中准确地提取出感兴趣的前景对象，并将其与不同的背景进行组合和合成。

抠图与图像分割的区别

看完前面对抠图的定义，大家可能觉得这不就是图像分割吗？其实，两者是有区别的，分割的结果是像素分类标签，是整数，而抠图的结果是像素属于前景或者背景的概率。如果使用分割的结果提取前景图像，前景背景的边界没有过渡，会显得过于泾渭分明。

MODNET模型简介

论文地址：
https://arxiv.org/pdf/2011.11961.pdf
官方源码：
https://github.com/ZHKKKe/MODNet

模型的输出matte是与原始图像image大小一致的单通道矩阵，矩阵的每一个元素代表该像素属于前景的概率，接下来就可以通过matte来提取前景图像了。

foreground = image * matte + np.full(image.shape, 255) * (1 - matte)

Matting Tool抠图工具功能展示

Matting Tool将官方发布的pytorch格式预训练模型转换为ONNX格式，然后使用ONNXRuntime for .Net进行推理，采用WPF进行用户交互和效果展示。

源码：
https://github.com/AIDajiangtang/MODNET-Matting-tool

安装包以及模型文件：
公众号后台回复【mat】获取下载链接

软件支持导入本地图像，可以替换背景为纯色或者其他图像。

除了支持本地图像还支持截图和剪切板。

除了图像外，还支持导入视频，由于视频需要逐帧处理，所以为了提高效率，目前Fps设置为2，也就是每秒2帧。

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