一个鲁棒 matting 的程序，可生成trimap，可手动画出前景，背景，trimap，提取图像。

UNet3plus_pth UNet3 + / UNet ++ / UNet，用于Pytorth的深度自动人像抠像中 依存关系 Python 3.6 PyTorch> = 1.1.0 火炬视觉> = 0.3.0 未来0.18.2 matplotlib 3.1.3 的numpy 1.16.0 枕头6.2.0 protobuf 3.11.3 张量板1.14.0 tqdm == 4.42.1 数据 该模型从零开始使用18000张图像进行了训练（数据通过2000images进行了扩充）。训练数据集来自“ 。 您可以在百度云中下载 。 密码：ndg8仅用于学术交流，如果有报价，请告知原始作者！ 我们通过旋转和缩放来增加图像的数量。 使用四个旋转角{-45°，−22°，22°，45°}和四个刻度{0.6、0.8、1.2、1.5}。 我们还应用了四个不同的Gamma变换来增加颜色变

介绍 这是我在大学学习有关“深层图像抠图（DIM）”的CS的顶峰。 基本上，当前的计划包括： 此重现算法深图像抠图 尝试用语义分割的结果替换trimap的结果。 将结果与 复制DIM 数据集 MSCOCO数据集 下载MSCOCO PASCAL VOC数据集 下载VOC2012挑战 下载VOC2012挑战赛的 Adobe DIM数据集 转到联系作者以使用数据集。

Anat Levin的论文A Closed Form Solution to Natural Image Matting的源代码，MATLAB版。该算法是抠图算法中的经典，效果特别好。

基于稀疏描述子的烟雾模型建立与查找，Smoke-Detection-Matting-Methods-master

semantic human matting

A Late Fusion CNN for Digital Matting.pdf

此存储库已移动 删除图像的背景 输入图像 输入遮罩 提取前景 简单的例子 from matting import alpha_matting , load_image , save_image , estimate_foreground_background , stack_images image = load_image ( "plant_image.jpg" , "RGB" ) trimap = load_image ( "plant_trimap.png" , "GRAY" ) alpha = alpha_matting ( image , trimap , method = "cf" , preconditioner = "vcycle" , print_info = True ) foreground , background = estimate_foreground_bac

本科毕业设计做的，压缩文件包括源码、matlab GUI界面、原图三分图背景图及写的毕业论文；利用基于学习的抠图方法得出图片的alpha图之后，可以将原图与背景图融合得到以假乱真的效果。

梯度稀疏性先验图像matting算法