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› 키워드: "抠图"
PyMatting是一个Python库，专注于解决alpha抠图问题，提供多种抠图算法和前景估计方法，适用于图像处理和计算机视觉。
GFM是一个深度图像抠图工具，旨在将合成图像与真实图像桥接，提供端到端的抠图实现，支持高质量图像处理。
bayesian-matting是一个基于贝叶斯方法的数字抠图Python实现，适用于图像处理与计算机视觉领域，主要用于图像合成与精细抠图。
该仓库为《深度图像抠图：全面调研》论文的官方存储，重点回顾了深度学习在图像抠图领域的最新进展，适用于图像编辑等应用。
Deep-Image-Matting仓库用于深度图像抠图的实现与再现，支持数据预处理、模型训练及演示。
AutoPortraitMatting是一个基于TensorFlow的自动肖像抠图实现，主要用于图像风格化中的肖像分割。
该项目使用AI模型实现图像抠图功能，支持单张和批量处理，导出多种格式，并提供图像编辑及修补功能。
这是KNN Matting的Python实现，用于图像处理，特别是图像抠图和背景分离，支持用户通过调整参数获得最佳效果。
背景抠图工具，支持实时高分辨率的背景分离，适用于视频处理，特别对Nvidia RTX 2080 TI显卡优化。
Background-Matting是一个基于深度学习的背景抠图工具，可以将用户的背景替换为任意场景，适合视频会议等应用。
该仓库提供了一种有效的无鬼影阴影去除方法，利用双层级聚合网络和阴影抠图GAN技术，旨在提升图像处理质量。
这个仓库提供了一种图像抠图的Python实现，基于A. Levin等人提出的闭式解法，用于从自然图像中提取前景和背景。
MODNet是一个实时人像抠图模型，仅需RGB图像输入，支持普通PC和移动设备，快速处理高达2K分辨率的图像。
Deep-Image-Matting-PyTorch 是一个基于 PyTorch 实现的深度图像抠图工具，通过深度学习技术实现高质量的图像分割与背景剔除。
Semantic_Human_Matting是一个基于深度学习的人物抠图项目，旨在从图像中提取物体的 alpha 通道，支持高质量的人物图像处理。
