Python 快速實戰：transparent-background AI 去背工具支援 webcam 使用指南

by Rain Chu | 8 月 29, 2025 | AI, 圖型處理, 影片製作

如何輕鬆地運用 AI 技術，讓影片或直播畫面擁有透明背景，無需繁鎖編輯與圖層操作！今天分享的工具是使用 InSPyReNet 提供的開源套件

工具簡介：什麼是 transparent-background[webcam]？

• 核心技術：基於 InSPyReNet（ACCV 2022）所提出的 AI 去背演算法，支援圖片、影片甚至 webcam 的背景移除功能 。
• Python 套件：名稱為 transparent-background，採 MIT 授權，可自由商業使用。
• 強大特色：
  • 支援多種輸出模式：如 RGBA（透明背景）、saliency map、綠幕、背景模糊、overlay 等。
  • 支援 webcam 輸入，但 Linux 上需安裝 v4l2loopback 才能建立虛擬攝影機

安裝與依賴設定（含 webcam 支援）

安裝套件：

pip install transparent-background[webcam]

若使用 Linux，請安裝 webcam relay：

git clone https://github.com/umlaeute/v4l2loopback.git && cd v4l2loopback
make && sudo make install
sudo depmod -a
sudo modprobe v4l2loopback devices=1

CLI 快速範例

transparent-background --source 0 --dest output_folder --type rgba

參數說明：

• --source 0 表示 webcam 輸入（一般第一支 webcam 為 0）。
• --type rgba 代表輸出為帶 alpha 通道的透明背景影像。
  可依需求更換為 map、green、blur、overlay 或指定背景圖

用於單一影片檔案

Python API 範例：

讀取 webcam 並顯示去背畫面

import cv2
from transparent_background import Remover

remover = Remover()

cap = cv2.VideoCapture(0)  # 開啟預設 webcam

while True:
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break

    # 處理去背結果（RGBA）
    out = remover.process(frame, type="rgba")  
    cv2.imshow("Transparent Webcam", out)

    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

📖 transparent-background 參數說明

--source [SOURCE]（必填）

指定輸入的資料來源，可以是：

• 單張圖片：例如 image.png
• 圖片資料夾：例如 path/to/img/folder
• 單個影片檔：例如 video.mp4
• 影片資料夾：例如 path/to/vid/folder
• 整數：用於指定 webcam 地址，例如 0（對應 /dev/video0 的攝影機）

--dest [DEST]（可選）

輸出結果存放的資料夾，若未指定，則預設為當前工作目錄。

--threshold [THRESHOLD]（可選）

設定硬性去背的閾值，範圍為 0.0 ~ 1.0。

• 不建議與 soft prediction 同時使用，若未設定，系統會使用「軟性預測」來生成更自然的透明效果。

--type [TYPE]（可選）

選擇輸出的背景類型，預設為 rgba：

• rgba：輸出帶透明通道的影像（alpha map），若未設定 threshold，會自動透過 pymatting 進行前景提取。⚠️ 此模式不適用於影片或 webcam。
• map：輸出純粹的 saliency map（灰階遮罩）。
• green：將背景換成綠幕。
• white：將背景換成純白色（由 [carpedm20] 貢獻）。
• ‘[255, 0, 0]’：使用指定的 RGB 顏色作為背景（需加單引號）。
• blur：將背景模糊處理。
• overlay：以半透明綠色覆蓋前景並突顯邊緣。
• 另一張圖片：可指定圖片路徑（例如 samples/background.png），前景會直接疊加在該背景上。

--ckpt [CKPT]（可選）

使用其他模型檔（checkpoint）。

• 預設會自動下載訓練好的 composite dataset 模型。
• 你也可以從 InSPyReNet Model Zoo 選擇不同的預訓練模型。

--mode [MODE]（可選）

指定運行模式：

• base：標準模式。
• base-nightly：使用 nightly release 版本的 checkpoint。
• fast：快速模式，速度快但可能在細節上略有損失。

其他選項

• --resize [RESIZE]（可選）：
  • static（預設）：輸出尺寸固定。
  • dynamic：生成更清晰的邊緣，但可能不穩定。
• --format [FORMAT]（可選）：輸出格式，若未指定，會與輸入格式相同。
• --reverse（可選）：反轉去背結果，將前景移除、保留背景（官方玩笑稱為「transparent-foreground」模式 😆）。
• --jit（可選）：啟用 TorchScript 模式，會先透過 PyTorch JIT 編譯器追蹤模型，初始化較慢，但推論速度更快且記憶體佔用更低。

範例

單張圖片去背（輸出透明 PNG）：

transparent-background --source input.png --dest output --type rgba

處理整個資料夾的圖片，並輸出模糊背景效果：

transparent-background --source ./images --dest ./results --type blur

即時 webcam 去背（Linux 需安裝 v4l2loopback）：

transparent-background --source 0 --dest ./webcam_output --type green

更換背景為自訂圖片：

transparent-background --source video.mp4 --dest ./output --type 'backgrounds/bg.png'

GUI 模式

安裝 GUI 支援

pip install --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 transparent-background[gui] # with gui dependency (flet)

開啟 GUI

transparent-background-gui

官方教學

官方網頁

https://github.com/plemeri/transparent-background

採用的演算法

https://github.com/plemeri/InSPyReNet

開源的後製影片軟體

https://kdenlive.org

參考資料