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