github链接：https://github.com/jiupinjia/SkyAR

1、介绍

我们提出了一种基于视觉的视频天空替换和协调方法，可以在具有可控风格的视频中自动生成逼真和戏剧性的天空背景。不同于以往的天空编辑方法要么专注于静态照片，要么需要在智能手机中集成惯性测量单元来拍摄视频，我们的方法是纯粹基于视觉的，对捕获设备没有任何要求，并且可以很好地应用于在线或离线处理场景。我们的方法实时运行，无需用户交互。我们将这个艺术创作过程分解为几个代理任务，包括天空抠图、运动估计和图像混合。对手持智能手机和行车记录仪在野外拍摄的各种视频进行了实验，

在此存储库中，我们基于 Pytorch 实现了论文的完整训练/测试管道，并提供了几个演示视频，可用于重现论文中报告的结果。使用代码，您还可以按照以下说明尝试自己的数据。

2、环境安装

  • 平台：windows 10
  • 编译器：pycharm
  • cuda 11.3
  • cudnn 8.2.0.53
conda create -n sky python=3.7
conda activate sky
pip install torch-1.11.0+cu113-cp37-cp37m-win_amd64.whl
pip install torchvision-0.12.0+cu113-cp37-cp37m-win_amd64.whl
pip install matplotlib -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
pip install scikit-image -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
pip install scikit-learn -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
pip install scipy -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
pip install numpy -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
pip install opencv-python -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
pip install opencv-contrib-python -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

3、执行代码

1、下载预训练的天空抠图模型，并解压到 SkyAR 目录中并解压。

本文章百度链接提供

链接：https://pan.baidu.com/s/1j-u-Xjh2078gXMLlwVOlKA?pwd=ua8t
提取码：ua8t
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2、bug的处理

找到utils.py文件，进行以下修改

将
from skimage.measure 
import compare_ssim

替换成
from skimage 
import measure

将
compare_ssim()

替换成
measure.compare_ssim()

3、执行项目程序

python skymagic.py --path ./config/config-canyon-district9ship.json

4、效果展示

5、总结