一、复杂度
1. 现实环境的影响：
绿色不是一个固定的像素值， 它会随光线亮暗，绿布的颜色， 相机的成像质量，反光，色溢等各种因素影响，所以不能用简单的判断一个像素值，就认为是绿或不绿；也不是一个平滑过度的值，比如光线强的地方或相机好，绿色的成像就好一些， 光线差或手机差，绿色就完全不同。
2. 相机设备的影响：
比如iphone12手机和iphone8手机对着同一个绿布， 成像就完全不同； iphone手机和android手机， 甚至android的高端手机和低端手机，对着同一个绿布，成像也不相同；（这也是大部分手机厂家不断广告他们的相机如何如何好的原因）。
3. 绿布的影响：
常见的绿布有三种（如下），需要在不经过用户调节的情况下， 直接抠掉，因为如果要给用户出一个教程， 教会用户明白各种参数， 让用户根据自己的场景不断的调节抠绿的一些参数， 本身就已经是错误的。
二、 精细度：
1.需要抠的好， 适合常见光线条件下的大部分场景，并在抠完后没有绿边， 自然干净。如果不精细， 就有会绿边，这样叠加背景后， 看上去， 就容易出戏， 让人感觉不舒服；
2.并且在抠绿后， 不能对其他颜色产生影响， 如果绿色去掉了，但其他 颜色变色了， 也会影响整体的画质，降低用户的体验；
三、抠绿算法
1. 别家的算法：
大部分用的是开源的chromaKey算法（色度键）， 有GPU版本和C语言版本，算法原理是把一个范围内的绿色通过HSB转换，然后调节平滑度，把指定像素的值趋向于透明。这样的算法是对指定颜色做抠去， 需要用户点击选取一下颜色，然后对指定颜色像素做抠图，然后用户调节平滑度和其他参数才可以抠去； 缺点是：抠的不干净， 用户学习成本高，需要用户反复的调节才可以勉强可用；
2. 蓝松的绿幕抠图： https://www.lansongai.com/GreenMatting.html
自研的抠图算法， 采用卷积等核心处理，可以自动抠去不同的绿色，并支持不同的功能需求，大部分的场景下不需要调节， 相机对着绿布， 就自然抠去了， 几乎零学习成本。 我们一直认为好的调节，就是尽量不调节；当然提供了各种阈值强度等调节接口，以方便在特定场合下使用。
