一、復雜度
1. 現實環境的影響：
綠色不是一個固定的像素值， 它會隨光線亮暗，綠布的顏色， 相機的成像質量，反光，色溢等各種因素影響，所以不能用簡單的判斷一個像素值，就認為是綠或不綠；也不是一個平滑過度的值，比如光線強的地方或相機好，綠色的成像就好一些， 光線差或手機差，綠色就完全不同。
2. 相機設備的影響：
比如iphone12手機和iphone8手機對着同一個綠布， 成像就完全不同； iphone手機和android手機， 甚至android的高端手機和低端手機，對着同一個綠布，成像也不相同；（這也是大部分手機廠家不斷廣告他們的相機如何如何好的原因）。
3. 綠布的影響：
常見的綠布有三種（如下），需要在不經過用戶調節的情況下， 直接摳掉，因為如果要給用戶出一個教程， 教會用戶明白各種參數， 讓用戶根據自己的場景不斷的調節摳綠的一些參數， 本身就已經是錯誤的。
二、 精細度：
1.需要摳的好， 適合常見光線條件下的大部分場景，並在摳完后沒有綠邊， 自然干凈。如果不精細， 就有會綠邊，這樣疊加背景后， 看上去， 就容易出戲， 讓人感覺不舒服；
2.並且在摳綠后， 不能對其他顏色產生影響， 如果綠色去掉了，但其他 顏色變色了， 也會影響整體的畫質，降低用戶的體驗；
三、摳綠算法
1. 別家的算法：
大部分用的是開源的chromaKey算法（色度鍵）， 有GPU版本和C語言版本，算法原理是把一個范圍內的綠色通過HSB轉換，然后調節平滑度，把指定像素的值趨向於透明。這樣的算法是對指定顏色做摳去， 需要用戶點擊選取一下顏色，然后對指定顏色像素做摳圖，然后用戶調節平滑度和其他參數才可以摳去； 缺點是：摳的不干凈， 用戶學習成本高，需要用戶反復的調節才可以勉強可用；
2. 藍松的綠幕摳圖： https://www.lansongai.com/GreenMatting.html
自研的摳圖算法， 采用卷積等核心處理，可以自動摳去不同的綠色，並支持不同的功能需求，大部分的場景下不需要調節， 相機對着綠布， 就自然摳去了， 幾乎零學習成本。 我們一直認為好的調節，就是盡量不調節；當然提供了各種閾值強度等調節接口，以方便在特定場合下使用。