PCX Hintergrundentferner

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Hintergrundentfernung trennt ein Motiv von seiner Umgebung, sodass Sie es auf Transparenz platzieren, die Szene austauschen oder es in ein neues Design komponieren können. Unter der Haube schätzen Sie eine Alpha-Matte – eine pro-Pixel-Deckkraft von 0 bis 1 – und dann den Vordergrund mittels Alpha-Compositing über etwas anderem legen. Dies ist die Mathematik von Porter–Duff und die Ursache für typische Fallstricke wie „Ränder“ und gerades vs. vormultipliziertes Alpha. Praktische Anleitungen zur Vormultiplikation und linearen Farbe finden Sie in Microsofts Win2D-Notizen, Søren Sandmann und Lomonts Beitrag zum linearen Blending.


Die wichtigsten Methoden zur Hintergrundentfernung

1) Chroma-Keying („Green/Blue Screen“)

Wenn Sie die Aufnahme steuern können, malen Sie den Hintergrund in einer Volltonfarbe (oft grün) und keyen Sie diesen Farbton aus. Es ist schnell, in Film und Fernsehen bewährt und ideal für Videos. Die Kompromisse sind Beleuchtung und Garderobe: farbiges Licht schwappt auf die Ränder (besonders Haare), daher verwenden Sie Despill-Werkzeuge, um die Kontamination zu neutralisieren. Gute Einführungen umfassen Nukes Dokumentation, Mixing Light und eine praktische Fusion-Demo.

2) Interaktive Segmentierung (klassisches CV)

Bei Einzelbildern mit unordentlichen Hintergründen benötigen interaktive Algorithmen einige Benutzerhinweise – z. B. ein lockeres Rechteck oder Kritzeleien – und erzeugen eine scharfe Maske. Die kanonische Methode ist GrabCut (Buchkapitel), das Farbmodelle für Vordergrund/Hintergrund lernt und Graphenschnitte iterativ verwendet, um sie zu trennen. Ähnliche Ideen finden Sie in GIMPs Vordergrundauswahl basierend auf SIOX (ImageJ-Plugin).

3) Image Matting (feinkörniges Alpha)

Matting löst die fraktionierte Transparenz an feinen Grenzen (Haare, Fell, Rauch, Glas). Klassisches Closed-Form-Matting nimmt eine Trimap (eindeutig-Vordergrund/eindeutig-Hintergrund/unbekannt) und löst ein lineares System für Alpha mit starker Kantentreue. Modernes Deep Image Matting trainiert neuronale Netze auf dem Adobe Composition-1K-Datensatz (MMEditing-Dokumentation) und wird mit Metriken wie SAD, MSE, Gradient und Konnektivität bewertet (Benchmark-Erklärung).

4) Deep-Learning-Ausschnitte (keine Trimap)

Verwandte Segmentierungsarbeiten sind ebenfalls nützlich: DeepLabv3+ verfeinert Grenzen mit einem Encoder-Decoder und atrousen Faltungen (PDF); Mask R-CNN liefert instanzspezifische Masken (PDF); und SAM (Segment Anything) ist ein durch Prompts steuerbares Grundlagenmodell, das Zero-Shot-Masken auf unbekannten Bildern erzeugt.


Was beliebte Tools tun


Workflow-Tipps für sauberere Ausschnitte

  1. Intelligent fotografieren. Gute Beleuchtung und starker Motiv-Hintergrund-Kontrast helfen bei jeder Methode. Planen Sie bei Green/Blue Screens Despill (Anleitung).
  2. Beginnen Sie mit einer breiten Auswahl und verfeinern Sie dann die Details. Führen Sie eine automatische Auswahl aus (Motiv auswählen, U2-Net, SAM), und verfeinern Sie dann die Kanten mit Pinseln oder Matting (z. B. Closed-Form).
  3. Achten Sie auf Halbtransparenz. Glas, Schleier, Bewegungsunschärfe, fliegende Haare benötigen echtes Alpha (nicht nur eine harte Maske). Methoden, die auch F/B/α wiederherstellen, minimieren Farbsäume.
  4. Kennen Sie Ihr Alpha. Gerades vs. vormultipliziertes Alpha erzeugt unterschiedliches Kantenverhalten; exportieren/komponieren Sie konsistent (siehe Übersicht, Hargreaves).
  5. Wählen Sie die richtige Ausgabe. Für „kein Hintergrund“ liefern Sie ein Raster mit sauberem Alpha (z. B. PNG/WebP) oder behalten Sie geschichtete Dateien mit Masken, wenn weitere Bearbeitungen erwartet werden. Der Schlüssel ist die Qualität des Alphas, das Sie berechnet haben – verwurzelt in Porter–Duff.

Qualität & Bewertung

Akademische Arbeiten berichten über SAD-, MSE-, Gradienten- und Konnektivitäts-Fehler auf Composition-1K. Wenn Sie ein Modell auswählen, suchen Sie nach diesen Metriken (Metrikdefinitionen; Metrikabschnitt von Background Matting). Für Porträts/Videos sind MODNet und Background Matting V2 leistungsstark; für allgemeine „saliente Objekt“-Bilder ist U2-Net eine solide Grundlage; für schwierige Transparenz kann FBA sauberer sein.


Häufige Randfälle (und Korrekturen)

  • Haare & Fell: bevorzugen Sie Matting (Trimap oder Porträt-Matting wie MODNet) und prüfen Sie auf einem Schachbretthintergrund.
  • Feine Strukturen (Fahrradspeichen, Angelschnur): verwenden Sie hochauflösende Eingaben und einen grenzbewussten Segmentierer wie DeepLabv3+ als Vorschritt vor dem Matting.
  • Durchsichtige Dinge (Rauch, Glas): Sie benötigen fraktioniertes Alpha und oft eine Vordergrundfarbschätzung (FBA).
  • Videokonferenzen: Wenn Sie eine saubere Platte aufnehmen können, sieht Background Matting V2 natürlicher aus als naive „virtueller Hintergrund“-Optionen.

Wo dies in der realen Welt auftaucht


Warum Ausschnitte manchmal unecht aussehen (und Korrekturen)

  • Farbsaum: grünes/blaues Licht umgibt das Motiv – verwenden Sie Despill-Steuerungen oder gezielten Farbersatz.
  • Halo/Ränder: normalerweise eine Alpha-Interpretations-Fehlanpassung (gerade vs. vormultipliziert) oder Kantenpixel, die durch den alten Hintergrund kontaminiert sind; korrekt konvertieren/interpretieren (Übersicht, Details).
  • Falsche Unschärfe/Körnung: Fügen Sie ein gestochen scharfes Motiv in einen weichen Hintergrund ein und es sticht heraus; passen Sie die Linsenunschärfe und die Körnung nach dem Compositing an (siehe Porter–Duff-Grundlagen).

TL;DR-Playbook

  1. Wenn Sie die Aufnahme kontrollieren: verwenden Sie Chroma-Keying; beleuchten Sie gleichmäßig; planen Sie Despill.
  2. Wenn es sich um ein einmaliges Foto handelt: probieren Sie Photoshops Hintergrund entfernen, Canva’s Hintergrundentferner, oder remove.bg; verfeinern Sie die Kanten mit Pinseln oder Matting-Techniken für Haare.
  3. Wenn Sie produktionsreife Kanten benötigen: verwenden Sie Matting ( Closed-Form oder Deep) und prüfen Sie Alpha auf Transparenz; beachten Sie die Interpretation des Alpha-Kanals.
  4. Für Porträts/Videos: erwägen Sie MODNet oder Background Matting V2; für klickgeführte Segmentierung ist SAM ein leistungsstarkes Front-End.

Was ist das PCX Format?

ZSoft IBM PC Paintbrush

Das PDB-Bildformat (Protein Data Bank) ist kein herkömmliches „Bild“-Format wie JPEG oder PNG, sondern ein Datenformat, das dreidimensionale Strukturinformationen über Proteine, Nukleinsäuren und komplexe Anordnungen speichert. Das PDB-Format ist ein Eckpfeiler der Bioinformatik und Strukturbiologie, da es Wissenschaftlern ermöglicht, die molekularen Strukturen biologischer Makromoleküle zu visualisieren, zu teilen und zu analysieren. Das PDB-Archiv wird von der Worldwide Protein Data Bank (wwPDB) verwaltet, die sicherstellt, dass die PDB-Daten der globalen Gemeinschaft frei und öffentlich zugänglich sind.

Das PDB-Format wurde erstmals in den frühen 1970er Jahren entwickelt, um dem wachsenden Bedarf an einer standardisierten Methode zur Darstellung molekularer Strukturen gerecht zu werden. Seitdem hat es sich weiterentwickelt, um eine Vielzahl molekularer Daten aufzunehmen. Das Format ist textbasiert und kann sowohl von Menschen gelesen als auch von Computern verarbeitet werden. Es besteht aus einer Reihe von Datensätzen, von denen jeder mit einer sechsstelligen Zeilenkennung beginnt, die den in diesem Datensatz enthaltenen Informationstyp angibt. Die Datensätze liefern eine detaillierte Beschreibung der Struktur, einschließlich Atomkoordinaten, Konnektivität und experimenteller Daten.

Eine typische PDB-Datei beginnt mit einem Header-Abschnitt, der Metadaten über die Protein- oder Nukleinsäurestruktur enthält. Dieser Abschnitt enthält Datensätze wie TITLE, der eine kurze Beschreibung der Struktur liefert; COMPND, der die chemischen Komponenten auflistet; und SOURCE, der die Herkunft des biologischen Moleküls beschreibt. Der Header enthält außerdem den AUTHOR-Datensatz, der die Namen der Personen auflistet, die die Struktur bestimmt haben, und den JOURNAL-Datensatz, der einen Verweis auf die Literatur liefert, in der die Struktur erstmals beschrieben wurde.

Nach dem Header enthält die PDB-Datei die primäre Sequenzinformation des Makromoleküls in den SEQRES-Datensätzen. Diese Datensätze listen die Sequenz der Reste (Aminosäuren für Proteine, Nukleotide für Nukleinsäuren) auf, wie sie in der Kette erscheinen. Diese Informationen sind entscheidend, um die Beziehung zwischen der Sequenz eines Moleküls und seiner dreidimensionalen Struktur zu verstehen.

Die ATOM-Datensätze sind wohl der wichtigste Teil einer PDB-Datei, da sie die Koordinaten für jedes Atom im Molekül enthalten. Jeder ATOM-Datensatz enthält die Atom-Seriennummer, den Atomnamen, den Restnamen, die Kettenkennung, die Restsequenznummer und die kartesischen x-, y- und z-Koordinaten des Atoms in Angström. Die ATOM-Datensätze ermöglichen die Rekonstruktion der dreidimensionalen Struktur des Moleküls, die mit spezieller Software wie PyMOL, Chimera oder VMD visualisiert werden kann.

Zusätzlich zu den ATOM-Datensätzen gibt es HETATM-Datensätze für Atome, die Teil von Nicht-Standard-Resten oder Liganden sind, wie z. B. Metallionen, Wassermoleküle oder andere kleine Moleküle, die an das Protein oder die Nukleinsäure gebunden sind. Diese Datensätze sind ähnlich wie ATOM-Datensätze formatiert, werden jedoch unterschieden, um die Identifizierung nicht-makromolekularer Komponenten innerhalb der Struktur zu erleichtern.

Konnektivitätsinformationen werden in den CONECT-Datensätzen bereitgestellt, die die Bindungen zwischen Atomen auflisten. Diese Datensätze sind nicht obligatorisch, da die meisten Software zur Molekülvisualisierung und -analyse die Konnektivität basierend auf den Abständen zwischen Atomen ableiten kann. Sie sind jedoch entscheidend für die Definition ungewöhnlicher Bindungen oder für Strukturen mit Metallkoordinationskomplexen, bei denen die Bindung allein aus den Atomkoordinaten möglicherweise nicht ersichtlich ist.

Das PDB-Format enthält auch Datensätze zur Angabe von Sekundärstrukturelementen wie Alpha-Helices und Beta-Sheets. Die HELIX- und SHEET-Datensätze identifizieren diese Strukturen und liefern Informationen über ihre Position innerhalb der Sequenz. Diese Informationen helfen beim Verständnis der Faltungsmuster des Makromoleküls und sind für vergleichende Studien und Modellierungen unerlässlich.

Experimentelle Daten und Methoden zur Bestimmung der Struktur werden ebenfalls in der PDB-Datei dokumentiert. Datensätze wie EXPDTA beschreiben die experimentelle Technik (z. B. Röntgenkristallographie, NMR-Spektroskopie), während die REMARK-Datensätze eine Vielzahl von Kommentaren und Anmerkungen zur Struktur enthalten können, einschließlich Details zur Datenerfassung, Auflösung und Verfeinerungsstatistik.

Der END-Datensatz kennzeichnet das Ende der PDB-Datei. Es ist wichtig zu beachten, dass das PDB-Format zwar weit verbreitet ist, aber aufgrund seines Alters und des festen Spaltenbreitenformats einige Einschränkungen aufweist, die zu Problemen mit modernen Strukturen führen können, die eine große Anzahl von Atomen aufweisen oder eine höhere Präzision erfordern. Um diese Einschränkungen zu beheben, wurde ein aktualisiertes Format namens mmCIF (makromolekulare kristallographische Informationsdatei) entwickelt, das ein flexibleres und erweiterbares Framework zur Darstellung makromolekularer Strukturen bietet.

Trotz der Entwicklung des mmCIF-Formats bleibt das PDB-Format aufgrund seiner Einfachheit und der Vielzahl von Softwaretools, die es unterstützen, beliebt. Forscher konvertieren je nach Bedarf und den von ihnen verwendeten Tools häufig zwischen PDB- und mmCIF-Formaten. Die Langlebigkeit des PDB-Formats ist ein Beweis für seine grundlegende Rolle im Bereich der Strukturbiologie und seine Wirksamkeit bei der Vermittlung komplexer Strukturinformationen auf relativ einfache Weise.

Um mit PDB-Dateien zu arbeiten, verwenden Wissenschaftler eine Vielzahl von Computertools. Mit Molekülvisualisierungssoftware können Benutzer PDB-Dateien laden und die Strukturen in drei Dimensionen anzeigen, sie drehen, hinein- und herauszoomen und verschiedene Rendering-Stile anwenden, um die räumliche Anordnung der Atome besser zu verstehen. Diese Tools bieten oft zusätzliche Funktionen wie das Messen von Abständen, Winkeln und Diederwinkeln, die Simulation von Moleküldynamik und die Analyse von Wechselwirkungen innerhalb der Struktur oder mit potenziellen Liganden.

Das PDB-Format spielt auch eine entscheidende Rolle in der Computerbiologie und Wirkstoffforschung. Strukturinformationen aus PDB-Dateien werden in der Homologiemodellierung verwendet, bei der die bekannte Struktur eines verwandten Proteins verwendet wird, um die Struktur eines interessierenden Proteins vorherzusagen. Beim strukturbasierten Wirkstoffdesign werden PDB-Dateien von Zielproteinen verwendet, um potenzielle Wirkstoffverbindungen zu screenen und zu optimieren, die dann im Labor synthetisiert und getestet werden können.

Die Auswirkungen des PDB-Formats gehen über einzelne Forschungsprojekte hinaus. Die Protein Data Bank selbst ist ein Archiv, das derzeit über 150.000 Strukturen enthält und ständig wächst, wenn neue Strukturen bestimmt und hinterlegt werden. Diese Datenbank ist eine unschätzbare Ressource für die Bildung, die es den Schülern ermöglicht, die Strukturen biologischer Makromoleküle zu erforschen und kennenzulernen. Es dient auch als historische Aufzeichnung des Fortschritts in der Strukturbiologie in den letzten Jahrzehnten.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass das PDB-Bildformat ein entscheidendes Werkzeug im Bereich der Strukturbiologie ist, das ein Mittel zur Speicherung, Weitergabe und Analyse der dreidimensionalen Strukturen biologischer Makromoleküle bietet. Obwohl es einige Einschränkungen aufweist, stellen seine weit verbreitete Akzeptanz und die Entwicklung eines umfangreichen Ökosystems von Tools für seine Verwendung sicher, dass es auf absehbare Zeit ein wichtiges Format bleiben wird. Da sich das Gebiet der Strukturbiologie weiterentwickelt, wird das PDB-Format wahrscheinlich durch fortschrittlichere Formate wie mmCIF ergänzt, aber sein Vermächtnis wird als Grundlage, auf der die moderne Strukturbiologie aufbaut, Bestand haben.

Unterstützte Formate

AAI.aai

AAI Dune Bild

AI.ai

Adobe Illustrator CS2

AVIF.avif

AV1 Bildformat

AVS.avs

AVS X Bild

BAYER.bayer

Rohes Bayer-Bild

BMP.bmp

Microsoft Windows Bitmap-Bild

CIN.cin

Cineon-Bilddatei

CLIP.clip

Bild-Clip-Maske

CMYK.cmyk

Rohcyan-, Magenta-, Gelb- und Schwarzproben

CMYKA.cmyka

Rohcyan-, Magenta-, Gelb-, Schwarz- und Alpha-Proben

CUR.cur

Microsoft-Symbol

DCX.dcx

ZSoft IBM PC mehrseitige Paintbrush

DDS.dds

Microsoft DirectDraw-Oberfläche

DPX.dpx

SMTPE 268M-2003 (DPX 2.0) Bild

DXT1.dxt1

Microsoft DirectDraw-Oberfläche

EPDF.epdf

Eingekapseltes tragbares Dokumentenformat

EPI.epi

Adobe Encapsulated PostScript Interchange-Format

EPS.eps

Adobe Encapsulated PostScript

EPSF.epsf

Adobe Encapsulated PostScript

EPSI.epsi

Adobe Encapsulated PostScript Interchange-Format

EPT.ept

Eingekapseltes PostScript mit TIFF-Vorschau

EPT2.ept2

Eingekapseltes PostScript Level II mit TIFF-Vorschau

EXR.exr

Bild mit hohem Dynamikbereich (HDR)

FARBFELD.ff

Farbfeld

FF.ff

Farbfeld

FITS.fits

Flexibles Bildtransport-System

GIF.gif

CompuServe-Grafikaustauschformat

GIF87.gif87

CompuServe-Grafikaustauschformat (Version 87a)

GROUP4.group4

Rohes CCITT Group4

HDR.hdr

Bild mit hohem Dynamikbereich (HDR)

HRZ.hrz

Slow Scan TeleVision

ICO.ico

Microsoft-Symbol

ICON.icon

Microsoft-Symbol

IPL.ipl

IP2 Location Image

J2C.j2c

JPEG-2000 Codestream

J2K.j2k

JPEG-2000 Codestream

JNG.jng

JPEG Network Graphics

JP2.jp2

JPEG-2000 Dateiformat Syntax

JPC.jpc

JPEG-2000 Codestream

JPE.jpe

Joint Photographic Experts Group JFIF-Format

JPEG.jpeg

Joint Photographic Experts Group JFIF-Format

JPG.jpg

Joint Photographic Experts Group JFIF-Format

JPM.jpm

JPEG-2000 Dateiformat Syntax

JPS.jps

Joint Photographic Experts Group JPS-Format

JPT.jpt

JPEG-2000 Dateiformat Syntax

JXL.jxl

JPEG XL-Bild

MAP.map

Multi-Resolution Seamless Image Database (MrSID)

MAT.mat

MATLAB-Level-5-Bildformat

PAL.pal

Palm-Pixmap

PALM.palm

Palm-Pixmap

PAM.pam

Allgemeines zweidimensionales Bitmap-Format

PBM.pbm

Portable Bitmap-Format (schwarz-weiß)

PCD.pcd

Photo-CD

PCDS.pcds

Photo-CD

PCT.pct

Apple Macintosh QuickDraw/PICT

PCX.pcx

ZSoft IBM PC Paintbrush

PDB.pdb

Palm Database ImageViewer-Format

PDF.pdf

Portable Document Format

PDFA.pdfa

Portable Document Archive-Format

PFM.pfm

Portable Float-Format

PGM.pgm

Portable Graymap-Format (Graustufen)

PGX.pgx

JPEG-2000 unkomprimiertes Format

PICON.picon

Persönliches Icon

PICT.pict

Apple Macintosh QuickDraw/PICT

PJPEG.pjpeg

Joint Photographic Experts Group JFIF-Format

PNG.png

Portable Network Graphics

PNG00.png00

PNG mit Bit-Tiefe und Farbtyp vom Originalbild erben

PNG24.png24

Opakes oder binäres transparentes 24-Bit-RGB (zlib 1.2.11)

PNG32.png32

Opakes oder binäres transparentes 32-Bit-RGBA

PNG48.png48

Opakes oder binäres transparentes 48-Bit-RGB

PNG64.png64

Opakes oder binäres transparentes 64-Bit-RGBA

PNG8.png8

Opakes oder binäres transparentes 8-Bit-Indexed

PNM.pnm

Portable Anymap

PPM.ppm

Portable Pixmap-Format (Farbe)

PS.ps

Adobe PostScript-Datei

PSB.psb

Adobe Large Document-Format

PSD.psd

Adobe Photoshop-Bitmap

RGB.rgb

Rohdaten für rote, grüne und blaue Proben

RGBA.rgba

Rohdaten für rote, grüne, blaue und Alpha-Proben

RGBO.rgbo

Rohdaten für rote, grüne, blaue und Opazität-Proben

SIX.six

DEC SIXEL-Grafikformat

SUN.sun

Sun Rasterfile

SVG.svg

Skalierbare Vektorgrafiken

SVGZ.svgz

Komprimierte skalierbare Vektorgrafiken

TIFF.tiff

Tagged Image File Format

VDA.vda

Truevision-Targa-Bild

VIPS.vips

VIPS-Bild

WBMP.wbmp

Wireless Bitmap (Level 0) Bild

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