La eliminación de fondo separa un sujeto de su entorno para que puedas colocarlo sobre transparencia, cambiar la escena o componerlo en un nuevo diseño. Bajo el capó, estás estimando una máscara alfa, una opacidad por píxel de 0 a 1, y luego aplicando composición alfa al primer plano sobre otra cosa. Esta es la matemática de Porter–Duff y la causa de problemas comunes como los “flecos” y alfa recto vs. pre-multiplicado. Para obtener una guía práctica sobre la pre-multiplicación y el color lineal, consulta las notas de Win2D de Microsoft, Søren Sandmann y el artículo de Lomont sobre la mezcla lineal.
Si puedes controlar la captura, pinta el fondo de un color sólido (a menudo verde) y elimina ese tono. Es rápido, de eficacia probada en cine y televisión, e ideal para vídeo. Las desventajas son la iluminación y el vestuario: la luz de color se derrama sobre los bordes (especialmente el pelo), por lo que usarás herramientas de eliminación de derrame de color para neutralizar la contaminación. Algunas buenas introducciones son la documentación de Nuke, Mixing Light y una demostración práctica de Fusion.
Para imágenes individuales con fondos desordenados, los algoritmos interactivos necesitan algunas pistas del usuario, por ejemplo, un rectángulo suelto o garabatos, y generan una máscara nítida. El método canónico es GrabCut (capítulo de libro), que aprende modelos de color para el primer plano/fondo y utiliza cortes de grafo de forma iterativa para separarlos. Verás ideas similares en la Selección de primer plano de GIMP basada en SIOX (plugin de ImageJ).
El Matting resuelve la transparencia fraccional en los límites tenues (pelo, pelaje, humo, vidrio). El matting de forma cerrada clásico toma un trimapa (definitivamente-primer plano/definitivamente-fondo/desconocido) y resuelve un sistema lineal para alfa con una fuerte precisión de borde. El matting de imagen profundo moderno entrena redes neuronales en el conjunto de datos Adobe Composition-1K (documentos de MMEditing), y se evalúa con métricas como SAD, MSE, Gradiente y Conectividad (explicador del benchmark).
El trabajo de segmentación relacionado también es útil: DeepLabv3+ refina los límites con un codificador-decodificador y convoluciones atrous (PDF); Mask R-CNN proporciona máscaras por instancia (PDF); y SAM (Segment Anything) es un modelo de base controlable por prompts que genera máscaras de cero disparos en imágenes no familiares.
El trabajo académico informa de errores de SAD, MSE, Gradiente y Conectividad en Composition-1K. Si estás eligiendo un modelo, busca esas métricas (definiciones de métricas; sección de métricas de Background Matting). Para retratos/vídeo, MODNet y Background Matting V2 son potentes; para imágenes generales de “objetos salientes”, U2-Net es una base sólida; para transparencias difíciles, FBA puede ser más limpio.
El formato de archivo de imagen de alta eficiencia (HEIC) representa un avance significativo en el ámbito de las imágenes digitales, que ofrece una compresión superior sin comprometer la calidad. Desarrollado por el Moving Picture Experts Group (MPEG), forma parte del conjunto de medios MPEG-H y aprovecha el estándar de compresión de video de alta eficiencia (HEVC), también conocido como H.265. HEIC fue diseñado con el doble objetivo de reducir el tamaño del archivo y mejorar la calidad de la imagen, abordando la creciente demanda de almacenamiento eficiente y el intercambio de fotos e imágenes de alta resolución en nuestra era digital.
Una de las principales ventajas de HEIC es su capacidad para comprimir fotos hasta dos veces más eficientemente que su predecesor, el formato JPEG ampliamente utilizado. Esta eficiencia no se produce a costa de la calidad; Las imágenes HEIC mantienen un alto nivel de detalle y rango dinámico, lo que las hace adecuadas para una amplia gama de aplicaciones, desde fotografía profesional hasta uso diario. El formato admite color de 16 bits, en comparación con los 8 bits de JPEG, lo que permite una representación de colores más rica y precisa.
HEIC también introduce varias características que lo distinguen de otros formatos de imagen. Una de esas características es la capacidad de almacenar múltiples imágenes en un solo archivo, que se puede utilizar para crear ráfagas de fotos, secuencias o almacenar diferentes versiones de una foto. Además, los archivos HEIC pueden contener información auxiliar como mapas de profundidad, que son útiles para técnicas de edición avanzadas como efectos bokeh en retratos. El formato también admite transparencia, lo que lo convierte en una opción viable para diseñadores gráficos que requieren esta función para efectos de superposición.
El mecanismo de compresión de HEIC se basa en la técnica de compresión de video HEVC pero está diseñado para imágenes estáticas. Esto implica dividir la imagen en bloques y comprimir estos bloques mediante estrategias avanzadas de predicción y codificación. El proceso emplea técnicas de compresión tanto dentro del fotograma (dentro de la misma imagen) como entre fotogramas (en varias imágenes del mismo archivo), lo que permite no solo una compresión eficiente de fotos individuales sino también de secuencias donde las imágenes sucesivas tienen diferencias menores.
A pesar de sus ventajas, la adopción de HEIC ha enfrentado desafíos. Un obstáculo importante es la compatibilidad. Cuando se introdujo HEIC por primera vez, la compatibilidad entre sistemas operativos y software era limitada. Aunque esto ha mejorado con el tiempo, con plataformas importantes como Windows 10 y macOS High Sierra que ofrecen soporte nativo, todavía hay muchos dispositivos y aplicaciones que aún no se adaptan completamente al formato. Esto está cambiando gradualmente a medida que los beneficios de HEIC se reconocen más ampliamente y los desarrolladores de software actualizan sus aplicaciones para manejar el formato.
Otro desafío está relacionado con los derechos de propiedad intelectual. Dado que HEIC se basa en el estándar de compresión HEVC, su uso está sujeto a tarifas de licencia administradas por el grupo de patentes HEVC Advance. Esto ha llevado a algunos fabricantes y proveedores de software a ser cautelosos al adoptar el formato, debido a preocupaciones sobre los posibles costos. Sin embargo, a medida que HEVC se vuelve más omnipresente y esencial tanto para video como para imágenes fijas, la presión para admitir HEIC incluso en medio de los requisitos de licencia ha aumentado.
Para los usuarios, la transición a HEIC también puede plantear obstáculos prácticos. Si bien los archivos HEIC son más pequeños y de mayor calidad, no todas las plataformas web y sitios de redes sociales admiten la carga de archivos HEIC directamente. Esto requiere la conversión a formatos más universalmente aceptados como JPEG, lo que potencialmente disminuye algunas de las ventajas de HEIC en términos de tamaño y calidad de archivo. Sin embargo, a medida que aumenta la conciencia y el soporte para el formato, es probable que siga un soporte directo más amplio, lo que reduce la necesidad de conversión.
En términos de soporte de software, han surgido una variedad de herramientas y bibliotecas para facilitar el trabajo con archivos HEIC. El software de procesamiento de imágenes, como Adobe Photoshop, ha incorporado soporte HEIC, lo que permite a profesionales y aficionados editar imágenes HEIC directamente. Además, bibliotecas como libheif ofrecen a los desarrolladores las herramientas para agregar soporte HEIC a sus aplicaciones, asegurando que más software pueda manejar el formato de forma nativa sin requerir que los usuarios conviertan sus imágenes.
Mirando hacia el futuro, HEIC está preparado para desempeñar un papel crucial en la evolución de la tecnología de imágenes. A medida que los dispositivos capturan imágenes con resoluciones cada vez más altas y crece la demanda de soluciones de almacenamiento eficientes, las ventajas de HEIC serán cada vez más importantes. Esto es particularmente cierto para los dispositivos móviles, donde el espacio de almacenamiento es escaso. Al reducir significativamente el tamaño de los archivos al tiempo que se conserva, o incluso mejora, la calidad de la imagen, HEIC ofrece una forma de gestionar el diluvio de imágenes digitales de manera más eficaz.
Además, las funciones avanzadas de HEIC, como la capacidad de incluir información de profundidad y soporte para secuencias y ráfagas, abren nuevas posibilidades para la fotografía creativa y el procesamiento avanzado de imágenes. Estas características, combinadas con las mejoras continuas en las capacidades del dispositivo, probablemente conducirán a aplicaciones innovadoras que aprovechen las fortalezas de HEIC para brindar a los usuarios nuevas formas de capturar e interactuar con imágenes.
Sin embargo, el potencial completo de HEIC solo se realizará con un soporte más amplio en todo el ecosistema de dispositivos y plataformas. Una mayor compatibilidad no solo facilitará que los usuarios compartan y disfruten imágenes de alta calidad, sino que también fomentará un uso más creativo y eficiente de la fotografía digital. Como tal, los esfuerzos de los actores de la industria para resolver los problemas de compatibilidad y las preocupaciones de propiedad intelectual serán cruciales para determinar el éxito futuro del formato HEIC.
En conclusión, HEIC se erige como una innovación significativa en la imagen digital, que ofrece una combinación convincente de alta eficiencia y alta calidad. Sus ventajas sobre los formatos tradicionales como JPEG son claras, incluida una mejor compresión, imágenes de mayor calidad y soporte para funciones avanzadas. Sin embargo, el camino hacia la adopción generalizada y la maximización de su potencial implica superar desafíos relacionados con la compatibilidad, las licencias y el comportamiento del usuario. A medida que se abordan estos obstáculos, es probable que HEIC se convierta en un formato cada vez más importante en el panorama de las imágenes digitales, cambiando la forma en que pensamos y trabajamos con las imágenes.
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