J2K Eliminar fondo
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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.
Las principales formas en que la gente elimina los fondos
1) Croma (“pantalla verde/azul”)
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.
2) Segmentación interactiva (CV clásica)
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).
3) Matting de imagen (alfa de grano fino)
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).
4) Recortes de aprendizaje profundo (sin trimapa)
- U2-Net (detección de objetos salientes) es un potente motor general de “eliminación de fondo” (repositorio).
- MODNet se dirige al matting de retratos en tiempo real (PDF).
- F, B, Alpha (FBA) Matting predice conjuntamente el primer plano, el fondo y el alfa para reducir los halos de color (repositorio).
- Background Matting V2 asume una placa de fondo y produce mates a nivel de hebra en tiempo real hasta 4K/30fps (página del proyecto, repositorio).
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.
Qué hacen las herramientas populares
- Photoshop: la acción rápida Eliminar fondo ejecuta “Seleccionar sujeto → máscara de capa” bajo el capó (confirmado aquí; tutorial).
- GIMP: Selección de primer plano (SIOX).
- Canva: Eliminador de fondo de 1 clic para imágenes y vídeos cortos.
- remove.bg: aplicación web + API para automatización.
- Dispositivos Apple: “Levantar sujeto” a nivel de sistema en Fotos/Safari/Vista rápida (recortes en iOS).
Consejos de flujo de trabajo para recortes más limpios
- Dispara de forma inteligente. Una buena iluminación y un fuerte contraste entre el sujeto y el fondo ayudan a todos los métodos. Con pantallas verdes/azules, planifica la eliminación del derrame de color (guía).
- Empieza con una selección amplia y luego refina los detalles. Ejecuta una selección automática (Seleccionar sujeto, U2-Net, SAM), luego refina los bordes con pinceles o matting (p. ej., de forma cerrada).
- Ten en cuenta la semitransparencia. El vidrio, los velos, el desenfoque de movimiento, el pelo alborotado necesitan un alfa real (no solo una máscara dura). Los métodos que también recuperan F/B/α minimizan los halos.
- Conoce tu alfa. Recto vs. pre-multiplicado producen un comportamiento de borde diferente; exporta/compón de forma coherente (ver descripción general, Hargreaves).
- Elige la salida correcta. Para “sin fondo”, entrega un ráster con un alfa limpio (p. ej., PNG/WebP) o conserva los archivos en capas con máscaras si se esperan más ediciones. La clave es la calidad del alfa que calculaste, arraigada en Porter–Duff.
Calidad y evaluación
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.
Casos extremos comunes (y soluciones)
- Pelo y pelaje: prefiere el matting (trimapa o matting de retratos como MODNet) e inspecciona sobre un fondo de tablero de ajedrez.
- Estructuras finas (radios de bicicleta, hilo de pescar): utiliza entradas de alta resolución y un segmentador consciente de los límites como DeepLabv3+ como paso previo al matting.
- Cosas transparentes (humo, vidrio): necesitas alfa fraccional y, a menudo, estimación del color del primer plano (FBA).
- Videoconferencias: si puedes capturar una placa limpia, Background Matting V2 parece más natural que las ingenuas opciones de “fondo virtual”.
Dónde aparece esto en el mundo real
- Comercio electrónico: los mercados (p. ej., Amazon) a menudo requieren un fondo de imagen principal blanco puro; consulta la Guía de imágenes de productos (RGB 255,255,255).
- Herramientas de diseño: el Eliminador de fondo de Canva y Eliminar fondo de Photoshop agilizan los recortes rápidos.
- Comodidad en el dispositivo: “Levantar sujeto” de iOS/macOS es ideal para compartir de forma casual.
Por qué los recortes a veces parecen falsos (y soluciones)
- Derrame de color: la luz verde/azul envuelve al sujeto; utiliza controles de eliminación de derrame de color o reemplazo de color específico.
- Halo/flecos: generalmente una falta de coincidencia en la interpretación alfa (recto vs. pre-multiplicado) o píxeles de borde contaminados por el fondo antiguo; convierte/interpreta correctamente (descripción general, detalles).
- Desenfoque/grano incorrectos: pega un sujeto nítido en un fondo suave y resaltará; iguala el desenfoque de la lente y el grano después de la composición (ver conceptos básicos de Porter–Duff).
Manual TL;DR
- Si controlas la captura: usa croma; ilumina de manera uniforme; planifica la eliminación del derrame de color.
- Si es una foto única: prueba Eliminar fondo de Photoshop, el eliminador de fondos de Canva o remove.bg; refina los bordes con pinceles o técnicas de matting para el pelo.
- Si necesitas bordes de calidad de producción: usa matting ( de forma cerrada o profundo) y comprueba el alfa en la transparencia; ten en cuenta la interpretación del canal alfa.
- Para retratos/vídeo: considera MODNet o Background Matting V2; para la segmentación guiada por clics, SAM es un potente front-end.
¿Qué es el formato J2K?
Flujo JPEG-2000
JPEG 2000, comúnmente conocido como J2K, es un estándar de compresión de imágenes y un sistema de codificación creado por el comité Joint Photographic Experts Group en el año 2000 con la intención de reemplazar el estándar JPEG original. Fue desarrollado para abordar algunas de las limitaciones del estándar JPEG original y para proporcionar un nuevo conjunto de características que eran cada vez más demandadas para diversas aplicaciones. JPEG 2000 no es solo un estándar único, sino un conjunto de estándares, cubiertos por la familia JPEG 2000 (ISO/IEC 15444).
Una de las principales ventajas de JPEG 2000 sobre el formato JPEG original es su uso de la transformación wavelet en lugar de la transformada discreta del coseno (DCT). La transformación wavelet permite relaciones de compresión más altas sin el mismo grado de artefactos visibles que pueden estar presentes en las imágenes JPEG. Esto es particularmente beneficioso para aplicaciones de imágenes de alta resolución y alta calidad, como imágenes satelitales, imágenes médicas, cine digital y almacenamiento de archivos, donde la calidad de la imagen es de suma importancia.
JPEG 2000 admite compresión sin pérdida y con pérdida dentro de una sola arquitectura de compresión. La compresión sin pérdida se logra mediante el uso de una transformada wavelet reversible, que garantiza que los datos de la imagen original se puedan reconstruir perfectamente a partir de la imagen comprimida. La compresión con pérdida, por otro lado, utiliza una transformada wavelet irreversible para lograr relaciones de compresión más altas al descartar parte de la información menos importante dentro de la imagen.
Otra característica importante de JPEG 2000 es su soporte para la transmisión progresiva de imágenes, también conocida como decodificación progresiva. Esto significa que la imagen se puede decodificar y mostrar en resoluciones más bajas y aumentarse gradualmente a resolución completa a medida que haya más datos disponibles. Esto es particularmente útil para aplicaciones de ancho de banda limitado, como la navegación web o las aplicaciones móviles, donde es beneficioso mostrar una versión de menor calidad de la imagen rápidamente y mejorar la calidad a medida que se reciben más datos.
JPEG 2000 también introduce el concepto de regiones de interés (ROI). Esto permite que diferentes partes de la imagen se compriman a diferentes niveles de calidad. Por ejemplo, en un escenario de imágenes médicas, la región que contiene una característica de diagnóstico podría comprimirse sin pérdida o con una calidad más alta que las áreas circundantes. Este control de calidad selectivo puede ser muy importante en campos donde ciertas partes de una imagen son más importantes que otras.
El formato de archivo para imágenes JPEG 2000 es JP2, que es un formato estandarizado y extensible que incluye tanto los datos de la imagen como los metadatos. El formato JP2 utiliza la extensión de archivo .jp2 y puede contener una amplia gama de información, incluida información de espacio de color, niveles de resolución e información de propiedad intelectual. Además, JPEG 2000 admite el formato JPM (para imágenes compuestas, como documentos que contienen texto e imágenes) y el formato MJ2 para secuencias de movimiento, similar a un archivo de video.
JPEG 2000 emplea un sofisticado esquema de codificación conocido como EBCOT (Codificación de bloques incrustados con truncamiento óptimo). EBCOT proporciona varias ventajas, incluida una mejor resistencia a errores y la capacidad de ajustar la compresión para lograr el equilibrio deseado entre la calidad de la imagen y el tamaño del archivo. El algoritmo EBCOT divide la imagen en bloques pequeños, llamados bloques de código, y codifica cada uno de forma independiente. Esto permite la contención de errores localizada en caso de corrupción de datos y facilita la transmisión progresiva de imágenes.
El manejo del espacio de color en JPEG 2000 es más flexible que en el estándar JPEG original. JPEG 2000 admite una amplia gama de espacios de color, incluidos escala de grises, RGB, YCbCr y otros, así como varias profundidades de bits, desde imágenes binarias hasta 16 bits por componente o más. Esta flexibilidad hace que JPEG 2000 sea adecuado para una variedad de aplicaciones y garantiza que pueda manejar las demandas de diferentes tecnologías de imágenes.
JPEG 2000 también incluye funciones de seguridad sólidas, como la capacidad de incluir cifrado y marcas de agua digitales dentro del archivo. Esto es particularmente importante para aplicaciones donde la protección de derechos de autor o la autenticación de contenido son una preocupación. La parte JPSEC (Seguridad JPEG 2000) del estándar describe estas características de seguridad, proporcionando un marco para la distribución segura de imágenes.
Uno de los desafíos con JPEG 2000 es que es computacionalmente más intensivo que el estándar JPEG original. La complejidad de la transformada wavelet y el esquema de codificación EBCOT significa que la codificación y decodificación de imágenes JPEG 2000 requieren más potencia de procesamiento. Históricamente, esto ha limitado su adopción en electrónica de consumo y aplicaciones web, donde la sobrecarga computacional podría ser un factor significativo. Sin embargo, a medida que la potencia de procesamiento ha aumentado y el soporte de hardware especializado se ha vuelto más común, esta limitación se ha convertido en un problema menor.
A pesar de sus ventajas, JPEG 2000 no ha tenido una adopción generalizada en comparación con el formato JPEG original. Esto se debe en parte a la ubicuidad del formato JPEG y al vasto ecosistema de software y hardware que lo admite. Además, los problemas de licencias y patentes que rodean a JPEG 2000 también han obstaculizado su adopción. Algunas de las tecnologías utilizadas en JPEG 2000 fueron patentadas, y la necesidad de administrar licencias para estas patentes lo hizo menos atractivo para algunos desarrolladores y empresas.
En términos de tamaño de archivo, los archivos JPEG 2000 suelen ser más pequeños que los archivos JPEG de calidad equivalente. Esto se debe a los algoritmos de compresión más eficientes utilizados en JPEG 2000, que pueden reducir de manera más efectiva la redundancia y la irrelevancia en los datos de la imagen. Sin embargo, la diferencia en el tamaño del archivo puede variar según el contenido de la imagen y la configuración utilizada para la compresión. Para imágenes con muchos detalles finos o altos niveles de ruido, la compresión superior de JPEG 2000 puede resultar en archivos significativamente más pequeños.
JPEG 2000 también admite el mosaico, que divide la imagen en mosaicos más pequeños codificados independientemente. Esto puede ser útil para imágenes muy grandes, como las que se utilizan en imágenes satelitales o aplicaciones de mapeo, ya que permite una codificación, decodificación y manejo más eficientes de la imagen. Los usuarios pueden acceder y decodificar mosaicos individuales sin necesidad de procesar toda la imagen, lo que puede ahorrar memoria y requisitos de procesamiento.
La estandarización de JPEG 2000 también incluye disposiciones para el manejo de metadatos, que es un aspecto importante para los sistemas de archivo y recuperación. El formato JPX, una extensión de JP2, permite la inclusión de metadatos extensos, incluidos cuadros XML y UUID, que pueden almacenar cualquier tipo de información de metadatos. Esto hace que JPEG 2000 sea una buena opción para aplicaciones donde la preservación de metadatos es importante, como bibliotecas digitales y museos.
En conclusión, JPEG 2000 es un estándar de compresión de imágenes sofisticado que ofrece numerosas ventajas sobre el formato JPEG original, incluidas relaciones de compresión más altas, decodificación progresiva, regiones de interés y funciones de seguridad sólidas. Su flexibilidad en términos de espacios de color y profundidades de bits, así como su soporte para metadatos, lo hacen adecuado para una amplia gama de aplicaciones profesionales. Sin embargo, su complejidad computacional y los problemas iniciales de patentes han limitado su adopción generalizada. A pesar de esto, JPEG 2000 sigue siendo el formato de elección en industrias donde la calidad de imagen y el conjunto de funciones son más críticos que la eficiencia computacional o la amplia compatibilidad.
Formatos de archivo compatibles
AAI.aai
Imagen Dune AAI
AI.ai
Adobe Illustrator CS2
AVIF.avif
Formato de archivo de imagen AV1
BAYER.bayer
Imagen Bayer en bruto
BMP.bmp
Imagen bitmap de Microsoft Windows
CIN.cin
Archivo de imagen Cineon
CLIP.clip
Máscara de clip de imagen
CMYK.cmyk
Muestras de cian, magenta, amarillo y negro en bruto
CUR.cur
Icono de Microsoft
DCX.dcx
ZSoft IBM PC Paintbrush multipágina
DDS.dds
Superficie DirectDraw de Microsoft
DPX.dpx
Imagen SMTPE 268M-2003 (DPX 2.0)
DXT1.dxt1
Superficie DirectDraw de Microsoft
EPDF.epdf
Formato de documento portátil encapsulado
EPI.epi
Formato de intercambio PostScript encapsulado de Adobe
EPS.eps
PostScript encapsulado de Adobe
EPSF.epsf
PostScript encapsulado de Adobe
EPSI.epsi
Formato de intercambio PostScript encapsulado de Adobe
EPT.ept
PostScript encapsulado con vista previa TIFF
EPT2.ept2
PostScript encapsulado Nivel II con vista previa TIFF
EXR.exr
Imagen de alto rango dinámico (HDR)
FF.ff
Farbfeld
FITS.fits
Sistema de Transporte de Imagen Flexible
GIF.gif
Formato de intercambio de gráficos CompuServe
HDR.hdr
Imagen de alto rango dinámico
HEIC.heic
Contenedor de imagen de alta eficiencia
HRZ.hrz
Televisión de barrido lento
ICO.ico
Icono de Microsoft
ICON.icon
Icono de Microsoft
J2C.j2c
Flujo JPEG-2000
J2K.j2k
Flujo JPEG-2000
JNG.jng
Gráficos JPEG Network
JP2.jp2
Sintaxis de formato de archivo JPEG-2000
JPE.jpe
Formato JFIF del Grupo Conjunto de Expertos en Fotografía
JPEG.jpeg
Formato JFIF del Grupo Conjunto de Expertos en Fotografía
JPG.jpg
Formato JFIF del Grupo Conjunto de Expertos en Fotografía
JPM.jpm
Sintaxis de formato de archivo JPEG-2000
JPS.jps
Formato JPS del Grupo Conjunto de Expertos en Fotografía
JPT.jpt
Sintaxis de formato de archivo JPEG-2000
JXL.jxl
Imagen JPEG XL
MAP.map
Base de datos de imágenes sin costuras multiresolución (MrSID)
MAT.mat
Formato de imagen MATLAB nivel 5
PAL.pal
Mapa de pixeles Palm
PALM.palm
Mapa de pixeles Palm
PAM.pam
Formato común de mapa de bits 2-dimensional
PBM.pbm
Formato de mapa de bits portable (blanco y negro)
PCD.pcd
Photo CD
PCT.pct
Apple Macintosh QuickDraw/PICT
PCX.pcx
ZSoft IBM PC Paintbrush
PDB.pdb
Formato Palm Database ImageViewer
PDF.pdf
Formato de Documento Portátil
PDFA.pdfa
Formato de Archivo de Documento Portátil
PFM.pfm
Formato flotante portable
PGM.pgm
Formato de mapa de grises portable (escala de grises)
PGX.pgx
Formato sin comprimir JPEG 2000
PICT.pict
Apple Macintosh QuickDraw/PICT
PJPEG.pjpeg
Formato JFIF del Grupo Conjunto de Expertos en Fotografía
PNG.png
Gráficos de red portátiles
PNG00.png00
PNG que hereda profundidad de bits, tipo de color de la imagen original
PNG24.png24
RGB opaco o transparente binario de 24 bits (zlib 1.2.11)
PNG32.png32
RGBA opaco o transparente binario de 32 bits
PNG48.png48
RGB opaco o transparente binario de 48 bits
PNG64.png64
RGBA opaco o transparente binario de 64 bits
PNG8.png8
Índice opaco o transparente binario de 8 bits
PNM.pnm
Anymap portable
PPM.ppm
Formato de mapa de bits portable (color)
PS.ps
Archivo PostScript de Adobe
PSB.psb
Formato de documento grande de Adobe
PSD.psd
Mapa de bits Photoshop de Adobe
RGB.rgb
Muestras de rojo, verde y azul en bruto
RGBA.rgba
Muestras de rojo, verde, azul y alfa en bruto
RGBO.rgbo
Muestras de rojo, verde, azul y opacidad en bruto
SIX.six
Formato de gráficos DEC SIXEL
SUN.sun
Formato Rasterfile de Sun
SVG.svg
Gráficos vectoriales escalables
TIFF.tiff
Formato de archivo de imagen etiquetado
VDA.vda
Imagen Truevision Targa
VIPS.vips
Imagen VIPS
WBMP.wbmp
Imagen inalámbrica Bitmap (nivel 0)
WEBP.webp
Formato de imagen WebP
YUV.yuv
CCIR 601 4:1:1 o 4:2:2
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