JPE 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 JPE?
Formato JFIF del Grupo Conjunto de Expertos en Fotografía
JPEG, que significa Grupo Conjunto de Expertos Fotográficos, es un método de compresión con pérdida comúnmente utilizado para imágenes digitales, particularmente para aquellas imágenes producidas por fotografía digital. El grado de compresión se puede ajustar, lo que permite una compensación seleccionable entre el tamaño de almacenamiento y la calidad de la imagen. JPEG normalmente logra una compresión de 10:1 con poca pérdida perceptible en la calidad de la imagen. El algoritmo de compresión JPEG está en el núcleo del formato de archivo JPEG, que se conoce formalmente como Formato de intercambio JPEG (JIF). Sin embargo, el término 'JPEG' se utiliza a menudo para referirse al formato de archivo que en realidad está estandarizado como Formato de intercambio de archivos JPEG (JFIF).
El formato JPEG admite varios espacios de color, pero el más común utilizado en fotografía digital y gráficos web es el color de 24 bits, que incluye 8 bits cada uno para los componentes rojo, verde y azul (RGB). Esto permite más de 16 millones de colores diferentes, lo que proporciona una calidad de imagen rica y vibrante adecuada para una amplia gama de aplicaciones. Los archivos JPEG también pueden admitir imágenes en escala de grises y espacios de color como YCbCr, que se utiliza a menudo en la compresión de vídeo.
El algoritmo de compresión JPEG se basa en la Transformada Discreta del Coseno (DCT), que es un tipo de transformada de Fourier. La DCT se aplica a pequeños bloques de la imagen, normalmente de 8x8 píxeles, transformando los datos del dominio espacial en datos del dominio de frecuencia. Este proceso es ventajoso porque tiende a concentrar la energía de la imagen en unos pocos componentes de baja frecuencia, que son más importantes para la apariencia general de la imagen, mientras que los componentes de alta frecuencia, que contribuyen a los detalles finos y pueden descartarse con menos impacto en la calidad percibida, se reducen.
Después de aplicar la DCT, los coeficientes resultantes se cuantifican. La cuantificación es el proceso de mapear un gran conjunto de valores de entrada a un conjunto más pequeño, reduciendo efectivamente la precisión de los coeficientes de DCT. Aquí es donde entra en juego el aspecto con pérdida de JPEG. El grado de cuantificación está determinado por una tabla de cuantificación, que se puede ajustar para equilibrar la calidad de la imagen y la relación de compresión. Un mayor nivel de cuantificación da como resultado una mayor compresión y una menor calidad de imagen, mientras que un menor nivel de cuantificación da como resultado una menor compresión y una mayor calidad de imagen.
Una vez que los coeficientes se cuantifican, se serializan en un orden en zigzag, comenzando desde la esquina superior izquierda y siguiendo un patrón en zigzag a través del bloque de 8x8. Este paso está diseñado para colocar los coeficientes de baja frecuencia al principio del bloque y los coeficientes de alta frecuencia hacia el final. Dado que es probable que muchos de los coeficientes de alta frecuencia sean cero o casi cero después de la cuantificación, este orden ayuda a comprimir aún más los datos agrupando valores similares.
El siguiente paso en el proceso de compresión JPEG es la codificación de entropía, que es un método de compresión sin pérdidas. La forma más común de codificación de entropía utilizada en JPEG es la codificación de Huffman, aunque la codificación aritmética también es una opción. La codificación de Huffman funciona asignando códigos más cortos a valores más frecuentes y códigos más largos a valores menos frecuentes. Debido a que los coeficientes DCT cuantificados se ordenan de una manera que agrupa ceros y valores de baja frecuencia, la codificación de Huffman puede reducir efectivamente el tamaño de los datos.
El formato de archivo JPEG también permite almacenar metadatos dentro del archivo, como los datos Exif que incluyen información sobre la configuración de la cámara, la fecha y hora de captura y otros detalles relevantes. Estos metadatos se almacenan en segmentos específicos de la aplicación del archivo JPEG, que pueden ser leídos por varios programas para mostrar o procesar la información de la imagen.
Una de las características clave del formato JPEG es su compatibilidad con la codificación progresiva. En un JPEG progresivo, la imagen se codifica en múltiples pasadas de detalle creciente. Esto significa que incluso si la imagen no se ha descargado por completo, se puede mostrar una versión aproximada de toda la imagen, que mejora gradualmente en calidad a medida que se reciben más datos. Esto es particularmente útil para imágenes web, lo que permite a los usuarios tener una idea del contenido de la imagen sin tener que esperar a que se descargue todo el archivo.
A pesar de su uso generalizado y sus muchas ventajas, el formato JPEG tiene algunas limitaciones. Una de las más importantes es el problema de los artefactos, que son distorsiones o anomalías visuales que pueden ocurrir como resultado de la compresión con pérdida. Estos artefactos pueden incluir desenfoque, bloques y 'timbres' alrededor de los bordes. La visibilidad de los artefactos está influenciada por el nivel de compresión y el contenido de la imagen. Las imágenes con gradientes suaves o cambios de color sutiles son más propensas a mostrar artefactos de compresión.
Otra limitación de JPEG es que no admite transparencia ni canales alfa. Esto significa que las imágenes JPEG no pueden tener fondos transparentes, lo que puede ser un inconveniente para ciertas aplicaciones como el diseño web, donde es común superponer imágenes en diferentes fondos. Para estos fines, a menudo se utilizan formatos como PNG o GIF, que sí admiten transparencia.
JPEG tampoco admite capas o animación. A diferencia de formatos como TIFF para capas o GIF para animación, JPEG es estrictamente un formato de imagen única. Esto lo hace inadecuado para imágenes que requieren edición en capas o para crear imágenes animadas. Para los usuarios que necesitan trabajar con capas o animaciones, deben utilizar otros formatos durante el proceso de edición y luego pueden convertir a JPEG para su distribución si es necesario.
A pesar de estas limitaciones, JPEG sigue siendo uno de los formatos de imagen más populares debido a su compresión eficiente y compatibilidad con prácticamente todos los programas de edición y visualización de imágenes. Es particularmente adecuado para fotografías e imágenes complejas con tonos y colores continuos. Para uso web, las imágenes JPEG se pueden optimizar para equilibrar la calidad y el tamaño del archivo, lo que las hace ideales para tiempos de carga rápidos y al mismo tiempo proporciona resultados visualmente agradables.
El formato JPEG también ha evolucionado con el tiempo con el desarrollo de variaciones como JPEG 2000 y JPEG XR. JPEG 2000 ofrece una mayor eficiencia de compresión, un mejor manejo de los artefactos de imagen y la capacidad de manejar la transparencia. JPEG XR, por otro lado, proporciona una mejor compresión a niveles de calidad más altos y admite una gama más amplia de profundidades de color y espacios de color. Sin embargo, estos formatos más nuevos aún no han alcanzado el mismo nivel de ubicuidad que el formato JPEG original.
En conclusión, el formato de imagen JPEG es un formato versátil y ampliamente compatible que logra un equilibrio entre la calidad de la imagen y el tamaño del archivo. Su uso de DCT y cuantificación permite una reducción significativa en el tamaño del archivo con un impacto personalizable en la calidad de la imagen. Si bien tiene algunas limitaciones, como la falta de soporte para transparencia, capas y animación, sus ventajas en términos de compatibilidad y eficiencia lo convierten en un elemento básico en la imagen digital. A medida que avanza la tecnología, los formatos más nuevos pueden ofrecer mejoras, pero el legado y la adopción generalizada de JPEG aseguran que seguirá siendo una parte fundamental de la imagen digital en el futuro previsible.
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
Preguntas frecuentes
¿Cómo funciona esto?
Este convertidor funciona completamente en tu navegador. Cuando seleccionas un archivo, se lee en la memoria y se convierte al formato seleccionado. Luego puedes descargar el archivo convertido.
¿Cuánto tarda en convertir un archivo?
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¿Qué sucede con mis archivos?
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¿Qué tipos de archivo puedo convertir?
Soportamos la conversión entre todos los formatos de imagen, incluyendo JPEG, PNG, GIF, WebP, SVG, BMP, TIFF y más.
¿Cuánto cuesta esto?
Este convertidor es completamente gratis, y siempre será gratis. Debido a que funciona en tu navegador, no tenemos que pagar por servidores, así que no necesitamos cobrarte.
¿Puedo convertir múltiples archivos a la vez?
¡Sí! Puedes convertir tantos archivos como quieras a la vez. Sólo selecciona múltiples archivos cuando los agregues.