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 .BAYER es un formato de imagen sin procesar que se utiliza comúnmente en fotografía digital e imágenes. Lleva el nombre de Bryce Bayer, quien inventó la matriz de filtro Bayer utilizada en muchas cámaras digitales. La matriz de filtro Bayer es una matriz de filtro de color (CFA) que permite que un solo sensor de imagen capture información de color al organizar filtros de color rojo, verde y azul en el sensor en un patrón específico.
En una matriz de filtro Bayer típica, el 50% de los píxeles son verdes, el 25% son rojos y el 25% son azules. Esta disposición imita la sensibilidad del ojo humano a la luz verde, que es mayor que su sensibilidad a la luz roja y azul. El patrón de filtro Bayer más común es el patrón RGGB, donde cada bloque de píxeles de 2x2 consta de un píxel rojo, dos píxeles verdes y un píxel azul.
Cuando se captura una imagen con una cámara con una matriz de filtro Bayer, los datos de imagen sin procesar se almacenan en el formato de archivo .BAYER. Estos datos sin procesar contienen los valores de intensidad registrados por cada píxel en el sensor de imagen, sin ningún procesamiento o interpolación. Cada píxel en los datos sin procesar representa solo un canal de color (rojo, verde o azul) según el patrón de filtro Bayer.
Para crear una imagen a todo color a partir de los datos sin procesar .BAYER, se utiliza un proceso llamado demosaico (o desbayerización). Los algoritmos de demosaico estiman los valores de color faltantes para cada píxel interpolando los valores de los píxeles vecinos. Existen varios algoritmos de demosaico, cada uno con sus propias fortalezas y debilidades en términos de calidad de imagen, complejidad computacional y reducción de artefactos.
Uno de los métodos de demosaico más simples es la interpolación bilineal. En este método, los valores de color faltantes para un píxel se calculan promediando los valores de los píxeles más cercanos del mismo color. Por ejemplo, para estimar el valor rojo de un píxel verde, el algoritmo promedia los valores rojos de los cuatro píxeles rojos más cercanos. Si bien la interpolación bilineal es rápida y fácil de implementar, puede generar artefactos como franjas de color y pérdida de detalle.
Los algoritmos de demosaico más avanzados, como el algoritmo de homogeneidad adaptativa dirigida (AHD), tienen en cuenta la estructura de la imagen local y la información de los bordes para mejorar la precisión de la interpolación. Estos algoritmos analizan los gradientes y patrones en la imagen para determinar la dirección de interpolación más adecuada y ponderar las contribuciones de los píxeles vecinos en consecuencia. Los métodos de demosaico avanzados pueden producir imágenes de mayor calidad con menos artefactos, pero requieren más recursos computacionales.
Además de los datos de píxeles sin procesar, los archivos .BAYER a menudo contienen metadatos que brindan información sobre la configuración de la cámara utilizada durante la captura de la imagen. Estos metadatos pueden incluir detalles como el modelo de cámara, el tipo de lente, el tiempo de exposición, la sensibilidad ISO, el balance de blancos y más. Esta información es crucial para el posprocesamiento de los datos de imagen sin procesar, ya que permite que el software aplique la corrección de color, la reducción de ruido y otros ajustes apropiados según las características específicas de la cámara y las condiciones de disparo.
Una de las principales ventajas de utilizar el formato .BAYER es que conserva la máxima cantidad de información capturada por el sensor de imagen. Al almacenar los datos de píxeles sin procesar sin ningún procesamiento, los archivos .BAYER brindan mayor flexibilidad y control sobre la apariencia final de la imagen durante el posprocesamiento. Los fotógrafos y editores de imágenes pueden ajustar varios parámetros como la exposición, el balance de blancos y la gradación de color sin perder calidad o introducir artefactos que pueden resultar del procesamiento de la imagen en la cámara.
Sin embargo, trabajar con archivos .BAYER también tiene algunos inconvenientes. Los datos de imagen sin procesar en formato .BAYER no se pueden ver directamente y requieren software especializado o complementos para procesarlos y convertirlos a un formato de imagen estándar como JPEG o TIFF. Además, los archivos .BAYER suelen ser más grandes que los formatos de imagen procesados porque contienen los datos sin procesar sin comprimir. Esto puede resultar en mayores requisitos de almacenamiento y velocidades de transferencia de archivos más lentas.
A pesar de estos desafíos, el formato .BAYER sigue siendo una opción popular entre los fotógrafos profesionales y los expertos en imágenes que priorizan la calidad de imagen y la flexibilidad de posprocesamiento. Muchos fabricantes de cámaras tienen sus propios formatos de imagen sin procesar basados en la matriz de filtro Bayer, como .CR2 para Canon, .NEF para Nikon y .ARW para Sony. Estos formatos propietarios pueden incluir metadatos adicionales y características específicas de la marca de la cámara, pero todos se basan en los principios fundamentales de la matriz de filtro Bayer y el almacenamiento de datos de imagen sin procesar.
En conclusión, el formato de archivo .BAYER es un formato de imagen sin procesar que almacena los datos de píxeles sin procesar capturados por una cámara digital equipada con una matriz de filtro Bayer. Este formato conserva la máxima cantidad de información del sensor de imagen, lo que permite una mayor flexibilidad y control durante el posprocesamiento. Sin embargo, trabajar con archivos .BAYER requiere software especializado y puede resultar en tamaños de archivo más grandes en comparación con los formatos de imagen procesados. Comprender los principios detrás de la matriz de filtro Bayer y el formato .BAYER es esencial para los fotógrafos y profesionales de la imagen que buscan maximizar la calidad de la imagen y aprovechar todo el potencial de sus cámaras digitales.
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