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 imagen MAT, comúnmente asociado con MATLAB, un lenguaje de alto nivel y un entorno interactivo desarrollado por MathWorks, no es un formato de imagen convencional como JPEG o PNG. En su lugar, es un formato de archivo para almacenar matrices, variables y otros tipos de datos que se utilizan típicamente dentro de MATLAB. El formato MAT es una abreviatura de MATLAB MAT-file. Este formato de archivo es esencial para los usuarios de MATLAB, ya que les permite almacenar y administrar los datos de la sesión, que pueden incluir variables, funciones, matrices e incluso imágenes en un formato que se puede cargar fácilmente de vuelta en el espacio de trabajo de MATLAB para su posterior análisis o procesamiento.
Los archivos MAT son contenedores de datos binarios que pueden contener varias variables, incluidas matrices multidimensionales y datos escalares. Cuando se trata de imágenes, MATLAB las trata como matrices, donde cada valor de píxel se almacena como un elemento en la matriz. Para las imágenes en escala de grises, esta es una matriz bidimensional, mientras que para las imágenes a color, es una matriz tridimensional con capas separadas para los componentes de color rojo, verde y azul. El formato MAT es particularmente útil para almacenar este tipo de datos de imagen, ya que preserva la precisión numérica exacta y la estructura de los datos, lo cual es crucial para aplicaciones científicas e ingenieriles.
El formato de archivo MAT ha evolucionado con el tiempo, con diferentes versiones que se han lanzado a medida que se ha actualizado MATLAB. Las versiones más comunes son las versiones de archivo MAT 4, 5 y 7, siendo la versión 7.3 la más reciente a partir de mi límite de conocimiento en 2023. Cada versión ha introducido mejoras en términos de capacidad de datos, compresión y compatibilidad con HDF5 (Hierarchical Data Format versión 5), que es un modelo de datos, biblioteca y formato de archivo ampliamente utilizado para almacenar y administrar datos complejos.
La versión 4 de archivo MAT es el formato más sencillo y antiguo, que no admite compresión de datos ni estructuras jerárquicas complejas. Se usa principalmente por compatibilidad con versiones anteriores de MATLAB. La versión 5 es un formato más avanzado que introdujo características como compresión de datos, codificación de caracteres Unicode y soporte para números y objetos complejos. La versión 7 agregó más mejoras, incluida una mejor compresión y la capacidad de almacenar matrices más grandes. La versión 7.3 se integra completamente con el estándar HDF5, lo que permite que los archivos MAT aprovechen las características avanzadas de HDF5, como un mayor almacenamiento de datos y una organización de datos más compleja.
Al trabajar con archivos MAT, especialmente con datos de imágenes, es importante comprender cómo MATLAB maneja las imágenes. MATLAB representa las imágenes como matrices de números, donde cada número corresponde a la intensidad de un píxel en imágenes en escala de grises o a un código de color en imágenes RGB. Por ejemplo, una imagen en escala de grises de 8 bits se almacena como una matriz con valores que van de 0 a 255, donde 0 representa negro, 255 representa blanco y los valores intermedios representan tonos de gris. En el caso de las imágenes a color, MATLAB usa una matriz tridimensional donde las dos primeras dimensiones se corresponden con las posiciones de los píxeles y la tercera dimensión corresponde a los canales de color.
Para crear un archivo MAT en MATLAB, se puede usar la función 'save'. Esta función permite a los usuarios especificar el nombre del archivo y las variables que desean guardar. Por ejemplo, para guardar una matriz de imagen llamada 'img' en un archivo MAT llamado 'imageData.mat', se ejecutaría el comando 'save('imageData.mat', 'img')'. Este comando crearía un archivo MAT que contiene los datos de la imagen, que se pueden cargar de vuelta en MATLAB más adelante usando la función 'load'.
Cargar un archivo MAT es sencillo en MATLAB. Se usa la función 'load' para leer los datos del archivo y llevarlos al espacio de trabajo de MATLAB. Por ejemplo, al ejecutar 'load('imageData.mat')' se cargaría el contenido de 'imageData.mat' en el espacio de trabajo, lo que permitiría al usuario acceder y manipular los datos de la imagen almacenada. El comando 'whos' se puede usar después de la carga para mostrar información sobre las variables que se han cargado, incluido su tamaño, forma y tipo de datos.
Uno de los principales beneficios del formato MAT es su capacidad para almacenar datos de manera compacta y eficiente. Al guardar datos en un archivo MAT, MATLAB puede aplicar compresión para reducir el tamaño del archivo. Esto es particularmente útil para los datos de imágenes, que pueden ser bastante grandes, especialmente cuando se trata de imágenes de alta resolución o conjuntos de datos de imágenes extensos. La compresión utilizada en los archivos MAT es sin pérdida, lo que significa que cuando se carga la información de vuelta en MATLAB, es idéntica a los datos originales sin pérdida de precisión o calidad.
Los archivos MAT también admiten el almacenamiento de metadatos, que pueden incluir información sobre el origen de los datos, la fecha en que se crearon, la versión de MATLAB utilizada y cualquier otro detalle relevante. Estos metadatos pueden ser extremadamente valiosos cuando se comparten datos con otros o cuando se archivan datos para uso futuro, ya que proporcionan contexto y aseguran que los datos se puedan interpretar y reproducir con precisión.
Además de matrices numéricas y datos de imágenes, los archivos MAT pueden almacenar una variedad de otros tipos de datos, como estructuras, matrices de celdas, tablas y objetos. Esta flexibilidad convierte a los archivos MAT en una herramienta versátil para los usuarios de MATLAB, ya que pueden encapsular una amplia gama de tipos de datos y estructuras en un solo archivo. Esto es particularmente útil para proyectos complejos que involucran múltiples tipos de datos, ya que todos los datos relevantes se pueden guardar de manera consistente y organizada.
Para los usuarios que necesitan interactuar con archivos MAT fuera de MATLAB, MathWorks proporciona la biblioteca de E/S de archivos MAT, que permite a los programas escritos en C, C++ y Fortran leer y escribir archivos MAT. Esta biblioteca es útil para integrar datos de MATLAB con otras aplicaciones o para desarrollar software personalizado que necesite acceder a los datos de los archivos MAT. Además, hay bibliotecas y herramientas de terceros disponibles para otros lenguajes de programación, como Python, lo que permite que una gama más amplia de aplicaciones trabajen con archivos MAT.
La integración de los archivos MAT con el estándar HDF5 en la versión 7.3 ha ampliado significativamente las capacidades del formato. HDF5 está diseñado para almacenar y organizar grandes cantidades de datos, y al adoptar este estándar, los archivos MAT ahora pueden manejar conjuntos de datos mucho más grandes que antes. Esto es particularmente importante para campos como el aprendizaje automático, la minería de datos y la computación de alto rendimiento, donde los volúmenes de datos son comunes. La integración con HDF5 también significa que los archivos MAT se pueden acceder utilizando herramientas compatibles con HDF5, lo que mejora aún más la interoperabilidad con otros sistemas y software.
A pesar de las numerosas ventajas del formato MAT, hay algunas consideraciones a tener en cuenta. Una de ellas es el tema de la compatibilidad de versiones. A medida que MATLAB ha evolucionado, también lo ha hecho el formato de archivo MAT, y los archivos guardados en versiones más nuevas pueden no ser compatibles con versiones más antiguas de MATLAB. Los usuarios deben estar al tanto de la versión de MATLAB que están utilizando y la versión del archivo MAT que intentan cargar. MATLAB proporciona funciones para verificar y especificar la versión de los archivos MAT al guardarlos, lo que puede ayudar a mantener la compatibilidad entre diferentes versiones de MATLAB.
Otra consideración es la naturaleza propietaria del formato MAT. Si bien está bien documentado y respaldado por MathWorks, no es un estándar abierto como algunos otros formatos de datos. Esto puede plantear desafíos al compartir datos con usuarios que no tienen acceso a MATLAB o software compatible. Sin embargo, la integración con HDF5 ha mitigado este problema en cierta medida, ya que HDF5 es un estándar abierto y hay muchas herramientas disponibles para trabajar con archivos HDF5.
En conclusión, el formato de imagen MAT es una forma potente y flexible de almacenar datos de imágenes y otras variables en MATLAB. Su capacidad para preservar la precisión numérica, admitir una amplia gama de tipos de datos e integrarse con el estándar HDF5 lo convierten en una herramienta invaluable para los usuarios de MATLAB, especialmente aquellos que trabajan en campos científicos e ingenieriles. Si bien existen algunas consideraciones con respecto a la compatibilidad de versiones y la naturaleza propietaria del formato, los beneficios de usar archivos MAT para el almacenamiento e intercambio de datos son significativos. A medida que MATLAB continúa evolucionando, es probable que el formato MAT también se siga desarrollando, ofreciendo aún más funciones y capacidades para el manejo de datos complejos.
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