PALM 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)

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


Consejos de flujo de trabajo para recortes más limpios

  1. 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).
  2. 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).
  3. 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.
  4. Conoce tu alfa. Recto vs. pre-multiplicado producen un comportamiento de borde diferente; exporta/compón de forma coherente (ver descripción general, Hargreaves).
  5. 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

  1. Si controlas la captura: usa croma; ilumina de manera uniforme; planifica la eliminación del derrame de color.
  2. 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.
  3. 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.
  4. 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 PALM?

Mapa de pixeles Palm

El formato de imagen PALM, también conocido como Palm Bitmap, es un formato de archivo de gráficos de mapa de bits asociado con los dispositivos Palm OS. Fue diseñado para almacenar imágenes en PDAs (Asistentes Digitales Personales) con Palm OS, que fueron populares a finales de la década de 1990 y principios de la década de 2000. El formato está específicamente adaptado a las limitaciones de visualización y memoria de estos dispositivos portátiles, por lo que está optimizado para imágenes de baja resolución y color indexado que se pueden representar rápidamente en la pantalla del dispositivo.

Las imágenes PALM se caracterizan por su sencillez y eficiencia. El formato admite una paleta de colores limitada, típicamente hasta 256 colores, lo cual es suficiente para las pequeñas pantallas de los PDAs. Este enfoque de color indexado significa que cada píxel de la imagen no se representa por su propio valor de color, sino por un índice a una tabla de colores que contiene los valores RGB (Rojo, Verde, Azul) reales. Este método de representación de color es muy eficiente en términos de memoria, lo cual es crucial para dispositivos con capacidad de RAM y almacenamiento limitados.

La estructura básica de un archivo de imagen PALM consta de un encabezado, una paleta de colores (si la imagen no es monocroma), datos de mapa de bits y posiblemente información de transparencia. El encabezado contiene metadatos sobre la imagen, como su ancho y alto en píxeles, la profundidad de bits (que determina el número de colores) y banderas que indican si la imagen tiene un índice de transparencia o está comprimida.

La compresión es otra característica del formato de imagen PALM. Para ahorrar aún más espacio, las imágenes PALM se pueden comprimir usando un algoritmo de codificación de longitud de secuencia (RLE). RLE es una forma de compresión de datos sin pérdida donde se almacenan secuencias del mismo valor de datos (secuencias) como un solo valor de datos y un recuento. Esto es particularmente efectivo para imágenes con grandes áreas de color uniforme, que es común en iconos y elementos de la interfaz de usuario utilizados en PDAs.

La transparencia en las imágenes PALM se maneja a través de un índice de transparencia. Este índice apunta a un color en la paleta que se designa como transparente, permitiendo la superposición de imágenes sobre diferentes fondos sin un rectángulo opaco y con bordes ásperos alrededor de la imagen. Esta característica es esencial para crear una interfaz de usuario fluida donde los iconos y otros gráficos deben fundirse con su fondo.

La paleta de colores en una imagen PALM es un componente crítico, ya que define el conjunto de colores utilizados en la imagen. La paleta es un array de entradas de color, donde cada entrada es típicamente un valor de 16 bits que representa un color RGB. La profundidad de bits de la imagen determina el número máximo de colores en la paleta. Por ejemplo, una imagen de 1 bit de profundidad tendría una paleta de 2 colores (generalmente negro y blanco), mientras que una imagen de 8 bits de profundidad podría tener hasta 256 colores.

Los datos del mapa de bits en un archivo de imagen PALM son una representación píxel por píxel de la imagen. Cada píxel se almacena como un índice en la paleta de colores. El almacenamiento de estos datos puede estar en un formato sin comprimir o comprimido mediante RLE. En el formato sin comprimir, los datos del mapa de bits son simplemente una secuencia de índices, uno por cada píxel, ordenados en filas de arriba a abajo y columnas de izquierda a derecha.

Uno de los aspectos únicos del formato de imagen PALM es su soporte para múltiples profundidades de bits dentro de una sola imagen. Esto significa que una imagen puede contener regiones con diferentes resoluciones de color. Por ejemplo, una imagen PALM podría tener un icono de alta profundidad de color (8 bits) junto a un elemento decorativo de baja profundidad de color (1 bit). Esta flexibilidad permite un uso eficiente de la memoria utilizando mayores profundidades de bits solo donde es necesario para la calidad visual de la imagen.

El formato de imagen PALM también incluye soporte para iconos personalizados y gráficos de menú, que son esenciales para la interfaz de usuario de las aplicaciones de Palm OS. Estas imágenes se pueden integrar en el código de la aplicación y mostrarse en el dispositivo usando la API (Interfaz de Programación de Aplicaciones) de Palm OS. La API proporciona funciones para cargar, mostrar y manipular imágenes PALM, lo que facilita a los desarrolladores la incorporación de gráficos en sus aplicaciones.

A pesar de su eficiencia y utilidad en el contexto de los dispositivos Palm OS, el formato de imagen PALM tiene varias limitaciones en comparación con formatos de imagen más modernos. Por ejemplo, no admite imágenes de color verdadero (24 bits o más), lo que limita su uso en aplicaciones que requieren gráficos de alta fidelidad. Además, el formato no admite funciones avanzadas como capas, canales alfa (más allá de la transparencia simple) o metadatos como EXIF (Formato de Archivo de Imagen Intercambiable) que se encuentran comúnmente en formatos como JPEG o PNG.

El formato de imagen PALM no se utiliza ampliamente fuera de los dispositivos y aplicaciones de Palm OS. Con el declive de los PDAs con Palm OS y el auge de los smartphones y otros dispositivos móviles con sistemas operativos y capacidades gráficas más avanzados, el formato PALM se ha vuelto en gran medida obsoleto. Los dispositivos móvmodernos admiten una amplia gama de formatos de imagen, incluidos JPEG, PNG y GIF, que ofrecen una mayor profundidad de color, mejor compresión y más funciones que el formato PALM.

Con fines históricos y de archivo, puede ser necesario convertir imágenes PALM a formatos más contemporáneos. Esto se puede hacer utilizando herramientas de software especializadas que pueden leer el formato PALM y transformarlo en un formato como PNG o JPEG. Estas herramientas suelen analizar la estructura del archivo PALM, extraer los datos del mapa de bits y la paleta de colores, y luego reconstruir la imagen en el formato de destino, preservando la mayor calidad de la imagen original posible.

En cuanto a la extensión de archivo, las imágenes PALM suelen usar la extensión '.pdb' (Palm Database), ya que a menudo se almacenan dentro de archivos de base de datos de Palm, que son contenedores para varios tipos de datos utilizados por las aplicaciones de Palm OS. Los datos de la imagen se almacenan en un registro específico dentro del archivo PDB, al que la aplicación puede acceder según sea necesario. Esta integración con el sistema de base de datos de Palm facilita la agrupación de imágenes con otros datos de la aplicación, como texto o configuraciones.

La creación y manipulación de imágenes PALM requieren un conocimiento de las especificaciones y limitaciones del formato. Los desarrolladores que trabajaban con Palm OS solían utilizar kits de desarrollo de software (SDK) proporcionados por Palm, que incluían herramientas y documentación para trabajar con imágenes PALM. Estos SDK proporcionarían bibliotecas para el manejo de imágenes, permitiendo a los desarrolladores crear, modificar y mostrar imágenes PALM dentro de sus aplicaciones sin tener que manejar los detalles de bajo nivel del formato de archivo.

En conclusión, el formato de imagen PALM desempeñó un papel importante en la era de los PDAs con Palm OS, al proporcionar una forma sencilla y eficiente de manejar gráficos en dispositivos con recursos limitados. Si bien ha sido superado por formatos de imagen más avanzados en el panorama tecnológico actual, comprender el formato PALM ofrece una visión de las consideraciones de diseño y las limitaciones de las plataformas móviles anteriores. Para quienes tratan con aplicaciones o dispositivos heredados de Palm OS, el conocimiento del formato PALM sigue siendo relevante para mantener y convertir los antiguos activos de imágenes.

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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