La suppression de l'arrière-plan sépare un sujet de son environnement afin que vous puissiez le placer sur la transparence, échanger la scène ou la composer dans un nouveau design. Sous le capot, vous estimez un masque alpha—une opacité par pixel de 0 à 1—puis vous composez alpha le premier plan sur autre chose. C'est le calcul de Porter–Duff et la cause de pièges familiers comme les « franges » et l'alpha droit contre l'alpha prémultiplié. Pour des conseils pratiques sur la prémultiplication et la couleur linéaire, consultez les notes Win2D de Microsoft, Søren Sandmann, et l'article de Lomont sur le mélange linéaire.
Si vous pouvez contrôler la capture, peignez l'arrière-plan d'une couleur unie (souvent verte) et retirez cette teinte. C'est rapide, éprouvé dans le cinéma et la diffusion, et idéal pour la vidéo. Les compromis sont l'éclairage et la garde-robe : la lumière colorée se propage sur les bords (surtout les cheveux), vous utiliserez donc des outils de suppression de déversement pour neutraliser la contamination. De bonnes introductions incluent la documentation de Nuke, Mixing Light, et une démo pratique de Fusion.
Pour les images uniques avec des arrière-plans désordonnés, les algorithmes interactifs ont besoin de quelques indices de l'utilisateur, par exemple un rectangle lâche ou des gribouillis, et convergent vers un masque net. La méthode canonique est GrabCut (chapitre de livre), qui apprend les modèles de couleur pour le premier plan/l'arrière-plan et utilise les coupes de graphe de manière itérative pour les séparer. Vous verrez des idées similaires dans la Sélection de premier plan de GIMP basée sur SIOX (plugin ImageJ).
Le matage résout la transparence fractionnaire aux frontières vaporeuses (cheveux, fourrure, fumée, verre). Le matage classique à forme fermée prend une trimap (certainement-premier plan/certainement-arrière-plan/inconnu) et résout un système linéaire pour l'alpha avec une forte fidélité des bords. Le matage d'image profond moderne entraîne des réseaux de neurones sur l'ensemble de données Adobe Composition-1K (docs MMEditing), et est évalué avec des métriques comme SAD, MSE, Gradient et Connectivité (explication du benchmark).
Les travaux de segmentation connexes sont également utiles : DeepLabv3+ affine les frontières avec un encodeur-décodeur et des convolutions atrous (PDF) ; Mask R-CNN donne des masques par instance (PDF) ; et SAM (Segment Anything) est un modèle de fondation guidé par instructions qui génère des masques sans apprentissage sur des images inconnues.
Les travaux universitaires rapportent des erreurs de SAD, MSE, Gradient et Connectivité sur Composition-1K. Si vous choisissez un modèle, recherchez ces métriques (définitions des métriques ; section des métriques de Background Matting). Pour les portraits/vidéos, MODNet et Background Matting V2 sont solides ; pour les images générales d'« objets saillants », U2-Net est une base solide ; pour les transparences difficiles, FBA peut donner de meilleurs résultats.
Le format de fichier .ARW est un format d'image brute propriétaire développé par Sony pour une utilisation dans ses appareils photo numériques. Il est basé sur la norme TIFF (Tagged Image File Format) et contient des données d'image non compressées et non traitées directement à partir du capteur d'image de l'appareil photo. Les fichiers ARW sont généralement plus volumineux que les formats d'image traités comme JPEG, car ils conservent toutes les données d'origine capturées par le capteur, offrant ainsi une flexibilité pour les ajustements de post-traitement.
Lorsqu'une photographie est prise avec un appareil photo Sony, le capteur d'image capture la lumière et la convertit en un signal électrique. Ces données brutes sont ensuite enregistrées au format ARW, qui comprend non seulement les données d'image elles-mêmes, mais également des métadonnées sur les réglages de l'appareil photo utilisés pendant la capture, tels que l'ISO, la vitesse d'obturation, l'ouverture, la balance des blancs, etc. Ces métadonnées sont cruciales pour le processus de développement d'image brute, car elles fournissent les informations nécessaires à l'interprétation et au traitement des données d'image brute.
L'un des principaux avantages du format ARW est sa capacité à conserver une plage dynamique plus élevée par rapport aux formats d'image traités. La plage dynamique fait référence au rapport entre les parties les plus claires et les plus sombres d'une image qu'un appareil photo peut capturer. En enregistrant les données brutes, les fichiers ARW préservent davantage d'informations dans les hautes lumières et les ombres, permettant une plus grande flexibilité en post-traitement pour récupérer les détails et ajuster l'exposition.
Les fichiers ARW offrent également une profondeur de couleur supérieure à celle des formats d'image traités. La profondeur de couleur fait référence au nombre de bits utilisés pour représenter chaque canal de couleur (rouge, vert et bleu) dans une image. Alors que les fichiers JPEG utilisent généralement 8 bits par canal, ce qui donne un total de 24 bits par pixel, les fichiers ARW peuvent contenir 12 ou 14 bits par canal, offrant une gamme de couleurs plus large et des transitions tonales plus douces.
La structure d'un fichier ARW se compose de plusieurs composants clés. Le fichier commence par un en-tête qui contient des informations sur la version du format de fichier, le modèle d'appareil photo et d'autres métadonnées de base. L'en-tête est suivi des données d'image elles-mêmes, qui sont stockées sous forme d'une série de valeurs de pixels brutes non compressées. Les données d'image sont généralement stockées dans un motif Bayer, qui représente la disposition des filtres de couleur sur le capteur d'image de l'appareil photo.
Outre les données d'image, les fichiers ARW contiennent également diverses balises de métadonnées qui stockent des informations sur les réglages de l'appareil photo, l'objectif et les conditions de prise de vue. Ces balises sont organisées à l'aide d'une structure similaire à celle des fichiers TIFF, chaque balise étant identifiée par un ID de balise unique. Certaines balises de métadonnées courantes trouvées dans les fichiers ARW incluent la marque et le modèle de l'appareil photo, la date et l'heure de la capture, les réglages d'exposition, les coordonnées GPS et les informations de copyright.
Pour traiter et visualiser les fichiers ARW, un logiciel spécial est nécessaire qui peut interpréter les données d'image brute et appliquer les transformations nécessaires pour les convertir en une image visible. De nombreuses applications d'édition d'image professionnelles, telles qu'Adobe Lightroom et Capture One, prennent en charge le format ARW et fournissent des outils pour ajuster divers aspects de l'image, tels que l'exposition, la balance des blancs et la température de couleur.
L'un des défis liés à l'utilisation des fichiers ARW est leur grande taille, qui peut rapidement consommer de l'espace de stockage et ralentir les temps de traitement. Pour résoudre ce problème, certains photographes choisissent de convertir leurs fichiers ARW dans un format plus compressé, tel que DNG (Digital Negative), qui conserve une grande partie de la flexibilité des fichiers bruts tout en réduisant la taille du fichier.
Malgré les défis, le format ARW reste populaire parmi les photographes professionnels et les passionnés qui privilégient la qualité d'image et la flexibilité de post-traitement. En capturant et en préservant les données d'image brute, les fichiers ARW fournissent une base solide pour créer des images personnalisées de haute qualité qui peuvent être ajustées avec précision pour répondre à des exigences artistiques ou techniques spécifiques.
En conclusion, le format de fichier .ARW est un outil puissant pour les photographes qui exigent le plus haut niveau de contrôle et de qualité dans leurs images. En conservant les données brutes non traitées capturées par le capteur d'image de l'appareil photo, les fichiers ARW offrent une flexibilité inégalée pour les ajustements de post-traitement, garantissant que les photographes peuvent réaliser leur vision créative avec la plus grande précision et le plus grand détail.
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