MAT Penghapus Latar Belakang

Hapus latar belakang dari setiap gambar di browser Anda. Gratis, selamanya.

Pribadi dan aman

Semuanya terjadi di browser Anda. File Anda tidak pernah menyentuh server kami.

Sangat cepat

Tanpa mengunggah, tanpa menunggu. Konversi saat Anda meletakkan file.

Benar-benar gratis

Tidak perlu akun. Tidak ada biaya tersembunyi. Tidak ada trik ukuran file.

Penghapusan latar belakang memisahkan subjek dari lingkungannya sehingga Anda dapat meletakkannya di transparansi, menukar adegan, atau menggabungkannya ke dalam desain baru. Di balik layar, Anda memperkirakan alpha matte—opasitas per piksel dari 0 hingga 1—dan kemudian melakukan alpha-compositing pada latar depan di atas sesuatu yang lain. Ini adalah matematika dari Porter–Duff dan penyebab masalah umum seperti “pinggiran” dan alfa lurus vs. alfa premultiplikasi. Untuk panduan praktis tentang premultiplikasi dan warna linear, lihat catatan Win2D Microsoft, Søren Sandmann, dan tulisan Lomont tentang pencampuran linear.


Cara utama orang menghapus latar belakang

1) Chroma key (“layar hijau/biru”)

Jika Anda dapat mengontrol pengambilan, cat latar belakang dengan warna solid (seringkali hijau) dan kunci rona itu. Ini cepat, teruji dalam film dan siaran, dan ideal untuk video. Kelemahannya adalah pencahayaan dan busana: cahaya berwarna tumpah ke tepi (terutama rambut), jadi Anda akan menggunakan alat despill untuk menetralkan kontaminasi. Referensi awal yang bagus termasuk dokumentasi Nuke, Mixing Light, dan demo langsung Fusion.

2) Segmentasi interaktif (CV klasik)

Untuk gambar tunggal dengan latar belakang yang berantakan, algoritme interaktif memerlukan beberapa petunjuk pengguna—misalnya, persegi panjang longgar atau coretan—dan menghasilkan mask yang tajam. Metode kanonis adalah GrabCut (bab buku), yang mempelajari model warna untuk latar depan/latar belakang dan menggunakan potongan grafik secara berulang untuk memisahkannya. Anda akan melihat ide serupa di Seleksi Latar Depan GIMP berdasarkan SIOX (plugin ImageJ).

3) Matting gambar (alfa berbutir halus)

Matting memecahkan transparansi parsial pada batas tipis (rambut, bulu, asap, kaca). Klasik matting bentuk-tertutup mengambil trimap (pasti-depan/pasti-belakang/tidak diketahui) dan menyelesaikan sistem linear untuk alfa dengan akurasi tepi yang tinggi. Modern deep image matting melatih jaringan saraf pada dataset Adobe Composition-1K (dokumen MMEditing), dan dievaluasi dengan metrik seperti SAD, MSE, Gradient, dan Connectivity (penjelasan tolok ukur).

4) Potongan pembelajaran mendalam (tanpa trimap)

  • U2-Net (deteksi objek menonjol) adalah mesin “hapus latar belakang” umum yang kuat (repo).
  • MODNet menargetkan matting potret waktu-nyata (PDF).
  • F, B, Alpha (FBA) Matting secara bersamaan memprediksi latar depan, latar belakang, dan alfa untuk mengurangi halo warna (repo).
  • Background Matting V2 mengasumsikan latar belakang yang bersih dan menghasilkan masker setingkat helai rambut secara waktu-nyata hingga 4K/30fps (halaman proyek, repo).

Pekerjaan segmentasi terkait juga berguna: DeepLabv3+ menyempurnakan batas dengan encoder–decoder dan konvolusi atrous (PDF); Mask R-CNN memberikan masker per-instans (PDF); dan SAM (Segment Anything) adalah model dasar yang berbasis prompt yang menghasilkan masker zero-shot pada gambar yang tidak dikenal.


Apa yang dilakukan alat populer


Kiat alur kerja untuk potongan yang lebih bersih

  1. Ambil gambar dengan cerdas. Pencahayaan yang baik dan kontras subjek–latar belakang yang kuat membantu setiap metode. Dengan layar hijau/biru, rencanakan untuk despill (panduan).
  2. Mulai dari gambaran umum, lalu persempit ke detail. Jalankan seleksi otomatis (Pilih Subjek, U2-Net, SAM), lalu sempurnakan tepi dengan kuas atau matting (misalnya, bentuk-tertutup).
  3. Perhatikan semi-transparansi. Kaca, kerudung, buram gerak, rambut beterbangan memerlukan alfa sejati (bukan hanya masker keras). Metode yang juga memulihkan F/B/α meminimalkan halo.
  4. Pahami saluran alfa Anda. Lurus vs. premultiplied menghasilkan perilaku tepi yang berbeda; ekspor/komposit secara konsisten (lihat gambaran umum, Hargreaves).
  5. Pilih output yang tepat. Untuk “tanpa latar belakang,” berikan raster dengan alfa bersih (misalnya, PNG/WebP) atau simpan file berlapis dengan masker jika akan ada penyuntingan lebih lanjut. Kuncinya adalah kualitas alfa yang Anda hitung—berakar pada Porter–Duff.

Kualitas & evaluasi

Karya akademis melaporkan kesalahan SAD, MSE, Gradient, dan Connectivity pada Composition-1K. Jika Anda memilih model, cari metrik tersebut (definisi metrik; bagian metrik Background Matting). Untuk potret/video, MODNet dan Background Matting V2 kuat; untuk gambar “objek menonjol” umum, U2-Net adalah dasar yang kuat; untuk transparansi yang sulit, FBA dapat memberikan hasil yang lebih baik.


Kasus tepi umum (dan perbaikannya)

  • Rambut & bulu: utamakan matting (trimap atau matting potret seperti MODNet) dan periksa pada latar papan catur.
  • Struktur halus (jeruji sepeda, tali pancing): gunakan input resolusi tinggi dan segmenter yang sadar batas seperti DeepLabv3+ sebagai langkah sebelum matting.
  • Benda tembus pandang (asap, kaca): Anda memerlukan alfa parsial dan seringkali estimasi warna latar depan (FBA).
  • Konferensi video: jika Anda dapat menangkap pelat bersih, Background Matting V2 terlihat lebih alami daripada opsi “latar belakang virtual” yang naif.

Di mana ini muncul di dunia nyata


Mengapa potongan terkadang terlihat palsu (dan perbaikannya)

  • Tumpahan warna: cahaya hijau/biru membungkus subjek—gunakan kontrol despill atau penggantian warna yang ditargetkan.
  • Halo/pinggiran: biasanya ketidakcocokan interpretasi-alfa (lurus vs. premultiplied) atau piksel tepi yang terkontaminasi oleh latar belakang lama; konversi/interpretasi dengan benar (gambaran umum, detail).
  • Buram/grain yang salah: tempel subjek yang tajam ke latar belakang yang buram dan itu menonjol; cocokkan buram lensa dan grain setelah proses komposit (lihat dasar-dasar Porter–Duff).

Buku pedoman TL;DR

  1. Jika Anda mengontrol pengambilan: gunakan kunci kroma; cahaya merata; rencanakan despill.
  2. Jika ini foto sekali pakai: coba Hapus Latar Belakang Photoshop, penghapus Canva, atau remove.bg; sempurnakan dengan kuas/matting untuk rambut.
  3. Jika Anda memerlukan tepi kelas produksi: gunakan matting ( bentuk-tertutup atau mendalam) dan periksa alfa pada transparansi; perhatikan interpretasi alfa.
  4. Untuk potret/video: pertimbangkan MODNet atau Background Matting V2; untuk segmentasi yang dipandu klik, SAM adalah front-end yang kuat.

Apa itu format MAT?

Format gambar level 5 MATLAB

Format gambar MAT, yang umumnya dikaitkan dengan MATLAB, bahasa tingkat tinggi dan lingkungan interaktif yang dikembangkan oleh MathWorks, bukanlah format gambar konvensional seperti JPEG atau PNG. Sebaliknya, ini adalah format file untuk menyimpan matriks, variabel, dan tipe data lain yang biasanya digunakan dalam MATLAB. Format MAT adalah singkatan dari file MATLAB MAT. Format file ini penting bagi pengguna MATLAB karena memungkinkan penyimpanan dan pengelolaan data sesi, yang dapat mencakup variabel, fungsi, array, dan bahkan gambar dalam format yang dapat dengan mudah dimuat kembali ke ruang kerja MATLAB untuk analisis atau pemrosesan lebih lanjut.

File MAT adalah wadah data biner yang dapat menyimpan beberapa variabel, termasuk array multidimensi dan data skalar. Dalam hal gambar, MATLAB memperlakukannya sebagai matriks dengan setiap nilai piksel disimpan sebagai elemen dalam matriks. Untuk gambar skala abu-abu, ini adalah matriks dua dimensi, sedangkan untuk gambar berwarna, ini adalah matriks tiga dimensi dengan lapisan terpisah untuk komponen warna merah, hijau, dan biru. Format MAT sangat berguna untuk menyimpan data gambar tersebut karena mempertahankan presisi numerik dan struktur data yang tepat, yang sangat penting untuk aplikasi ilmiah dan teknik.

Format file MAT telah berkembang dari waktu ke waktu, dengan versi berbeda dirilis saat MATLAB diperbarui. Versi yang paling umum adalah versi file MAT 4, 5, dan 7, dengan versi 7.3 menjadi yang terbaru hingga batas pengetahuan saya pada tahun 2023. Setiap versi telah memperkenalkan peningkatan dalam hal kapasitas data, kompresi, dan kompatibilitas dengan HDF5 (Hierarchical Data Format versi 5), yang merupakan model data, pustaka, dan format file yang banyak digunakan untuk menyimpan dan mengelola data kompleks.

Versi file MAT 4 adalah format yang paling sederhana dan tertua, yang tidak mendukung kompresi data atau struktur hierarki yang kompleks. Ini terutama digunakan untuk kompatibilitas dengan versi MATLAB yang lebih lama. Versi 5 adalah format yang lebih canggih yang memperkenalkan fitur-fitur seperti kompresi data, pengkodean karakter Unicode, dan dukungan untuk angka dan objek kompleks. Versi 7 menambahkan lebih banyak peningkatan, termasuk kompresi yang lebih baik dan kemampuan untuk menyimpan array yang lebih besar. Versi 7.3 terintegrasi penuh dengan standar HDF5, memungkinkan file MAT memanfaatkan fitur-fitur canggih HDF5, seperti penyimpanan data yang lebih besar dan organisasi data yang lebih kompleks.

Saat menangani file MAT, terutama untuk data gambar, penting untuk memahami bagaimana MATLAB menangani gambar. MATLAB merepresentasikan gambar sebagai array angka, dengan setiap angka sesuai dengan intensitas piksel dalam gambar skala abu-abu atau kode warna dalam gambar RGB. Misalnya, gambar skala abu-abu 8-bit disimpan sebagai matriks dengan nilai berkisar dari 0 hingga 255, di mana 0 mewakili hitam, 255 mewakili putih, dan nilai di antaranya mewakili corak abu-abu. Dalam kasus gambar berwarna, MATLAB menggunakan array tiga dimensi di mana dua dimensi pertama sesuai dengan posisi piksel dan dimensi ketiga sesuai dengan saluran warna.

Untuk membuat file MAT di MATLAB, seseorang dapat menggunakan fungsi 'save'. Fungsi ini memungkinkan pengguna untuk menentukan nama file dan variabel yang ingin mereka simpan. Misalnya, untuk menyimpan matriks gambar bernama 'img' ke dalam file MAT bernama 'imageData.mat', seseorang akan menjalankan perintah 'save('imageData.mat', 'img')'. Perintah ini akan membuat file MAT yang berisi data gambar yang dapat dimuat kembali ke MATLAB di lain waktu menggunakan fungsi 'load'.

Memuat file MAT sangat mudah di MATLAB. Fungsi 'load' digunakan untuk membaca data dari file dan membawanya ke ruang kerja MATLAB. Misalnya, menjalankan 'load('imageData.mat')' akan memuat konten 'imageData.mat' ke dalam ruang kerja, memungkinkan pengguna untuk mengakses dan memanipulasi data gambar yang disimpan. Perintah 'whos' dapat digunakan setelah memuat untuk menampilkan informasi tentang variabel yang telah dimuat, termasuk ukuran, bentuk, dan tipe datanya.

Salah satu manfaat utama dari format MAT adalah kemampuannya untuk menyimpan data secara kompak dan efisien. Saat menyimpan data ke file MAT, MATLAB dapat menerapkan kompresi untuk mengurangi ukuran file. Ini sangat berguna untuk data gambar, yang bisa sangat besar, terutama saat berhadapan dengan gambar beresolusi tinggi atau kumpulan data gambar yang luas. Kompresi yang digunakan dalam file MAT tidak hilang, artinya ketika data dimuat kembali ke MATLAB, data tersebut identik dengan data asli tanpa kehilangan presisi atau kualitas.

File MAT juga mendukung penyimpanan metadata, yang dapat mencakup informasi tentang asal data, tanggal pembuatannya, versi MATLAB yang digunakan, dan detail relevan lainnya. Metadata ini bisa sangat berharga saat berbagi data dengan orang lain atau saat mengarsipkan data untuk penggunaan di masa mendatang, karena memberikan konteks dan memastikan bahwa data dapat ditafsirkan dan direproduksi secara akurat.

Selain array numerik dan data gambar, file MAT dapat menyimpan berbagai tipe data lainnya, seperti struktur, array sel, tabel, dan objek. Fleksibilitas ini menjadikan file MAT alat yang serbaguna bagi pengguna MATLAB, karena mereka dapat merangkum berbagai tipe data dan struktur dalam satu file. Ini sangat berguna untuk proyek kompleks yang melibatkan berbagai jenis data, karena semua data yang relevan dapat disimpan secara konsisten dan teratur.

Bagi pengguna yang perlu berinteraksi dengan file MAT di luar MATLAB, MathWorks menyediakan pustaka I/O file MAT, yang memungkinkan program yang ditulis dalam C, C++, dan Fortran untuk membaca dan menulis file MAT. Pustaka ini berguna untuk mengintegrasikan data MATLAB dengan aplikasi lain atau untuk mengembangkan perangkat lunak khusus yang perlu mengakses data file MAT. Selain itu, pustaka dan alat pihak ketiga tersedia untuk bahasa pemrograman lain, seperti Python, yang memungkinkan jangkauan aplikasi yang lebih luas untuk bekerja dengan file MAT.

Integrasi file MAT dengan standar HDF5 dalam versi 7.3 telah secara signifikan memperluas kemampuan format tersebut. HDF5 dirancang untuk menyimpan dan mengatur data dalam jumlah besar, dan dengan mengadopsi standar ini, file MAT sekarang dapat menangani kumpulan data yang jauh lebih besar dari sebelumnya. Ini sangat penting untuk bidang-bidang seperti pembelajaran mesin, penambangan data, dan komputasi kinerja tinggi, di mana volume data yang besar adalah hal yang umum. Integrasi HDF5 juga berarti bahwa file MAT dapat diakses menggunakan alat yang kompatibel dengan HDF5, yang semakin meningkatkan interoperabilitas dengan sistem dan perangkat lunak lain.

Meskipun banyak keuntungan dari format MAT, ada beberapa pertimbangan yang perlu diingat. Salah satunya adalah masalah kompatibilitas versi. Seiring berkembangnya MATLAB, begitu pula format file MAT, dan file yang disimpan dalam versi yang lebih baru mungkin tidak kompatibel dengan versi MATLAB yang lebih lama. Pengguna perlu mengetahui versi MATLAB yang mereka gunakan dan versi file MAT yang mereka coba muat. MATLAB menyediakan fungsi untuk memeriksa dan menentukan versi file MAT saat menyimpan, yang dapat membantu menjaga kompatibilitas di berbagai rilis MATLAB.

Pertimbangan lainnya adalah sifat kepemilikan dari format MAT. Meskipun didokumentasikan dengan baik dan didukung oleh MathWorks, ini bukan standar terbuka seperti beberapa format data lainnya. Hal ini dapat menimbulkan tantangan saat berbagi data dengan pengguna yang tidak memiliki akses ke MATLAB atau perangkat lunak yang kompatibel. Namun, integrasi dengan HDF5 telah mengurangi masalah ini sampai batas tertentu, karena HDF5 adalah standar terbuka dan ada banyak alat yang tersedia untuk bekerja dengan file HDF5.

Sebagai kesimpulan, format gambar MAT adalah cara yang kuat dan fleksibel untuk menyimpan data gambar dan variabel lainnya di MATLAB. Kemampuannya untuk mempertahankan presisi numerik, mendukung berbagai tipe data, dan berintegrasi dengan standar HDF5 menjadikannya alat yang sangat berharga bagi pengguna MATLAB, terutama mereka yang bekerja di bidang ilmiah dan teknik. Meskipun ada beberapa pertimbangan mengenai kompatibilitas versi dan sifat kepemilikan format, manfaat menggunakan file MAT untuk penyimpanan dan pertukaran data sangat signifikan. Seiring MATLAB terus berkembang, kemungkinan format MAT akan terus berkembang, menawarkan lebih banyak fitur dan kemampuan untuk mengelola data kompleks.

Format yang didukung

AAI.aai

Gambar AAI Dune

AI.ai

Adobe Illustrator CS2

AVIF.avif

Format File Gambar AV1

BAYER.bayer

Gambar Bayer Mentah

BMP.bmp

Gambar bitmap Windows Microsoft

CIN.cin

File Gambar Cineon

CLIP.clip

Masker Klip Gambar

CMYK.cmyk

Contoh cyan, magenta, kuning, dan hitam mentah

CUR.cur

Ikon Microsoft

DCX.dcx

ZSoft IBM PC multi-page Paintbrush

DDS.dds

Microsoft DirectDraw Surface

DPX.dpx

Gambar SMTPE 268M-2003 (DPX 2.0)

DXT1.dxt1

Microsoft DirectDraw Surface

EPDF.epdf

Format Dokumen Portabel Terkapsulasi

EPI.epi

Format Interchange PostScript Terkapsulasi Adobe

EPS.eps

PostScript Terkapsulasi Adobe

EPSF.epsf

PostScript Terkapsulasi Adobe

EPSI.epsi

Format Interchange PostScript Terkapsulasi Adobe

EPT.ept

PostScript Terkapsulasi dengan pratinjau TIFF

EPT2.ept2

PostScript Level II Terkapsulasi dengan pratinjau TIFF

EXR.exr

Gambar berdynamik tinggi (HDR)

FF.ff

Farbfeld

FITS.fits

Sistem Transportasi Gambar Fleksibel

GIF.gif

Format pertukaran grafis CompuServe

HDR.hdr

Gambar Berdynamik Tinggi

HEIC.heic

Kontainer Gambar Efisiensi Tinggi

HRZ.hrz

Slow Scan TeleVision

ICO.ico

Ikon Microsoft

ICON.icon

Ikon Microsoft

J2C.j2c

Codestream JPEG-2000

J2K.j2k

Codestream JPEG-2000

JNG.jng

Grafik Jaringan JPEG

JP2.jp2

Sintaks Format File JPEG-2000

JPE.jpe

Format JFIF Grup Ahli Fotografi Bersama

JPEG.jpeg

Format JFIF Grup Ahli Fotografi Bersama

JPG.jpg

Format JFIF Grup Ahli Fotografi Bersama

JPM.jpm

Sintaks Format File JPEG-2000

JPS.jps

Format JPS Grup Ahli Fotografi Bersama

JPT.jpt

Sintaks Format File JPEG-2000

JXL.jxl

Gambar JPEG XL

MAP.map

Database Gambar Seamless Multi-resolusi (MrSID)

MAT.mat

Format gambar level 5 MATLAB

PAL.pal

Pixmap Palm

PALM.palm

Pixmap Palm

PAM.pam

Format bitmap 2-dimensi umum

PBM.pbm

Format bitmap portabel (hitam dan putih)

PCD.pcd

Photo CD

PCT.pct

Apple Macintosh QuickDraw/PICT

PCX.pcx

ZSoft IBM PC Paintbrush

PDB.pdb

Format ImageViewer Database Palm

PDF.pdf

Format Dokumen Portabel

PDFA.pdfa

Format Arsip Dokumen Portabel

PFM.pfm

Format float portabel

PGM.pgm

Format graymap portabel (skala abu-abu)

PGX.pgx

Format tak terkompresi JPEG 2000

PICT.pict

Apple Macintosh QuickDraw/PICT

PJPEG.pjpeg

Format JFIF Kelompok Ahli Fotografi Bersama

PNG.png

Grafik Jaringan Portabel

PNG00.png00

PNG mewarisi bit-depth, tipe warna dari gambar asli

PNG24.png24

RGB 24-bit transparan atau biner (zlib 1.2.11)

PNG32.png32

RGBA 32-bit transparan atau biner

PNG48.png48

RGB 48-bit transparan atau biner

PNG64.png64

RGBA 64-bit transparan atau biner

PNG8.png8

Indeks 8-bit transparan atau biner

PNM.pnm

Anymap portabel

PPM.ppm

Format pixmap portabel (warna)

PS.ps

File Adobe PostScript

PSB.psb

Format Dokumen Besar Adobe

PSD.psd

Bitmap Adobe Photoshop

RGB.rgb

Contoh merah, hijau, dan biru mentah

RGBA.rgba

Contoh merah, hijau, biru, dan alpha mentah

RGBO.rgbo

Contoh merah, hijau, biru, dan opasitas mentah

SIX.six

Format Grafik DEC SIXEL

SUN.sun

Rasterfile Sun

SVG.svg

Grafik Vektor Skalable

TIFF.tiff

Format File Gambar Bertag

VDA.vda

Gambar Truevision Targa

VIPS.vips

Gambar VIPS

WBMP.wbmp

Gambar Bitmap Nirkabel (level 0)

WEBP.webp

Format Gambar WebP

YUV.yuv

CCIR 601 4:1:1 atau 4:2:2

Pertanyaan yang sering diajukan

Bagaimana cara kerjanya?

Konverter ini berjalan sepenuhnya di browser Anda. Saat Anda memilih file, file tersebut dibaca ke dalam memori dan dikonversi ke format yang dipilih. Anda kemudian dapat mengunduh file yang telah dikonversi.

Berapa lama waktu yang dibutuhkan untuk mengonversi file?

Konversi dimulai secara instan, dan sebagian besar file dikonversi dalam waktu kurang dari satu detik. File yang lebih besar mungkin membutuhkan waktu lebih lama.

Apa yang terjadi dengan file saya?

File Anda tidak pernah diunggah ke server kami. File tersebut dikonversi di browser Anda, dan file yang telah dikonversi kemudian diunduh. Kami tidak pernah melihat file Anda.

Jenis file apa yang dapat saya konversi?

Kami mendukung konversi antara semua format gambar, termasuk JPEG, PNG, GIF, WebP, SVG, BMP, TIFF, dan banyak lagi.

Berapa biayanya?

Konverter ini sepenuhnya gratis, dan akan selalu gratis. Karena berjalan di browser Anda, kami tidak perlu membayar server, jadi kami tidak perlu menagih Anda.

Bisakah saya mengonversi banyak file sekaligus?

Ya! Anda dapat mengonversi file sebanyak yang Anda inginkan sekaligus. Cukup pilih beberapa file saat Anda menambahkannya.