JPG Penghapus Latar Belakang

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

Semua lokal

Konverter kami berjalan di browser Anda, jadi kami tidak pernah melihat data Anda.

Sangat cepat

Tidak perlu mengunggah file Anda ke server—konversi dimulai seketika.

Aman secara default

Berbeda dengan konverter lain, file Anda tidak pernah diunggah ke kami.

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 JPG?

Format JFIF Grup Ahli Fotografi Bersama

Format gambar JPEG (Joint Photographic Experts Group), yang umumnya dikenal sebagai JPG, adalah metode kompresi lossy yang banyak digunakan untuk gambar digital, khususnya untuk gambar yang dihasilkan oleh fotografi digital. Tingkat kompresi dapat disesuaikan, sehingga memungkinkan pertukaran yang dapat dipilih antara ukuran penyimpanan dan kualitas gambar. JPEG biasanya mencapai kompresi 10:1 dengan sedikit kehilangan kualitas gambar yang terlihat.

Kompresi JPEG digunakan dalam sejumlah format file gambar. JPEG/Exif adalah format gambar paling umum yang digunakan oleh kamera digital dan perangkat pengambilan gambar fotografi lainnya; bersama dengan JPEG/JFIF, ini adalah format paling umum untuk menyimpan dan mengirimkan gambar fotografi di World Wide Web. Variasi format ini sering kali tidak dibedakan, dan hanya disebut JPEG.

Format JPEG mencakup berbagai standar, termasuk JPEG/Exif, JPEG/JFIF, dan JPEG 2000, yang merupakan standar baru yang menawarkan efisiensi kompresi yang lebih baik dengan kompleksitas komputasi yang lebih tinggi. Standar JPEG rumit, dengan berbagai bagian dan profil, tetapi standar JPEG yang paling umum digunakan adalah JPEG dasar, yang merupakan yang dimaksud kebanyakan orang ketika mereka menyebutkan gambar 'JPEG'.

Algoritma kompresi JPEG pada intinya adalah teknik kompresi berbasis transformasi kosinus diskrit (DCT). DCT adalah transformasi terkait Fourier yang mirip dengan transformasi Fourier diskrit (DFT), tetapi hanya menggunakan fungsi kosinus. DCT digunakan karena memiliki sifat memusatkan sebagian besar sinyal di wilayah frekuensi rendah spektrum, yang berkorelasi baik dengan sifat gambar alami.

Proses kompresi JPEG melibatkan beberapa langkah. Awalnya, gambar diubah dari ruang warna aslinya (biasanya RGB) ke ruang warna berbeda yang dikenal sebagai YCbCr. Ruang warna YCbCr memisahkan gambar menjadi komponen luminansi (Y), yang mewakili tingkat kecerahan, dan dua komponen krominansi (Cb dan Cr), yang mewakili informasi warna. Pemisahan ini bermanfaat karena mata manusia lebih sensitif terhadap variasi kecerahan daripada warna, sehingga memungkinkan kompresi komponen krominansi yang lebih agresif tanpa mempengaruhi kualitas gambar yang dirasakan secara signifikan.

Setelah konversi ruang warna, gambar dibagi menjadi beberapa blok, biasanya berukuran 8x8 piksel. Setiap blok kemudian diproses secara terpisah. Untuk setiap blok, DCT diterapkan, yang mengubah data domain spasial menjadi data domain frekuensi. Langkah ini sangat penting karena membuat data gambar lebih mudah dikompresi, karena gambar alami cenderung memiliki komponen frekuensi rendah yang lebih signifikan daripada komponen frekuensi tinggi.

Setelah DCT diterapkan, koefisien yang dihasilkan dikuantisasi. Kuantisasi adalah proses memetakan sekumpulan besar nilai input ke sekumpulan yang lebih kecil, yang secara efektif mengurangi jumlah bit yang diperlukan untuk menyimpannya. Ini adalah sumber utama kerugian dalam kompresi JPEG. Langkah kuantisasi dikendalikan oleh tabel kuantisasi, yang menentukan seberapa banyak kompresi yang diterapkan pada setiap koefisien DCT. Dengan menyesuaikan tabel kuantisasi, pengguna dapat memperdagangkan antara kualitas gambar dan ukuran file.

Setelah kuantisasi, koefisien dilinearisasi dengan pemindaian zig-zag, yang mengurutkannya dengan meningkatkan frekuensi. Langkah ini penting karena mengelompokkan bersama koefisien frekuensi rendah yang lebih mungkin signifikan, dan koefisien frekuensi tinggi yang lebih mungkin menjadi nol atau mendekati nol setelah kuantisasi. Pengurutan ini memfasilitasi langkah berikutnya, yaitu pengkodean entropi.

Pengkodean entropi adalah metode kompresi lossless yang diterapkan pada koefisien DCT yang dikuantisasi. Bentuk pengkodean entropi yang paling umum digunakan dalam JPEG adalah pengkodean Huffman, meskipun pengkodean aritmatika juga didukung oleh standar. Pengkodean Huffman bekerja dengan menetapkan kode yang lebih pendek ke elemen yang lebih sering dan kode yang lebih panjang ke elemen yang lebih jarang. Karena gambar alami cenderung memiliki banyak koefisien nol atau mendekati nol setelah kuantisasi, terutama di wilayah frekuensi tinggi, pengkodean Huffman dapat secara signifikan mengurangi ukuran data terkompresi.

Langkah terakhir dalam proses kompresi JPEG adalah menyimpan data terkompresi dalam format file. Format yang paling umum adalah JPEG File Interchange Format (JFIF), yang mendefinisikan cara merepresentasikan data terkompresi dan metadata terkait, seperti tabel kuantisasi dan tabel kode Huffman, dalam file yang dapat didekode oleh berbagai perangkat lunak. Format umum lainnya adalah format file gambar yang dapat ditukar (Exif), yang digunakan oleh kamera digital dan menyertakan metadata seperti pengaturan kamera dan informasi pemandangan.

File JPEG juga menyertakan penanda, yang merupakan urutan kode yang menentukan parameter atau tindakan tertentu dalam file. Penanda ini dapat menunjukkan awal gambar, akhir gambar, menentukan tabel kuantisasi, menentukan tabel kode Huffman, dan banyak lagi. Penanda sangat penting untuk pengodean gambar JPEG yang tepat, karena menyediakan informasi yang diperlukan untuk merekonstruksi gambar dari data terkompresi.

Salah satu fitur utama JPEG adalah dukungannya untuk pengkodean progresif. Dalam JPEG progresif, gambar dikodekan dalam beberapa lintasan, masing-masing meningkatkan kualitas gambar. Hal ini memungkinkan versi gambar berkualitas rendah untuk ditampilkan saat file masih diunduh, yang dapat sangat berguna untuk gambar web. File JPEG progresif umumnya lebih besar dari file JPEG dasar, tetapi perbedaan kualitas selama pemuatan dapat meningkatkan pengalaman pengguna.

Meskipun banyak digunakan, JPEG memiliki beberapa keterbatasan. Sifat lossy dari kompresi dapat menyebabkan artefak seperti pemblokiran, di mana gambar mungkin menunjukkan kotak yang terlihat, dan 'dering', di mana tepi mungkin disertai dengan osilasi palsu. Artefak ini lebih terlihat pada tingkat kompresi yang lebih tinggi. Selain itu, JPEG tidak cocok untuk gambar dengan tepi tajam atau teks kontras tinggi, karena algoritma kompresi dapat mengaburkan tepi dan mengurangi keterbacaan.

Untuk mengatasi beberapa keterbatasan standar JPEG asli, JPEG 2000 dikembangkan. JPEG 2000 menawarkan beberapa peningkatan dibandingkan JPEG dasar, termasuk efisiensi kompresi yang lebih baik, dukungan untuk kompresi lossless, dan kemampuan untuk menangani berbagai jenis gambar secara efektif. Namun, JPEG 2000 belum banyak diadopsi dibandingkan dengan standar JPEG asli, sebagian besar karena meningkatnya kompleksitas komputasi dan kurangnya dukungan di beberapa perangkat lunak dan browser web.

Sebagai kesimpulan, format gambar JPEG adalah metode yang kompleks namun efisien untuk mengompresi gambar fotografi. Adopsi yang meluas disebabkan oleh fleksibilitasnya dalam menyeimbangkan kualitas gambar dengan ukuran file, sehingga cocok untuk berbagai aplikasi, dari grafik web hingga fotografi profesional. Meskipun memiliki kekurangan, seperti kerentanan terhadap artefak kompresi, kemudahan penggunaan dan dukungannya di berbagai perangkat dan perangkat lunak menjadikannya salah satu format gambar paling populer yang digunakan saat ini.

Format yang didukung

AAI.aai

Gambar AAI Dune

AI.ai

Adobe Illustrator CS2

AVIF.avif

Format File Gambar AV1

AVS.avs

Gambar AVS X

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

CMYKA.cmyka

Contoh cyan, magenta, kuning, hitam, dan alpha 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)

FARBFELD.ff

Farbfeld

FF.ff

Farbfeld

FITS.fits

Sistem Transportasi Gambar Fleksibel

GIF.gif

Format pertukaran grafis CompuServe

GIF87.gif87

Format pertukaran grafis CompuServe (versi 87a)

GROUP4.group4

CCITT Grup 4 Mentah

HDR.hdr

Gambar Berdynamik Tinggi

HRZ.hrz

Slow Scan TeleVision

ICO.ico

Ikon Microsoft

ICON.icon

Ikon Microsoft

IPL.ipl

Gambar Lokasi IP2

J2C.j2c

Codestream JPEG-2000

J2K.j2k

Codestream JPEG-2000

JNG.jng

Grafik Jaringan JPEG

JP2.jp2

Sintaks Format File JPEG-2000

JPC.jpc

Codestream 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

PCDS.pcds

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

PICON.picon

Ikon Pribadi

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

SVGZ.svgz

Grafik Vektor Skalable Terkompresi

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. Ketika Anda memilih sebuah 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 seketika, 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 bisa saya konversi?

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

Berapa biaya yang harus saya bayar?

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

Bisakah saya mengonversi beberapa file sekaligus?

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