La rimozione dello sfondo separa un soggetto dai suoi dintorni in modo da poterlo posizionare su trasparenza, scambiare la scena o comporla in un nuovo design. Sotto il cofano stai stimando un alpha matte—un'opacità per pixel da 0 a 1—e poi applicando il compositing alfa al primo piano su qualcos'altro. Questa è la matematica di Porter–Duff e la causa di problemi comuni come “frange” e alfa dritto vs. premoltiplicato. Per una guida pratica sulla premoltiplicazione e il colore lineare, vedere le note Win2D di Microsoft, Søren Sandmann, e l'articolo di Lomont sulla fusione lineare.
Se puoi controllare l'acquisizione, dipingi lo sfondo di un colore a tinta unita (spesso verde) e elimina quella tonalità. È veloce, ampiamente testato nel cinema e nelle trasmissioni, e ideale per i video. I compromessi sono l'illuminazione e l'abbigliamento: la luce colorata si riversa sui bordi (specialmente i capelli), quindi userai strumenti di despill per neutralizzare la contaminazione. Buone guide introduttive includono la documentazione di Nuke, Mixing Light, e una demo pratica di Fusion.
Per singole immagini con sfondi disordinati, gli algoritmi interattivi necessitano di alcuni suggerimenti dell'utente, ad esempio un rettangolo approssimativo o scarabocchi, e generano una maschera nitida. Il metodo canonico è GrabCut (capitolo del libro), che apprende modelli di colore per primo piano/sfondo e utilizza tagli di grafo in modo iterativo per separarli. Vedrai idee simili in Selezione primo piano di GIMP basato su SIOX (plugin ImageJ).
Il Matting risolve la trasparenza parziale ai confini sottili (capelli, pelliccia, fumo, vetro). Il matting a forma chiusa classico prende una trimappa (decisamente-primo piano/decisamente-sfondo/sconosciuto) e risolve un sistema lineare per l'alfa con una forte precisione dei bordi. Il deep image matting moderno addestra reti neurali sul dataset Adobe Composition-1K (documentazione MMEditing), ed è valutato con metriche come SAD, MSE, Gradiente e Connettività (spiegazione del benchmark).
Anche il lavoro di segmentazione correlato è utile: DeepLabv3+ affina i confini con un codificatore-decodificatore e convoluzioni dilatate (PDF); Mask R-CNN fornisce maschere per istanza (PDF); e SAM (Segment Anything) è un modello di base controllabile da prompt che genera maschere zero-shot su immagini sconosciute.
Il lavoro accademico riporta errori di SAD, MSE, Gradiente e Connettività su Composition-1K. Se stai scegliendo un modello, cerca quelle metriche (definizioni delle metriche; sezione metriche di Background Matting). Per ritratti/video, MODNet e Background Matting V2 sono molto efficaci; per immagini generiche di “oggetti salienti”, U2-Net è una solida base; per trasparenze difficili, FBA può dare risultati migliori.
Il Graphics Interchange Format (GIF) è un formato di immagine bitmap ampiamente utilizzato su Internet. La versione originale, nota come GIF87, è stata rilasciata da CompuServe nel 1987 per fornire un formato di immagine a colori per le proprie aree di download di file. Ciò è avvenuto in risposta all'aumento dei computer a colori e alla necessità di un formato di immagine standard che potesse essere utilizzato su diverse piattaforme software e hardware. Il formato GIF87, sebbene sostituito da GIF89a nel 1989, ha gettato le basi per ciò che sarebbero diventate le GIF. La sua semplicità, l'ampio supporto e la portabilità lo hanno reso una scelta duratura per la grafica sul Web.
GIF si basa sull'algoritmo di compressione LZW (Lempel-Ziv-Welch), che è stato un fattore chiave nella sua popolarità iniziale. L'algoritmo LZW è una tecnica di compressione dati senza perdita di dati, il che significa che riduce le dimensioni del file senza perdere alcuna informazione o qualità dall'immagine originale. Ciò era particolarmente importante in un momento in cui le velocità di Internet erano molto più lente e il risparmio di dati era fondamentale. L'algoritmo LZW funziona sostituendo sequenze ripetute di pixel con un singolo riferimento, riducendo efficacemente la quantità di dati necessari per rappresentare un'immagine.
Una caratteristica distintiva del formato GIF87 è il suo supporto per il colore indicizzato. A differenza dei formati che memorizzano le informazioni sul colore per ciascun pixel direttamente, GIF87 utilizza una tavolozza di un massimo di 256 colori. Ogni pixel in un'immagine GIF87 è rappresentato da un singolo byte, che fa riferimento a un indice nella tavolozza. Questo approccio basato sulla tavolozza era un compromesso tra fedeltà del colore e dimensioni del file. Consentiva immagini relativamente colorate mantenendo gestibili le dimensioni dei dati, anche con le limitazioni delle prime infrastrutture Web.
Oltre al suo modello di colore, il formato GIF87 include diverse altre importanti funzionalità. Una è la sua capacità di interlacciamento, che consente di caricare un'immagine in modo incrementale su connessioni lente. Invece di caricare un'immagine dall'alto verso il basso, l'interlacciamento carica l'immagine in più passaggi, ognuno con più dettagli rispetto al precedente. Ciò significava che gli spettatori potevano ottenere rapidamente un'anteprima approssimativa dell'immagine, migliorando notevolmente l'esperienza utente nei primi giorni del World Wide Web.
La struttura di un file GIF87 è relativamente semplice, composta da un'intestazione, un descrittore dello schermo logico, una tabella dei colori globale, dati dell'immagine e infine un trailer per indicare la fine del file. L'intestazione contiene una firma ('GIF87a') e informazioni sulla versione. Il descrittore dello schermo logico fornisce dettagli sulle dimensioni dell'immagine e se viene utilizzata una tabella dei colori globale. Segue la tabella dei colori globale stessa, contenente le definizioni dei colori utilizzati nell'immagine. Il segmento dei dati dell'immagine include informazioni sull'inizio e sulle dimensioni dell'immagine, seguite dai dati dei pixel compressi LZW. Infine, il file si conclude con un trailer di un singolo byte, che indica la fine del file.
Una limitazione del formato GIF87 era la sua mancanza di supporto per l'animazione e la trasparenza. Queste funzionalità sono state introdotte con il suo successore, GIF89a. Tuttavia, anche senza queste funzionalità, GIF87 ha trovato un uso diffuso nel primo Web per loghi, icone e grafica semplice. La capacità del formato di comprimere efficacemente le immagini mantenendo la qualità lo rendeva ideale per i vincoli di larghezza di banda dell'epoca.
Un altro aspetto della progettazione del formato GIF87 è la sua semplicità e facilità di implementazione. Il formato è stato progettato per essere semplice da leggere e scrivere, rendendolo accessibile agli sviluppatori software. Questa facilità d'uso ha contribuito a rendere GIF un formato standard per le immagini sul Web, supportato da quasi tutti i software di editing delle immagini e dai browser Web. L'ampia adozione di GIF ha probabilmente aperto la strada alle ricche esperienze multimediali che sono comuni sul Web oggi.
Nonostante i suoi vantaggi, il formato GIF87 non è stato esente da controversie, in particolare riguardo all'algoritmo di compressione LZW. Unisys, il detentore del brevetto per la compressione LZW, ha iniziato a far valere i propri diritti di brevetto a metà degli anni '90. Questa applicazione ha portato a diffuse critiche e ha incoraggiato lo sviluppo di formati di immagine alternativi non gravati da problemi di brevetto. La controversia ha evidenziato le complessità dei brevetti software e il loro impatto sullo sviluppo delle tecnologie Web. Alla fine, il brevetto è scaduto, alleviando le questioni legali che circondano il formato GIF.
L'impatto di GIF87 sullo sviluppo della grafica Web non può essere sopravvalutato. La sua introduzione ha fornito un mezzo per condividere facilmente immagini colorate e compatte attraverso la nascente Internet. Sebbene le tecnologie siano avanzate e siano emersi nuovi formati, i principi stabiliti da GIF87 influenzano ancora il modo in cui le immagini vengono utilizzate online. Ad esempio, l'enfasi sulla compressione senza una significativa perdita di qualità è un pilastro degli standard Web moderni. Allo stesso modo, il concetto di una tavolozza di colori può essere visto in varie forme in formati più recenti che cercano di ottimizzare le dimensioni del file rispetto alle capacità di visualizzazione.
Nei decenni successivi alla sua uscita, GIF87 è stato soppiantato da formati più avanzati che offrono una maggiore profondità di colore, dimensioni di file più piccole e funzionalità come animazione e trasparenza. PNG (Portable Network Graphics) e WebP sono due di questi esempi, che forniscono alternative con compressione senza perdita di dati e supporto per più colori e trasparenza senza le limitazioni di una tavolozza di colori. Nonostante ciò, GIF (inclusi sia GIF87 che GIF89a) rimane popolare grazie alla sua semplicità, al suo ampio supporto e alla sua capacità unica di catturare lo spirito culturale attraverso meme e grafica animati.
Ripensando allo sviluppo e all'impatto di GIF87, è chiaro che la sua eredità non sta solo nelle specifiche tecniche o nelle controversie che ha scatenato, ma nel modo in cui ha contribuito a plasmare il linguaggio visivo di Internet. Le limitazioni del formato sono spesso diventate sfide creative, portando a nuovi stili di arte digitale e comunicazione. Mentre continuiamo a spingere i confini di ciò che è possibile con le immagini digitali, comprendere la storia e le basi tecniche di formati come GIF87 fornisce preziose lezioni sull'equilibrio tra innovazione, standardizzazione ed esperienza utente.
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