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 Tagged Image File Format (TIFF) è un formato versatile e flessibile per l'archiviazione di dati immagine. Sviluppato a metà degli anni '80 da Aldus Corporation, ora parte di Adobe Systems, TIFF è stato progettato per colmare il divario tra formati di immagine proprietari, fornendo un framework adattabile e dettagliato per l'archiviazione di immagini. A differenza di formati di immagine più semplici, TIFF è in grado di archiviare immagini ad alta risoluzione e multistrato, il che lo rende una scelta preferita per i professionisti in settori come la fotografia, l'editoria e le immagini geospaziali.
Al suo interno, il formato TIFF è simile a un contenitore, in grado di contenere vari tipi di codifiche di immagini, inclusi ma non limitati a JPEG, LZW, PackBits e dati non compressi grezzi. Questa flessibilità è una caratteristica chiave, poiché consente di ottimizzare notevolmente le immagini TIFF per esigenze diverse, sia che si tratti di preservare la massima qualità dell'immagine o di ridurre le dimensioni del file per una condivisione più semplice.
Una caratteristica distintiva di TIFF è la sua struttura, che opera sul principio di base dei tag. Ogni file TIFF è composto da una o più directory, comunemente note come IFD (Image File Directory), che contengono metadati dell'immagine, i dati dell'immagine stessa e potenzialmente altri sottofile. Ogni IFD è costituito da un elenco definito di voci; ogni voce è un tag che specifica diversi attributi del file, come dimensioni dell'immagine, tipo di compressione e informazioni sul colore. Questa struttura di tag consente ai file TIFF di gestire un'ampia gamma di tipi di immagini e dati, rendendoli estremamente versatili.
Uno dei punti di forza di TIFF è il suo supporto per vari spazi colore e modelli di colore, inclusi RGB, CMYK, LAB e altri, consentendo una rappresentazione accurata del colore in una miriade di applicazioni professionali e creative. Inoltre, TIFF può supportare più profondità di colore, che vanno da 1 bit (bianco e nero) a 32 bit (e superiori) immagini a colori reali. Questa profondità di supporto del colore, combinata con la capacità di gestire i canali alfa (per la trasparenza), rende TIFF un formato ideale per la riproduzione di immagini di alta qualità.
TIFF offre anche un robusto supporto per i metadati, che possono includere informazioni sul copyright, timestamp, dati GPS e molto altro. Ciò è facilitato dall'utilizzo degli standard IPTC (International Press Telecommunications Council), EXIF (Exchangeable Image File Format) e XMP (Extensible Metadata Platform). Tali funzionalità complete di metadati sono preziose per catalogare, cercare e gestire grandi librerie di immagini, in particolare in ambienti professionali in cui informazioni dettagliate su ciascuna immagine sono cruciali.
Un'altra caratteristica degna di nota di TIFF è la sua capacità di gestire più immagini e pagine all'interno di un singolo file, una proprietà nota come supporto multipagina. Ciò rende TIFF particolarmente utile per documenti scansionati, documenti inviati via fax e applicazioni di storyboard, in cui il consolidamento di immagini correlate in un singolo file può semplificare notevolmente i flussi di lavoro e la gestione dei file.
Nonostante i suoi numerosi vantaggi, la complessità e la flessibilità di TIFF possono portare a problemi di compatibilità. Non tutti i file TIFF sono creati uguali e non tutti i software gestiscono ogni possibile variante TIFF. Ciò ha portato all'emergere di sottoinsiemi, come TIFF/EP (Electronic Photography), che mira a standardizzare il formato per le immagini delle fotocamere digitali, e TIFF/IT (Information Technology), che soddisfa le esigenze del settore editoriale. Questi sottoinsiemi lavorano per garantire che i file siano conformi a profili specifici, migliorando l'interoperabilità tra diverse piattaforme e applicazioni.
La compressione è un altro aspetto significativo di TIFF, poiché il formato supporta sia schemi di compressione senza perdita di dati che con perdita di dati. La compressione senza perdita di dati, come LZW (Lempel-Ziv-Welch) e Deflate (simile a ZIP), è preferita per applicazioni in cui la conservazione della qualità dell'immagine originale è fondamentale. La compressione con perdita di dati, come JPEG, può essere utilizzata quando la dimensione del file è una preoccupazione più critica della fedeltà perfetta. Mentre la flessibilità di TIFF nella compressione è un punto di forza, richiede anche agli utenti di comprendere i compromessi coinvolti nella scelta di un metodo di compressione.
Uno degli aspetti più tecnici di TIFF è l'intestazione del file, che contiene informazioni importanti sul file, incluso l'ordine dei byte utilizzato all'interno del file. TIFF supporta sia l'ordine dei byte big-endian (Motorola) che little-endian (Intel) e i primi byte dell'intestazione indicano quale di questi viene utilizzato, garantendo che i file TIFF possano essere letti correttamente su diversi sistemi e architetture. Inoltre, l'intestazione specifica l'offset al primo IFD, indicando essenzialmente dove iniziano i dati dell'immagine e i metadati, un aspetto cruciale per la lettura del file.
La gestione di immagini con elevata gamma dinamica (HDR) è un'altra area in cui TIFF eccelle. Attraverso l'uso di valori in virgola mobile per i dati dei pixel, i file TIFF possono rappresentare una gamma più ampia di valori di luminanza e colore rispetto ai formati di immagine standard, soddisfacendo le esigenze di settori come effetti speciali, cinema digitale e fotografia professionale che richiedono una tale acquisizione e riproduzione di immagini di alta qualità.
Nonostante la sua versatilità e il suo uso diffuso in ambito professionale, il formato TIFF non è esente da critiche. La stessa flessibilità che rende TIFF così potente contribuisce anche alle sue complessità, rendendo difficile lavorare con esso senza software specializzato o una profonda comprensione delle sue complessità. Inoltre, le dimensioni dei file delle immagini TIFF possono essere considerevolmente grandi, soprattutto quando si tratta di dati di immagini non compressi o immagini ad alta risoluzione, portando a sfide di archiviazione e trasmissione.
Nel corso degli anni, sono stati fatti sforzi per migliorare ulteriormente le capacità di TIFF e al contempo affrontare i suoi limiti. Ad esempio, BigTIFF è un'estensione della specifica TIFF originale che consente file di dimensioni superiori a 4 GB, rispondendo alla necessità di lavorare con immagini ad altissima risoluzione o dettagliate che superano i limiti dei file TIFF standard. Questa evoluzione riflette il continuo sviluppo e adattamento di TIFF per soddisfare le esigenze della tecnologia in avanzamento e delle applicazioni emergenti.
In conclusione, il Tagged Image File Format (TIFF) rappresenta una testimonianza delle mutevoli esigenze e sfide dell'archiviazione delle immagini digitali, bilanciando flessibilità e complessità. La sua capacità di incapsulare dati di immagine e metadati dettagliati, supportare diversi schemi di compressione e adattarsi a varie impostazioni professionali lo rende un formato duraturo. Tuttavia, navigare nelle sue complessità richiede una solida comprensione della sua struttura e delle sue capacità. Man mano che la tecnologia di imaging digitale continua ad avanzare, è probabile che il formato TIFF si evolva, mantenendo la sua rilevanza e utilità nei domini professionali e creativi.
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