Usuwanie tła oddziela obiekt od otoczenia, dzięki czemu można go umieścić na przezroczystości, zamienić scenę lub wkomponować w nowy projekt. Pod maską szacujesz maskę alfa — nieprzezroczystość na piksel od 0 do 1 — a następnie komponujesz pierwszy plan z użyciem kanału alfa na czymś innym. To jest matematyka z Porter–Duff i przyczyna typowych pułapek, takich jak „frędzle” i alfa prosta a premultiplikowana. Praktyczne wskazówki dotyczące premultiplikacji i koloru liniowego można znaleźć w notatkach Win2D firmy Microsoft, Sørena Sandmanna i opracowaniu Lomonta na temat mieszania liniowego.
Jeśli możesz kontrolować przechwytywanie, pomaluj tło na jednolity kolor (często zielony) i wyklucz ten odcień. Jest to szybkie, sprawdzone w filmie i telewizji oraz idealne do wideo. Kompromisy to oświetlenie i garderoba: kolorowe światło rozlewa się na krawędzie (zwłaszcza włosy), więc użyjesz narzędzi do usuwania rozlania, aby zneutralizować zanieczyszczenie. Dobre wprowadzenia obejmują dokumentację Nuke, Mixing Light i praktyczne demo Fusion.
W przypadku pojedynczych obrazów z nieuporządkowanym tłem, algorytmy interaktywne potrzebują kilku wskazówek od użytkownika — np. luźnego prostokąta lub gryzmołów — i tworzą ostrą maskę. Kanoniczną metodą jest GrabCut (rozdział książki), który uczy się modeli kolorów dla pierwszego planu/tła i iteracyjnie wykorzystuje cięcia grafowe do ich rozdzielenia. Podobne pomysły zobaczysz w Zaznaczaniu pierwszego planu w GIMP opartym na SIOX (wtyczka ImageJ).
Matowanie rozwiązuje problem częściowej przezroczystości na delikatnych granicach (włosy, futro, dym, szkło). Klasyczne matowanie w formie zamkniętej przyjmuje trimapę (zdecydowanie-pierwszy plan/zdecydowanie-tło/nieznane) i rozwiązuje układ liniowy dla alfy z dużą dokładnością krawędzi. Nowoczesne głębokie matowanie obrazu uczy sieci neuronowe na zbiorze danych Adobe Composition-1K (dokumentacja MMEditing) i jest oceniane za pomocą metryk takich jak SAD, MSE, Gradient i Connectivity (wyjaśnienie benchmarku).
Powiązane prace nad segmentacją są również przydatne: DeepLabv3+ udoskonala granice za pomocą kodera-dekodera i splotów atrous (PDF); Mask R-CNN generuje maski dla poszczególnych instancji (PDF); a SAM (Segment Anything) to sterowany promptami model podstawowy, który generuje maski w trybie zero-shot na nieznanych obrazach.
Prace akademickie raportują błędy SAD, MSE, Gradient i Connectivity na Composition-1K. Jeśli wybierasz model, szukaj tych metryk (definicje metryk; sekcja metryk Background Matting). W przypadku portretów/wideo MODNet i Background Matting V2 są skuteczne; w przypadku ogólnych obrazów „obiektów wyróżniających się”, U2-Net jest solidną podstawą; w przypadku trudnej przezroczystości FBA daje lepsze rezultaty.
Format obrazu MAT, powszechnie kojarzony z MATLAB, językiem wysokiego poziomu i interaktywnym środowiskiem opracowanym przez MathWorks, nie jest konwencjonalnym formatem obrazu, takim jak JPEG czy PNG. Zamiast tego jest to format pliku do przechowywania macierzy, zmiennych i innych typów danych, które są zwykle używane w MATLAB. Format MAT to skrót od pliku MATLAB MAT. Ten format pliku jest niezbędny dla użytkowników MATLAB, ponieważ umożliwia przechowywanie i zarządzanie danymi sesji, które mogą obejmować zmienne, funkcje, tablice, a nawet obrazy w formacie, który można łatwo załadować z powrotem do przestrzeni roboczej MATLAB w celu dalszej analizy lub przetwarzania.
Pliki MAT są binarnymi kontenerami danych, które mogą przechowywać wiele zmiennych, w tym tablice wielowymiarowe i dane skalarne. Jeśli chodzi o obrazy, MATLAB traktuje je jako macierze, w których każda wartość piksela jest przechowywana jako element w macierzy. W przypadku obrazów w skali szarości jest to macierz dwuwymiarowa, natomiast w przypadku obrazów kolorowych jest to macierz trójwymiarowa z oddzielnymi warstwami dla składowych kolorów czerwonego, zielonego i niebieskiego. Format MAT jest szczególnie przydatny do przechowywania takich danych obrazu, ponieważ zachowuje dokładną precyzję liczbową i strukturę danych, co jest kluczowe dla zastosowań naukowych i inżynieryjnych.
Format pliku MAT ewoluował w czasie, a różne wersje były wydawane wraz z aktualizacjami MATLAB. Najpopularniejszymi wersjami są wersje plików MAT 4, 5 i 7, przy czym wersja 7.3 jest najnowszą według mojej wiedzy z 2023 roku. Każda wersja wprowadziła ulepszenia pod względem pojemności danych, kompresji i zgodności z HDF5 (Hierarchical Data Format version 5), który jest szeroko stosowanym modelem danych, biblioteką i formatem pliku do przechowywania i zarządzania złożonymi danymi.
Wersja 4 pliku MAT jest najprostszym i najstarszym formatem, który nie obsługuje kompresji danych ani złożonych struktur hierarchicznych. Jest używany głównie w celu zapewnienia zgodności ze starszymi wersjami MATLAB. Wersja 5 to bardziej zaawansowany format, który wprowadził takie funkcje, jak kompresja danych, kodowanie znaków Unicode i obsługa liczb zespolonych i obiektów. Wersja 7 dodała więcej ulepszeń, w tym ulepszoną kompresję i możliwość przechowywania większych tablic. Wersja 7.3 w pełni integruje się ze standardem HDF5, umożliwiając plikom MAT wykorzystanie zaawansowanych funkcji HDF5, takich jak większa pojemność danych i bardziej złożona organizacja danych.
Podczas pracy z plikami MAT, szczególnie w przypadku danych obrazu, ważne jest zrozumienie, w jaki sposób MATLAB obsługuje obrazy. MATLAB reprezentuje obrazy jako tablice liczb, przy czym każda liczba odpowiada intensywności piksela w obrazach w skali szarości lub kodowi koloru w obrazach RGB. Na przykład obraz w skali szarości 8-bitowej jest przechowywany jako macierz z wartościami od 0 do 255, gdzie 0 oznacza czerń, 255 oznacza biel, a wartości pomiędzy reprezentują odcienie szarości. W przypadku obrazów kolorowych MATLAB używa trójwymiarowej tablicy, w której pierwsze dwa wymiary odpowiadają pozycjom pikseli, a trzeci wymiar odpowiada kanałom kolorów.
Aby utworzyć plik MAT w MATLAB, można użyć funkcji „zapisz”. Ta funkcja pozwala użytkownikom określić nazwę pliku i zmienne, które chcą zapisać. Na przykład, aby zapisać macierz obrazu o nazwie „img” w pliku MAT o nazwie „imageData.mat”, należy wykonać polecenie „zapisz('imageData.mat', 'img')”. To polecenie utworzy plik MAT zawierający dane obrazu, które można później załadować z powrotem do MATLAB za pomocą funkcji „załaduj”.
Ładowanie pliku MAT jest proste w MATLAB. Funkcja „załaduj” służy do odczytywania danych z pliku i wprowadzania ich do przestrzeni roboczej MATLAB. Na przykład wykonanie „załaduj('imageData.mat')” załaduje zawartość „imageData.mat” do przestrzeni roboczej, umożliwiając użytkownikowi dostęp i manipulowanie zapisanymi danymi obrazu. Polecenie „kto” można użyć po załadowaniu, aby wyświetlić informacje o załadowanych zmiennych, w tym ich rozmiar, kształt i typ danych.
Jedną z głównych zalet formatu MAT jest jego zdolność do kompaktowego i wydajnego przechowywania danych. Podczas zapisywania danych do pliku MAT, MATLAB może zastosować kompresję w celu zmniejszenia rozmiaru pliku. Jest to szczególnie przydatne w przypadku danych obrazu, które mogą być dość duże, zwłaszcza w przypadku obrazów o wysokiej rozdzielczości lub rozbudowanych zestawów danych obrazów. Kompresja używana w plikach MAT jest bezstratna, co oznacza, że gdy dane są ładowane z powrotem do MATLAB, są identyczne z danymi oryginalnymi, bez utraty precyzji lub jakości.
Pliki MAT obsługują również przechowywanie metadanych, które mogą zawierać informacje o pochodzeniu danych, dacie ich utworzenia, użytej wersji MATLAB i wszelkie inne istotne szczegóły. Te metadane mogą być niezwykle cenne podczas udostępniania danych innym osobom lub archiwizowania danych do wykorzystania w przyszłości, ponieważ zapewniają kontekst i gwarantują, że dane można dokładnie zinterpretować i odtworzyć.
Oprócz tablic liczbowych i danych obrazu, pliki MAT mogą przechowywać wiele innych typów danych, takich jak struktury, tablice komórek, tabele i obiekty. Ta elastyczność sprawia, że pliki MAT są wszechstronnym narzędziem dla użytkowników MATLAB, ponieważ mogą one zawierać szeroki zakres typów danych i struktur w jednym pliku. Jest to szczególnie przydatne w przypadku złożonych projektów, które obejmują wiele typów danych, ponieważ wszystkie istotne dane można zapisać w spójny i uporządkowany sposób.
Dla użytkowników, którzy muszą współpracować z plikami MAT poza MATLAB, MathWorks udostępnia bibliotekę wejścia/wyjścia plików MAT, która umożliwia programom napisanym w językach C, C++ i Fortran odczytywanie i zapisywanie plików MAT. Ta biblioteka jest przydatna do integrowania danych MATLAB z innymi aplikacjami lub do opracowywania niestandardowego oprogramowania, które musi mieć dostęp do danych plików MAT. Ponadto biblioteki i narzędzia innych firm są dostępne dla innych języków programowania, takich jak Python, umożliwiając szerszemu zakresowi aplikacji pracę z plikami MAT.
Integracja plików MAT ze standardem HDF5 w wersji 7.3 znacznie rozszerzyła możliwości formatu. HDF5 jest przeznaczony do przechowywania i organizowania dużych ilości danych, a dzięki przyjęciu tego standardu pliki MAT mogą teraz obsługiwać znacznie większe zestawy danych niż wcześniej. Jest to szczególnie ważne w takich dziedzinach, jak uczenie maszynowe, eksploracja danych i obliczenia o wysokiej wydajności, gdzie duże ilości danych są powszechne. Integracja HDF5 oznacza również, że do plików MAT można uzyskać dostęp za pomocą narzędzi zgodnych z HDF5, co jeszcze bardziej zwiększa interoperacyjność z innymi systemami i oprogramowaniem.
Pomimo wielu zalet formatu MAT, należy wziąć pod uwagę pewne kwestie. Jedną z nich jest kwestia zgodności wersji. Wraz z rozwojem MATLAB ewoluował również format pliku MAT, a pliki zapisane w nowszych wersjach mogą nie być zgodne ze starszymi wersjami MATLAB. Użytkownicy muszą być świadomi wersji MATLAB, której używają, oraz wersji pliku MAT, który próbują załadować. MATLAB udostępnia funkcje sprawdzania i określania wersji plików MAT podczas zapisywania, co może pomóc w utrzymaniu zgodności między różnymi wersjami MATLAB.
Kolejną kwestią jest zastrzeżony charakter formatu MAT. Chociaż jest on dobrze udokumentowany i obsługiwany przez MathWorks, nie jest otwartym standardem, jak niektóre inne formaty danych. Może to stanowić wyzwanie podczas udostępniania danych użytkownikom, którzy nie mają dostępu do MATLAB lub kompatybilnego oprogramowania. Jednak integracja z HDF5 złagodziła ten problem w pewnym stopniu, ponieważ HDF5 jest otwartym standardem i istnieje wiele narzędzi do pracy z plikami HDF5.
Podsumowując, format obrazu MAT jest potężnym i elastycznym sposobem przechowywania danych obrazu i innych zmiennych w MATLAB. Jego zdolność do zachowania precyzji liczbowej, obsługi szerokiego zakresu typów danych i integracji ze standardem HDF5 sprawia, że jest to nieocenione narzędzie dla użytkowników MATLAB, zwłaszcza tych pracujących w
Ten konwerter działa w całości w Twojej przeglądarce. Po wybraniu pliku jest on wczytywany do pamięci i konwertowany do wybranego formatu. Następnie możesz pobrać przekonwertowany plik.
Konwersje rozpoczynają się natychmiast, a większość plików jest konwertowana w mniej niż sekundę. Większe pliki mogą zająć więcej czasu.
Twoje pliki nigdy nie są przesyłane na nasze serwery. Są one konwertowane w Twojej przeglądarce, a następnie pobierany jest przekonwertowany plik. Nigdy nie widzimy Twoich plików.
Obsługujemy konwersję między wszystkimi formatami obrazów, w tym JPEG, PNG, GIF, WebP, SVG, BMP, TIFF i innymi.
Ten konwerter jest całkowicie darmowy i zawsze będzie darmowy. Ponieważ działa w Twojej przeglądarce, nie musimy płacić za serwery, więc nie musimy pobierać od Ciebie opłat.
Tak! Możesz konwertować dowolną liczbę plików jednocześnie. Wystarczy wybrać wiele plików podczas ich dodawania.