A remoção de fundo separa um objeto de seu ambiente para que você possa colocá-lo em transparência, trocar a cena ou compô-lo em um novo design. Nos bastidores, você está estimando uma máscara alfa—uma opacidade por pixel de 0 a 1—e então aplicando composição alfa ao primeiro plano sobre outra coisa. Esta é a matemática de Porter–Duff e a causa de problemas comuns como “franjas” e alfa reto vs. pré-multiplicado. Para orientação prática sobre pré-multiplicação e cor linear, consulte as notas do Win2D da Microsoft, Søren Sandmann e o artigo de Lomont sobre mistura linear.
Se você puder controlar a captura, pinte o fundo com uma cor sólida (geralmente verde) e remova esse tom. É rápido, testado e aprovado em filmes e transmissões, e ideal para vídeo. As desvantagens são a iluminação e o vestuário: a luz colorida vaza para as bordas (especialmente o cabelo), então você usará ferramentas de despill para neutralizar a contaminação. Boas referências incluem a documentação do Nuke, Mixing Light e uma demonstração prática do Fusion.
Para imagens únicas com fundos bagunçados, algoritmos interativos precisam de algumas dicas do usuário—por exemplo, um retângulo solto ou rabiscos—e geram uma máscara nítida. O método canônico é GrabCut (capítulo de livro), que aprende modelos de cores para primeiro plano/fundo e usa cortes de grafo iterativamente para separá-los. Você verá ideias semelhantes na Seleção de Primeiro Plano do GIMP baseada em SIOX (plugin ImageJ).
Matting resolve a transparência fracionária em limites finos (cabelo, pelo, fumaça, vidro). O matting de forma fechada clássico pega um trimap (definitivamente-primeiro plano/definitivamente-fundo/desconhecido) e resolve um sistema linear para alfa com forte precisão de borda. O matting de imagem profundo moderno treina redes neurais no conjunto de dados Adobe Composition-1K (documentos do MMEditing), e é avaliado com métricas como SAD, MSE, Gradiente e Conectividade (explicador de benchmark).
Trabalhos de segmentação relacionados também são úteis: DeepLabv3+ refina limites com um codificador-decodificador e convoluções atrous (PDF); Mask R-CNN fornece máscaras por instância (PDF); e SAM (Segment Anything) é um modelo de base controlável por prompt que gera máscaras sem necessidade de treinamento em imagens desconhecidas.
Trabalhos acadêmicos relatam erros de SAD, MSE, Gradiente e Conectividade em Composition-1K. Se você está escolhendo um modelo, procure por essas métricas (definições de métricas; seção de métricas do Background Matting). Para retratos/vídeo, MODNet e Background Matting V2 são potentes; para imagens gerais de “objetos salientes”, U2-Net é uma base sólida; para transparências difíceis, FBA pode apresentar resultados melhores.
O formato de imagem PAM (Portable Arbitrary Map) é um membro relativamente menos conhecido da família de formatos de arquivo de imagem projetados sob o guarda-chuva do projeto Netpbm. É um formato altamente flexível que pode representar uma ampla gama de tipos de imagem com diferentes profundidades e tipos de dados de pixel. O PAM é essencialmente uma extensão dos formatos anteriores PBM (Portable Bitmap), PGM (Portable Graymap) e PPM (Portable Pixmap), conhecidos coletivamente como formatos PNM (Portable Any Map), que foram projetados para simplicidade e facilidade de uso em detrimento de recursos e compactação. O PAM foi introduzido para superar as limitações desses formatos, mantendo sua simplicidade e facilidade de uso.
O formato PAM foi projetado para ser independente de dispositivo e plataforma, o que significa que as imagens salvas neste formato podem ser abertas e manipuladas em qualquer sistema sem se preocupar com problemas de compatibilidade. Isso é obtido armazenando dados de imagem em um formato de texto simples ou binário que pode ser facilmente lido e gravado por uma ampla variedade de softwares. O formato também é extensível, permitindo a inclusão de novos recursos e funcionalidades sem quebrar a compatibilidade com versões anteriores.
Um arquivo PAM consiste em um cabeçalho seguido por dados de imagem. O cabeçalho é um texto ASCII que especifica a largura, altura, profundidade e valor máximo da imagem, bem como o tipo de tupla que define o espaço de cores. O cabeçalho começa com o número mágico 'P7', seguido por uma série de tags separadas por novas linhas que fornecem os metadados necessários. Os dados da imagem seguem imediatamente o cabeçalho e podem ser armazenados em formato binário ou ASCII, sendo o binário a escolha mais comum devido ao seu tamanho de arquivo menor e tempo de processamento mais rápido.
A profundidade especificada no cabeçalho PAM indica o número de canais ou componentes por pixel. Por exemplo, uma profundidade de 3 normalmente representa os canais vermelho, verde e azul de uma imagem colorida, enquanto uma profundidade de 4 pode incluir um canal alfa adicional para transparência. O valor máximo, também especificado no cabeçalho, indica o valor máximo para qualquer canal, que por sua vez determina a profundidade de bits da imagem. Por exemplo, um valor máximo de 255 corresponde a 8 bits por canal.
O tipo de tupla é um recurso-chave do formato PAM, pois define a interpretação dos dados de pixel. Os tipos de tupla comuns incluem 'BLACKANDWHITE', 'GRAYSCALE', 'RGB' e 'RGB_ALPHA', entre outros. Essa flexibilidade permite que os arquivos PAM representem uma ampla variedade de tipos de imagem, de imagens simples em preto e branco a imagens coloridas com transparência. Além disso, tipos de tupla personalizados podem ser definidos, tornando o formato extensível e adaptável a requisitos de imagem especializados.
Os arquivos PAM também podem incluir linhas de comentário opcionais no cabeçalho, que começam com um caractere '#'. Esses comentários são ignorados pelos leitores de imagem e destinam-se a leitores humanos. Eles podem ser usados para armazenar metadados como a data de criação da imagem, o software usado para gerar a imagem ou qualquer outra informação relevante que não se encaixe nos campos de cabeçalho padrão.
Os dados da imagem em um arquivo PAM são armazenados em uma sequência de tuplas, com cada tupla representando um pixel. As tuplas são ordenadas da esquerda para a direita e de cima para baixo, começando com o pixel superior esquerdo da imagem. No formato binário, os dados para cada canal de uma tupla são armazenados como um inteiro binário, com o número de bytes por canal determinado pelo valor máximo especificado no cabeçalho. No formato ASCII, os valores do canal são representados como números decimais ASCII separados por espaços em branco.
Uma das vantagens do formato PAM é sua simplicidade, o que o torna fácil de analisar e gerar. Essa simplicidade vem ao custo do tamanho do arquivo, pois o PAM não inclui nenhum mecanismo de compactação embutido. No entanto, os arquivos PAM podem ser compactados externamente usando algoritmos de compactação de uso geral, como gzip ou bzip2, que podem reduzir significativamente o tamanho do arquivo para armazenamento ou transmissão.
Apesar de suas vantagens, o formato PAM não é amplamente utilizado no mainstream devido ao domínio de outros formatos de imagem como JPEG, PNG e GIF, que oferecem compactação embutida e são suportados por uma gama mais ampla de software e hardware. No entanto, o PAM continua sendo um formato valioso para certas aplicações, particularmente aquelas que requerem um alto grau de flexibilidade ou que envolvem tarefas de processamento ou análise de imagem onde a simplicidade e precisão do formato são benéficas.
No contexto do desenvolvimento de software, o formato PAM é frequentemente usado como um formato intermediário em pipelines de processamento de imagem. Sua estrutura direta facilita a manipulação com scripts ou programas personalizados, e sua flexibilidade permite acomodar a saída de várias etapas de processamento sem perda de informações. Por exemplo, uma imagem pode ser convertida para o formato PAM, processada para aplicar filtros ou transformações e, em seguida, convertida para um formato mais comum para exibição ou distribuição.
A biblioteca Netpbm é o principal pacote de software para trabalhar com PAM e outros formatos Netpbm. Ele fornece uma coleção de ferramentas de linha de comando para converter entre formatos, bem como para realizar manipulações básicas de imagem, como dimensionamento, corte e ajustes de cor. A biblioteca também inclui interfaces de programação para C e outras linguagens, permitindo que os desenvolvedores leiam e gravem arquivos PAM diretamente em seus aplicativos.
Para usuários e desenvolvedores interessados em trabalhar com o formato PAM, há várias considerações a serem lembradas. Primeiro, como o formato é menos comum, nem todos os softwares de visualização e edição de imagem o suportarão nativamente. Pode ser necessário usar ferramentas especializadas ou converter para um formato diferente para determinadas tarefas. Em segundo lugar, a falta de compactação significa que os arquivos PAM podem ser bastante grandes, especialmente para imagens de alta resolução, portanto, o armazenamento e a largura de banda devem ser levados em consideração ao trabalhar com este formato.
Apesar dessas considerações, os pontos fortes do formato PAM o tornam uma ferramenta valiosa em certos contextos. Sua simplicidade e flexibilidade facilitam o desenvolvimento e a experimentação rápidos, e sua extensibilidade garante que ele possa se adaptar às necessidades futuras. Para pesquisa, imagem científica ou qualquer aplicação onde a integridade e precisão dos dados da imagem são primordiais, o PAM oferece uma solução robusta.
Concluindo, o formato de imagem PAM é um formato de arquivo versátil e direto que faz parte da família de formatos de imagem Netpbm. Ele foi projetado para ser simples, flexível e independente de plataforma, tornando-o adequado para uma ampla gama de tipos e aplicações de imagem. Embora possa não ser a melhor escolha para todas as situações, particularmente quando o tamanho do arquivo ou a compatibilidade generalizada são preocupações, seus pontos fortes o tornam uma excelente escolha para aplicações especializadas que requerem a representação e manipulação precisas de dados de imagem. Como tal, continua sendo um formato relevante e útil nos campos de processamento e análise de imagem.
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