JPG Eliminar fondo
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La eliminación de fondo separa un sujeto de su entorno para que puedas colocarlo sobre transparencia, cambiar la escena o componerlo en un nuevo diseño. Bajo el capó, estás estimando una máscara alfa, una opacidad por píxel de 0 a 1, y luego aplicando composición alfa al primer plano sobre otra cosa. Esta es la matemática de Porter–Duff y la causa de problemas comunes como los “flecos” y alfa recto vs. pre-multiplicado. Para obtener una guía práctica sobre la pre-multiplicación y el color lineal, consulta las notas de Win2D de Microsoft, Søren Sandmann y el artículo de Lomont sobre la mezcla lineal.
Las principales formas en que la gente elimina los fondos
1) Croma (“pantalla verde/azul”)
Si puedes controlar la captura, pinta el fondo de un color sólido (a menudo verde) y elimina ese tono. Es rápido, de eficacia probada en cine y televisión, e ideal para vídeo. Las desventajas son la iluminación y el vestuario: la luz de color se derrama sobre los bordes (especialmente el pelo), por lo que usarás herramientas de eliminación de derrame de color para neutralizar la contaminación. Algunas buenas introducciones son la documentación de Nuke, Mixing Light y una demostración práctica de Fusion.
2) Segmentación interactiva (CV clásica)
Para imágenes individuales con fondos desordenados, los algoritmos interactivos necesitan algunas pistas del usuario, por ejemplo, un rectángulo suelto o garabatos, y generan una máscara nítida. El método canónico es GrabCut (capítulo de libro), que aprende modelos de color para el primer plano/fondo y utiliza cortes de grafo de forma iterativa para separarlos. Verás ideas similares en la Selección de primer plano de GIMP basada en SIOX (plugin de ImageJ).
3) Matting de imagen (alfa de grano fino)
El Matting resuelve la transparencia fraccional en los límites tenues (pelo, pelaje, humo, vidrio). El matting de forma cerrada clásico toma un trimapa (definitivamente-primer plano/definitivamente-fondo/desconocido) y resuelve un sistema lineal para alfa con una fuerte precisión de borde. El matting de imagen profundo moderno entrena redes neuronales en el conjunto de datos Adobe Composition-1K (documentos de MMEditing), y se evalúa con métricas como SAD, MSE, Gradiente y Conectividad (explicador del benchmark).
4) Recortes de aprendizaje profundo (sin trimapa)
- U2-Net (detección de objetos salientes) es un potente motor general de “eliminación de fondo” (repositorio).
- MODNet se dirige al matting de retratos en tiempo real (PDF).
- F, B, Alpha (FBA) Matting predice conjuntamente el primer plano, el fondo y el alfa para reducir los halos de color (repositorio).
- Background Matting V2 asume una placa de fondo y produce mates a nivel de hebra en tiempo real hasta 4K/30fps (página del proyecto, repositorio).
El trabajo de segmentación relacionado también es útil: DeepLabv3+ refina los límites con un codificador-decodificador y convoluciones atrous (PDF); Mask R-CNN proporciona máscaras por instancia (PDF); y SAM (Segment Anything) es un modelo de base controlable por prompts que genera máscaras de cero disparos en imágenes no familiares.
Qué hacen las herramientas populares
- Photoshop: la acción rápida Eliminar fondo ejecuta “Seleccionar sujeto → máscara de capa” bajo el capó (confirmado aquí; tutorial).
- GIMP: Selección de primer plano (SIOX).
- Canva: Eliminador de fondo de 1 clic para imágenes y vídeos cortos.
- remove.bg: aplicación web + API para automatización.
- Dispositivos Apple: “Levantar sujeto” a nivel de sistema en Fotos/Safari/Vista rápida (recortes en iOS).
Consejos de flujo de trabajo para recortes más limpios
- Dispara de forma inteligente. Una buena iluminación y un fuerte contraste entre el sujeto y el fondo ayudan a todos los métodos. Con pantallas verdes/azules, planifica la eliminación del derrame de color (guía).
- Empieza con una selección amplia y luego refina los detalles. Ejecuta una selección automática (Seleccionar sujeto, U2-Net, SAM), luego refina los bordes con pinceles o matting (p. ej., de forma cerrada).
- Ten en cuenta la semitransparencia. El vidrio, los velos, el desenfoque de movimiento, el pelo alborotado necesitan un alfa real (no solo una máscara dura). Los métodos que también recuperan F/B/α minimizan los halos.
- Conoce tu alfa. Recto vs. pre-multiplicado producen un comportamiento de borde diferente; exporta/compón de forma coherente (ver descripción general, Hargreaves).
- Elige la salida correcta. Para “sin fondo”, entrega un ráster con un alfa limpio (p. ej., PNG/WebP) o conserva los archivos en capas con máscaras si se esperan más ediciones. La clave es la calidad del alfa que calculaste, arraigada en Porter–Duff.
Calidad y evaluación
El trabajo académico informa de errores de SAD, MSE, Gradiente y Conectividad en Composition-1K. Si estás eligiendo un modelo, busca esas métricas (definiciones de métricas; sección de métricas de Background Matting). Para retratos/vídeo, MODNet y Background Matting V2 son potentes; para imágenes generales de “objetos salientes”, U2-Net es una base sólida; para transparencias difíciles, FBA puede ser más limpio.
Casos extremos comunes (y soluciones)
- Pelo y pelaje: prefiere el matting (trimapa o matting de retratos como MODNet) e inspecciona sobre un fondo de tablero de ajedrez.
- Estructuras finas (radios de bicicleta, hilo de pescar): utiliza entradas de alta resolución y un segmentador consciente de los límites como DeepLabv3+ como paso previo al matting.
- Cosas transparentes (humo, vidrio): necesitas alfa fraccional y, a menudo, estimación del color del primer plano (FBA).
- Videoconferencias: si puedes capturar una placa limpia, Background Matting V2 parece más natural que las ingenuas opciones de “fondo virtual”.
Dónde aparece esto en el mundo real
- Comercio electrónico: los mercados (p. ej., Amazon) a menudo requieren un fondo de imagen principal blanco puro; consulta la Guía de imágenes de productos (RGB 255,255,255).
- Herramientas de diseño: el Eliminador de fondo de Canva y Eliminar fondo de Photoshop agilizan los recortes rápidos.
- Comodidad en el dispositivo: “Levantar sujeto” de iOS/macOS es ideal para compartir de forma casual.
Por qué los recortes a veces parecen falsos (y soluciones)
- Derrame de color: la luz verde/azul envuelve al sujeto; utiliza controles de eliminación de derrame de color o reemplazo de color específico.
- Halo/flecos: generalmente una falta de coincidencia en la interpretación alfa (recto vs. pre-multiplicado) o píxeles de borde contaminados por el fondo antiguo; convierte/interpreta correctamente (descripción general, detalles).
- Desenfoque/grano incorrectos: pega un sujeto nítido en un fondo suave y resaltará; iguala el desenfoque de la lente y el grano después de la composición (ver conceptos básicos de Porter–Duff).
Manual TL;DR
- Si controlas la captura: usa croma; ilumina de manera uniforme; planifica la eliminación del derrame de color.
- Si es una foto única: prueba Eliminar fondo de Photoshop, el eliminador de fondos de Canva o remove.bg; refina los bordes con pinceles o técnicas de matting para el pelo.
- Si necesitas bordes de calidad de producción: usa matting ( de forma cerrada o profundo) y comprueba el alfa en la transparencia; ten en cuenta la interpretación del canal alfa.
- Para retratos/vídeo: considera MODNet o Background Matting V2; para la segmentación guiada por clics, SAM es un potente front-end.
¿Qué es el formato JPG?
Formato JFIF del Grupo Conjunto de Expertos en Fotografía
El formato de imagen JPEG (Joint Photographic Experts Group), comúnmente conocido como JPG, es un método ampliamente utilizado de compresión con pérdida para imágenes digitales, particularmente para aquellas imágenes producidas por fotografía digital. El grado de compresión se puede ajustar, lo que permite una compensación seleccionable entre el tamaño de almacenamiento y la calidad de la imagen. JPEG normalmente logra una compresión de 10:1 con poca pérdida perceptible en la calidad de la imagen.
La compresión JPEG se utiliza en varios formatos de archivo de imagen. JPEG/Exif es el formato de imagen más común utilizado por cámaras digitales y otros dispositivos de captura de imágenes fotográficas; junto con JPEG/JFIF, es el formato más común para almacenar y transmitir imágenes fotográficas en la World Wide Web. Estas variaciones de formato a menudo no se distinguen y simplemente se denominan JPEG.
El formato JPEG incluye una variedad de estándares, incluidos JPEG/Exif, JPEG/JFIF y JPEG 2000, que es un estándar más nuevo que ofrece una mejor eficiencia de compresión con mayor complejidad computacional. El estándar JPEG es complejo, con varias partes y perfiles, pero el estándar JPEG más utilizado es el JPEG de línea base, que es a lo que la mayoría de la gente se refiere cuando menciona imágenes 'JPEG'.
El algoritmo de compresión JPEG es en su núcleo una técnica de compresión basada en la transformada discreta del coseno (DCT). La DCT es una transformada relacionada con Fourier similar a la transformada discreta de Fourier (DFT), pero que utiliza solo funciones coseno. La DCT se utiliza porque tiene la propiedad de concentrar la mayor parte de la señal en la región de frecuencia más baja del espectro, que se correlaciona bien con las propiedades de las imágenes naturales.
El proceso de compresión JPEG implica varios pasos. Inicialmente, la imagen se convierte de su espacio de color original (generalmente RGB) a un espacio de color diferente conocido como YCbCr. El espacio de color YCbCr separa la imagen en un componente de luminancia (Y), que representa los niveles de brillo, y dos componentes de crominancia (Cb y Cr), que representan la información de color. Esta separación es beneficiosa porque el ojo humano es más sensible a las variaciones de brillo que de color, lo que permite una compresión más agresiva de los componentes de crominancia sin afectar significativamente la calidad de imagen percibida.
Después de la conversión del espacio de color, la imagen se divide en bloques, normalmente de 8x8 píxeles de tamaño. Luego, cada bloque se procesa por separado. Para cada bloque, se aplica la DCT, que transforma los datos del dominio espacial en datos del dominio de frecuencia. Este paso es crucial ya que hace que los datos de la imagen sean más susceptibles a la compresión, ya que las imágenes naturales tienden a tener componentes de baja frecuencia que son más significativos que los componentes de alta frecuencia.
Una vez que se aplica la DCT, los coeficientes resultantes se cuantifican. La cuantificación es el proceso de mapear un gran conjunto de valores de entrada a un conjunto más pequeño, reduciendo efectivamente el número de bits necesarios para almacenarlos. Esta es la principal fuente de pérdida en la compresión JPEG. El paso de cuantificación está controlado por una tabla de cuantificación, que determina cuánta compresión se aplica a cada coeficiente DCT. Al ajustar la tabla de cuantificación, los usuarios pueden intercambiar entre la calidad de la imagen y el tamaño del archivo.
Después de la cuantificación, los coeficientes se linealizan mediante escaneo en zigzag, que los ordena por frecuencia creciente. Este paso es importante porque agrupa los coeficientes de baja frecuencia que tienen más probabilidades de ser significativos y los coeficientes de alta frecuencia que tienen más probabilidades de ser cero o casi cero después de la cuantificación. Este ordenamiento facilita el siguiente paso, que es la codificación de entropía.
La codificación de entropía es un método de compresión sin pérdidas que se aplica a los coeficientes DCT cuantificados. La forma más común de codificación de entropía utilizada en JPEG es la codificación de Huffman, aunque el estándar también admite la codificación aritmética. La codificación de Huffman funciona asignando códigos más cortos a elementos más frecuentes y códigos más largos a elementos menos frecuentes. Dado que las imágenes naturales tienden a tener muchos coeficientes cero o casi cero después de la cuantificación, especialmente en la región de alta frecuencia, la codificación de Huffman puede reducir significativamente el tamaño de los datos comprimidos.
El paso final en el proceso de compresión JPEG es almacenar los datos comprimidos en un formato de archivo. El formato más común es el formato de intercambio de archivos JPEG (JFIF), que define cómo representar los datos comprimidos y los metadatos asociados, como las tablas de cuantificación y las tablas de códigos de Huffman, en un archivo que puede ser decodificado por una amplia gama de software. Otro formato común es el formato de archivo de imagen intercambiable (Exif), que es utilizado por cámaras digitales e incluye metadatos como la configuración de la cámara y la información de la escena.
Los archivos JPEG también incluyen marcadores, que son secuencias de código que definen ciertos parámetros o acciones en el archivo. Estos marcadores pueden indicar el inicio de una imagen, el final de una imagen, definir tablas de cuantificación, especificar tablas de códigos de Huffman y más. Los marcadores son esenciales para la decodificación adecuada de la imagen JPEG, ya que proporcionan la información necesaria para reconstruir la imagen a partir de los datos comprimidos.
Una de las características clave de JPEG es su soporte para codificación progresiva. En JPEG progresivo, la imagen se codifica en múltiples pasadas, cada una mejorando la calidad de la imagen. Esto permite que se muestre una versión de baja calidad de la imagen mientras el archivo aún se está descargando, lo que puede ser particularmente útil para imágenes web. Los archivos JPEG progresivos son generalmente más grandes que los archivos JPEG de línea base, pero la diferencia de calidad durante la carga puede mejorar la experiencia del usuario.
A pesar de su uso generalizado, JPEG tiene algunas limitaciones. La naturaleza con pérdida de la compresión puede provocar artefactos como el bloqueo, donde la imagen puede mostrar cuadrados visibles, y el "timbre", donde los bordes pueden ir acompañados de oscilaciones espurias. Estos artefactos son más notables en niveles de compresión más altos. Además, JPEG no es adecuado para imágenes con bordes afilados o texto de alto contraste, ya que el algoritmo de compresión puede difuminar los bordes y reducir la legibilidad.
Para abordar algunas de las limitaciones del estándar JPEG original, se desarrolló JPEG 2000. JPEG 2000 ofrece varias mejoras con respecto a JPEG de línea base, incluida una mejor eficiencia de compresión, soporte para compresión sin pérdida y la capacidad de manejar una gama más amplia de tipos de imagen de manera efectiva. Sin embargo, JPEG 2000 no ha tenido una adopción generalizada en comparación con el estándar JPEG original, en gran parte debido a la mayor complejidad computacional y la falta de soporte en algunos software y navegadores web.
En conclusión, el formato de imagen JPEG es un método complejo pero eficiente para comprimir imágenes fotográficas. Su amplia adopción se debe a su flexibilidad para equilibrar la calidad de la imagen con el tamaño del archivo, lo que lo hace adecuado para una variedad de aplicaciones, desde gráficos web hasta fotografía profesional. Si bien tiene sus inconvenientes, como la susceptibilidad a los artefactos de compresión, su facilidad de uso y soporte en una amplia gama de dispositivos y software lo convierten en uno de los formatos de imagen más populares en uso en la actualidad.
Formatos de archivo compatibles
AAI.aai
Imagen Dune AAI
AI.ai
Adobe Illustrator CS2
AVIF.avif
Formato de archivo de imagen AV1
BAYER.bayer
Imagen Bayer en bruto
BMP.bmp
Imagen bitmap de Microsoft Windows
CIN.cin
Archivo de imagen Cineon
CLIP.clip
Máscara de clip de imagen
CMYK.cmyk
Muestras de cian, magenta, amarillo y negro en bruto
CUR.cur
Icono de Microsoft
DCX.dcx
ZSoft IBM PC Paintbrush multipágina
DDS.dds
Superficie DirectDraw de Microsoft
DPX.dpx
Imagen SMTPE 268M-2003 (DPX 2.0)
DXT1.dxt1
Superficie DirectDraw de Microsoft
EPDF.epdf
Formato de documento portátil encapsulado
EPI.epi
Formato de intercambio PostScript encapsulado de Adobe
EPS.eps
PostScript encapsulado de Adobe
EPSF.epsf
PostScript encapsulado de Adobe
EPSI.epsi
Formato de intercambio PostScript encapsulado de Adobe
EPT.ept
PostScript encapsulado con vista previa TIFF
EPT2.ept2
PostScript encapsulado Nivel II con vista previa TIFF
EXR.exr
Imagen de alto rango dinámico (HDR)
FF.ff
Farbfeld
FITS.fits
Sistema de Transporte de Imagen Flexible
GIF.gif
Formato de intercambio de gráficos CompuServe
HDR.hdr
Imagen de alto rango dinámico
HEIC.heic
Contenedor de imagen de alta eficiencia
HRZ.hrz
Televisión de barrido lento
ICO.ico
Icono de Microsoft
ICON.icon
Icono de Microsoft
J2C.j2c
Flujo JPEG-2000
J2K.j2k
Flujo JPEG-2000
JNG.jng
Gráficos JPEG Network
JP2.jp2
Sintaxis de formato de archivo JPEG-2000
JPE.jpe
Formato JFIF del Grupo Conjunto de Expertos en Fotografía
JPEG.jpeg
Formato JFIF del Grupo Conjunto de Expertos en Fotografía
JPG.jpg
Formato JFIF del Grupo Conjunto de Expertos en Fotografía
JPM.jpm
Sintaxis de formato de archivo JPEG-2000
JPS.jps
Formato JPS del Grupo Conjunto de Expertos en Fotografía
JPT.jpt
Sintaxis de formato de archivo JPEG-2000
JXL.jxl
Imagen JPEG XL
MAP.map
Base de datos de imágenes sin costuras multiresolución (MrSID)
MAT.mat
Formato de imagen MATLAB nivel 5
PAL.pal
Mapa de pixeles Palm
PALM.palm
Mapa de pixeles Palm
PAM.pam
Formato común de mapa de bits 2-dimensional
PBM.pbm
Formato de mapa de bits portable (blanco y negro)
PCD.pcd
Photo CD
PCT.pct
Apple Macintosh QuickDraw/PICT
PCX.pcx
ZSoft IBM PC Paintbrush
PDB.pdb
Formato Palm Database ImageViewer
PDF.pdf
Formato de Documento Portátil
PDFA.pdfa
Formato de Archivo de Documento Portátil
PFM.pfm
Formato flotante portable
PGM.pgm
Formato de mapa de grises portable (escala de grises)
PGX.pgx
Formato sin comprimir JPEG 2000
PICT.pict
Apple Macintosh QuickDraw/PICT
PJPEG.pjpeg
Formato JFIF del Grupo Conjunto de Expertos en Fotografía
PNG.png
Gráficos de red portátiles
PNG00.png00
PNG que hereda profundidad de bits, tipo de color de la imagen original
PNG24.png24
RGB opaco o transparente binario de 24 bits (zlib 1.2.11)
PNG32.png32
RGBA opaco o transparente binario de 32 bits
PNG48.png48
RGB opaco o transparente binario de 48 bits
PNG64.png64
RGBA opaco o transparente binario de 64 bits
PNG8.png8
Índice opaco o transparente binario de 8 bits
PNM.pnm
Anymap portable
PPM.ppm
Formato de mapa de bits portable (color)
PS.ps
Archivo PostScript de Adobe
PSB.psb
Formato de documento grande de Adobe
PSD.psd
Mapa de bits Photoshop de Adobe
RGB.rgb
Muestras de rojo, verde y azul en bruto
RGBA.rgba
Muestras de rojo, verde, azul y alfa en bruto
RGBO.rgbo
Muestras de rojo, verde, azul y opacidad en bruto
SIX.six
Formato de gráficos DEC SIXEL
SUN.sun
Formato Rasterfile de Sun
SVG.svg
Gráficos vectoriales escalables
TIFF.tiff
Formato de archivo de imagen etiquetado
VDA.vda
Imagen Truevision Targa
VIPS.vips
Imagen VIPS
WBMP.wbmp
Imagen inalámbrica Bitmap (nivel 0)
WEBP.webp
Formato de imagen WebP
YUV.yuv
CCIR 601 4:1:1 o 4:2:2
Preguntas frecuentes
¿Cómo funciona esto?
Este convertidor funciona completamente en tu navegador. Cuando seleccionas un archivo, se lee en la memoria y se convierte al formato seleccionado. Luego puedes descargar el archivo convertido.
¿Cuánto tarda en convertir un archivo?
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¿Qué tipos de archivo puedo convertir?
Soportamos la conversión entre todos los formatos de imagen, incluyendo JPEG, PNG, GIF, WebP, SVG, BMP, TIFF y más.
¿Cuánto cuesta esto?
Este convertidor es completamente gratis, y siempre será gratis. Debido a que funciona en tu navegador, no tenemos que pagar por servidores, así que no necesitamos cobrarte.
¿Puedo convertir múltiples archivos a la vez?
¡Sí! Puedes convertir tantos archivos como quieras a la vez. Sólo selecciona múltiples archivos cuando los agregues.