JPT 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 JPT?
Sintaxis de formato de archivo JPEG-2000
El formato de imagen JPS, abreviatura de JPEG Stereo, es un formato de archivo utilizado para almacenar fotografías estereoscópicas tomadas por cámaras digitales o creadas por software de renderizado 3D. Es esencialmente una disposición de dos imágenes JPEG una al lado de la otra dentro de un solo archivo que, cuando se ve a través del software o hardware apropiado, proporciona un efecto 3D. Este formato es particularmente útil para crear una ilusión de profundidad en las imágenes, lo que mejora la experiencia de visualización para los usuarios con sistemas de visualización compatibles o gafas 3D.
El formato JPS aprovecha la técnica de compresión JPEG (Joint Photographic Experts Group) bien establecida para almacenar las dos imágenes. JPEG es un método de compresión con pérdida, lo que significa que reduce el tamaño del archivo descartando selectivamente información menos importante, a menudo sin una disminución notable en la calidad de la imagen para el ojo humano. Esto hace que los archivos JPS sean relativamente pequeños y manejables, a pesar de contener dos imágenes en lugar de una.
Un archivo JPS es esencialmente un archivo JPEG con una estructura específica. Contiene dos imágenes comprimidas en JPEG una al lado de la otra dentro de un solo cuadro. Estas imágenes se denominan imágenes del ojo izquierdo y del ojo derecho, y representan perspectivas ligeramente diferentes de la misma escena, imitando la ligera diferencia entre lo que ve cada uno de nuestros ojos. Esta diferencia es lo que permite la percepción de profundidad cuando las imágenes se ven correctamente.
La resolución estándar para una imagen JPS suele ser el doble del ancho de una imagen JPEG estándar para acomodar tanto la imagen izquierda como la derecha. Por ejemplo, si una imagen JPEG estándar tiene una resolución de 1920x1080 píxeles, una imagen JPS tendría una resolución de 3840x1080 píxeles, con cada imagen lado a lado ocupando la mitad del ancho total. Sin embargo, la resolución puede variar según la fuente de la imagen y el uso previsto.
Para ver una imagen JPS en 3D, el espectador debe utilizar un dispositivo de visualización o software compatible que pueda interpretar las imágenes una al lado de la otra y presentarlas a cada ojo por separado. Esto se puede lograr a través de varios métodos, como el 3D anaglifo, donde las imágenes se filtran por color y se ven con gafas de colores; 3D polarizado, donde las imágenes se proyectan a través de filtros polarizados y se ven con gafas polarizadas; o 3D de obturador activo, donde las imágenes se muestran alternativamente y se sincronizan con gafas de obturador que se abren y cierran rápidamente para mostrar a cada ojo la imagen correcta.
La estructura del archivo de una imagen JPS es similar a la de un archivo JPEG estándar. Contiene un encabezado, que incluye el marcador SOI (Inicio de imagen), seguido de una serie de segmentos que contienen varias partes de metadatos y los datos de la imagen en sí. Los segmentos incluyen los marcadores APP (Aplicación), que pueden contener información como los metadatos Exif, y el segmento DQT (Definir tabla de cuantificación), que define las tablas de cuantificación utilizadas para comprimir los datos de la imagen.
Uno de los segmentos clave en un archivo JPS es el segmento JFIF (Formato de intercambio de archivos JPEG), que especifica que el archivo cumple con el estándar JFIF. Este segmento es importante para garantizar la compatibilidad con una amplia gama de software y hardware. También incluye información como la relación de aspecto y la resolución de la imagen en miniatura, que se puede utilizar para vistas previas rápidas.
Los datos de imagen reales en un archivo JPS se almacenan en el segmento SOS (Inicio de escaneo), que sigue al encabezado y los segmentos de metadatos. Este segmento contiene los datos de imagen comprimidos tanto para la imagen izquierda como para la derecha. Los datos se codifican utilizando el algoritmo de compresión JPEG, que implica una serie de pasos que incluyen conversión de espacio de color, submuestreo, transformada discreta del coseno (DCT), cuantificación y codificación de entropía.
La conversión del espacio de color es el proceso de convertir los datos de la imagen del espacio de color RGB, que se utiliza comúnmente en cámaras digitales y pantallas de computadora, al espacio de color YCbCr, que se utiliza en la compresión JPEG. Esta conversión 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. Esto es beneficioso para la compresión porque el ojo humano es más sensible a los cambios 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.
El submuestreo es un proceso que aprovecha la menor sensibilidad del ojo humano al detalle del color al reducir la resolución de los componentes de crominancia en relación con el componente de luminancia. Las relaciones de submuestreo comunes incluyen 4:4:4 (sin submuestreo), 4:2:2 (reduciendo la resolución horizontal de la crominancia a la mitad) y 4:2:0 (reduciendo tanto la resolución horizontal como vertical de la crominancia a la mitad). La elección de la relación de submuestreo puede afectar el equilibrio entre la calidad de la imagen y el tamaño del archivo.
La transformada discreta del coseno (DCT) se aplica a pequeños bloques de la imagen (normalmente 8x8 píxeles) para convertir los datos del dominio espacial al dominio de la frecuencia. Este paso es crucial para la compresión JPEG porque permite la separación de los detalles de la imagen en componentes de importancia variable, siendo los componentes de mayor frecuencia a menudo menos perceptibles para el ojo humano. Estos componentes pueden entonces cuantificarse, o reducirse en precisión, para lograr la compresión.
La cuantificación es el proceso de mapear un rango de valores a un solo valor cuántico, reduciendo efectivamente la precisión de los coeficientes DCT. Aquí es donde entra en juego la naturaleza con pérdida de la compresión JPEG, ya que se descarta parte de la información de la imagen. El grado de cuantificación está determinado por las tablas de cuantificación especificadas en el segmento DQT, y se puede ajustar para equilibrar la calidad de la imagen con el tamaño del archivo.
El paso final en el proceso de compresión JPEG es la codificación de entropía, que es una forma de compresión sin pérdida. El método más común utilizado en JPEG es la codificación Huffman, que asigna códigos más cortos a valores más frecuentes y códigos más largos a valores menos frecuentes. Esto reduce el tamaño general de los datos de la imagen sin ninguna pérdida adicional de información.
Además de las técnicas de compresión JPEG estándar, el formato JPS también puede incluir metadatos específicos relacionados con la naturaleza estereoscópica de las imágenes. Estos metadatos pueden incluir información sobre la configuración de paralaje, los puntos de convergencia y cualquier otro dato que pueda ser necesario para mostrar correctamente el efecto 3D. Estos metadatos generalmente se almacenan en los segmentos APP del archivo.
El formato JPS es compatible con una variedad de aplicaciones de software y dispositivos, incluidos televisores 3D, cascos de realidad virtual y visores de fotos especializados. Sin embargo, no es tan compatible como el formato JPEG estándar, por lo que los usuarios pueden necesitar utilizar un software específico o convertir los archivos JPS a otro formato para una compatibilidad más amplia.
Uno de los desafíos con el formato JPS es garantizar que las imágenes izquierda y derecha estén correctamente alineadas y tengan el paralaje correcto. La desalineación o el paralaje incorrecto pueden provocar una experiencia de visualización incómoda y pueden causar fatiga visual o dolores de cabeza. Por lo tanto, es importante que los fotógrafos y artistas 3D capturen o creen cuidadosamente las imágenes con los parámetros estereoscópicos correctos.
En conclusión, el formato de imagen JPS es un formato de archivo especializado diseñado para almacenar y mostrar imágenes estereoscópicas. Se basa en las técnicas de compresión JPEG establecidas para crear una forma compacta y eficiente de almacenar fotografías en 3D. Si bien ofrece una experiencia de visualización única, el formato requiere hardware o software compatible para ver las imágenes en 3D y puede presentar desafíos en términos de alineación y paralaje. A pesar de estos desafíos, el formato JPS sigue siendo una herramienta valiosa para fotógrafos, artistas 3D y entusiastas que desean capturar y compartir la profundidad y el realismo del mundo en formato digital.
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?
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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.
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¡Sí! Puedes convertir tantos archivos como quieras a la vez. Sólo selecciona múltiples archivos cuando los agregues.