PNM 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 PNM?
Anymap portable
El formato Portable Any Map (PNM) es un formato de archivo de imagen simplista diseñado para facilitar el intercambio de datos de imágenes entre diferentes plataformas. Es un término colectivo que se refiere a una familia de formatos bajo el paraguas de Netpbm (Portable BitMap, Portable GrayMap, Portable PixMap), cada uno diseñado para un tipo específico de imagen. La belleza del formato PNM radica en su sencillez y su representación directa de las imágenes, usando datos ASCII o binarios para almacenar los píxeles de la imagen, lo que lo hace notablemente fácil de leer y escribir de forma programática sin la necesidad de bibliotecas o herramientas de análisis complejas.
Los archivos PNM se clasifican en dos tipos principales según su codificación: formato ASCII (Plano), designado por los números mágicos 'P1', 'P2' y 'P3' para bitmaps, graymaps y pixmaps respectivamente; y formato Binario (Raw), representado por los números mágicos 'P4', 'P5' y 'P6'. Los formatos ASCII son más legibles por humanos y más sencillos de analizar, pero son menos eficientes en términos de tamaño de archivo y velocidad de procesamiento en comparación con sus homólogos binarios, que son más adecuados para aplicaciones reales donde el rendimiento y la eficiencia de almacenamiento son fundamentales.
Cada archivo PNM comienza con un encabezado que incluye un número mágico que indica el tipo de la imagen (PBM, PGM, PPM), seguido de espacio en blanco, las dimensiones de la imagen (ancho y alto) separadas por espacio en blanco y, para los archivos PGM y PPM, el valor máximo de color (también seguido de espacio en blanco) que indica la profundidad de color. El encabezado es simple, pero contiene toda la información esencial necesaria para interpretar el resto del archivo, que consta de los datos de los píxeles.
Los datos de los píxeles en un archivo PNM se almacenan de manera diferente según su tipo. Para los archivos PBM, cada píxel se representa como un valor binario (0 o 1) que indica blanco o negro. Los archivos PGM almacenan cada píxel como un valor de escala de grises, que generalmente oscila entre 0 (negro) y el valor máximo especificado (blanco). Los archivos PPM, al ser imágenes a color, almacenan cada píxel como tres valores separados (rojo, verde y azul), cada uno dentro del rango de 0 al valor máximo especificado. En los formatos ASCII, estos valores se representan como números ASCII separados por espacios en blanco, mientras que en los formatos binarios se almacenan como números binarios, lo que permite una representación más compacta.
Una de las características únicas del formato PNM es su extensibilidad y facilidad de modificación. Debido a su estructura sencilla, es relativamente fácil para los desarrolladores crear programas que manipulen archivos PNM. Por ejemplo, convertir entre diferentes formatos PNM, alterar las dimensiones de la imagen o cambiar las profundidades de color se puede lograr con técnicas de programación sencillas. Esto convierte al formato PNM en una excelente opción para fines educativos, donde se desea comprender los conceptos básicos de la imagen digital y la programación.
A pesar de sus ventajas en cuanto a sencillez y extensibilidad, el formato PNM tiene limitaciones notables. La falta de soporte para metadatos como los datos EXIF (Formato de Archivo de Imagen Intercambiable), que contienen ajustes de la cámara como apertura, tiempo de exposición y velocidad ISO, restringe la utilidad de PNM en la fotografía profesional y en aplicaciones modernas que dependen en gran medida de los metadatos. Además, la ausencia de mecanismos de compresión en los archivos PNM da como resultado tamaños de archivo más grandes en comparación con formatos como JPEG o PNG, que emplean algoritmos complejos para almacenar eficientemente los datos de la imagen.
Para mitigar algunos de estos inconvenientes, se han desarrollado formatos de nivel superior derivados de la familia Netpbm, como el Portable Arbitrary Map (PAM). PAM está diseñado como una alternativa más flexible y moderna a PNM, lo que permite una variedad más amplia de profundidades y canales de color, incluida la transparencia. Los archivos PAM utilizan un número mágico de 'P7' e introducen campos de encabezado adicionales para acomodar estas características mejoradas. Sin embargo, incluso con estas mejoras, los formatos PAM y PNM tienen un uso limitado fuera del ámbito educativo y algunas aplicaciones especializadas.
La importancia del formato PNM, a pesar de sus limitaciones, no puede subestimarse, especialmente en el contexto de la educación y el desarrollo de software. Para los principiantes, el formato sirve como un punto de entrada accesible al mundo de la imagen digital, donde comprender los conceptos fundamentales es crucial antes de pasar a temas más complejos. Proporciona un enfoque práctico para aprender sobre píxeles, procesamiento de imágenes y los conceptos básicos de los formatos de archivo, sin quedar atrapado en los entresijos de los algoritmos de compresión y el manejo de metadatos que se encuentran en formatos más avanzados.
Desde la perspectiva del desarrollo de software, los archivos PNM sirven como un excelente formato intermediario en los flujos de trabajo de procesamiento de imágenes. Debido a su sencillez, convertir imágenes de y hacia PNM es una tarea sencilla, lo que los convierte en ideales para las etapas iniciales del procesamiento donde no se requieren operaciones complejas. Esta interoperabilidad también facilita las pruebas y la depuración de algoritmos de procesamiento de imágenes, ya que los desarrolladores pueden inspeccionar y modificar fácilmente los archivos PNM sin necesidad de herramientas especializadas.
Curiosamente, el formato PNM también encuentra un nicho en ciertos dominios científicos e de investigación donde el control sobre los píxeles individuales es primordial y el sobrecargo adicional de formatos de archivo complejos no es bienvenido. Esto es particularmente cierto en áreas como visión por computadora, reconocimiento de patrones y aprendizaje automático, donde el énfasis está en la manipulación y el análisis de los datos de imagen en lugar de la eficiencia de almacenamiento o visualización de la imagen. En estos campos, la representación sencilla de los píxeles en los archivos PNM puede simplificar significativamente el desarrollo y las pruebas de algoritmos.
Además, la apertura y la sencillez del formato PNM han inspirado el desarrollo de numerosas utilidades y herramientas pequeñas y especializadas dentro de la comunidad de código abierto. Estas herramientas atienden a una amplia gama de necesidades, desde conversiones de imágenes sencillas hasta tareas más especializadas como el análisis de imágenes, el filtrado y la transformación. La capacidad de extender y adaptar fácilmente estas herramientas contribuye a la relevancia y utilidad continuas del formato PNM dentro de contextos específicos, incluso a medida que formatos de imagen más sofisticados se han vuelto predominantes para el uso general.
Sin embargo, también es importante reconocer que a medida que avanzan las tecnologías de imagen digital, la relevancia del formato PNM en las aplicaciones principales continúa disminuyendo. La creciente demanda de imágenes de alta resolución, una gestión sofisticada del color y una compresión eficiente para ahorrar espacio de almacenamiento y tiempos de transferencia significa que formatos como JPEG, PNG y WebP a menudo son opciones más apropiadas para desarrolladores web, fotógrafos y usuarios en general. No obstante, los legados del formato PNM, particularmente su énfasis en la sencillez y la accesibilidad, continúan influyendo en el desarrollo de nuevos formatos de imagen y herramientas de procesamiento.
Si bien el formato PNM puede no ser la primera opción para muchas aplicaciones modernas, su contribución al campo de la imagen digital y la educación no debe pasarse por alto. Sirve como un recordatorio de la importancia de comprender los conceptos fundamentales de la tecnología y el valor de la sencillez en el diseño. A medida que surgen nuevas tecnologías y el panorama digital evoluciona, las lecciones aprendidas al trabajar con el formato PNM seguirán siendo relevantes para educadores, estudiantes y desarrolladores por igual, proporcionando una base sobre la cual se pueden entender y desarrollar sistemas más complejos.
En conclusión, el formato de imagen PNM representa un capítulo significativo en la evolución de las tecnologías de imagen digital. Su sencillez y flexibilidad lo han convertido en una herramienta educativa invaluable y un formato útil para aplicaciones específicas y tareas de desarrollo de software. A pesar de sus limitaciones en términos de compresión, gestión del color y soporte de metadatos, el formato PNM se ha abierto un nicho donde continúa sirviendo a un propósito, demostrando el valor perdurable del diseño sencillo y accesible. A medida que avanzamos, los principios encarnados por el formato PNM sin duda continuarán influyendo en el campo de la imagen digital y más allá.
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
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