MAT Suppression de fond
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La suppression de l'arrière-plan sépare un sujet de son environnement afin que vous puissiez le placer sur la transparence, échanger la scène ou la composer dans un nouveau design. Sous le capot, vous estimez un masque alpha—une opacité par pixel de 0 à 1—puis vous composez alpha le premier plan sur autre chose. C'est le calcul de Porter–Duff et la cause de pièges familiers comme les « franges » et l'alpha droit contre l'alpha prémultiplié. Pour des conseils pratiques sur la prémultiplication et la couleur linéaire, consultez les notes Win2D de Microsoft, Søren Sandmann, et l'article de Lomont sur le mélange linéaire.
Les principales façons de supprimer les arrière-plans
1) Incrustation chroma (« écran vert/bleu »)
Si vous pouvez contrôler la capture, peignez l'arrière-plan d'une couleur unie (souvent verte) et retirez cette teinte. C'est rapide, éprouvé dans le cinéma et la diffusion, et idéal pour la vidéo. Les compromis sont l'éclairage et la garde-robe : la lumière colorée se propage sur les bords (surtout les cheveux), vous utiliserez donc des outils de suppression de déversement pour neutraliser la contamination. De bonnes introductions incluent la documentation de Nuke, Mixing Light, et une démo pratique de Fusion.
2) Segmentation interactive (CV classique)
Pour les images uniques avec des arrière-plans désordonnés, les algorithmes interactifs ont besoin de quelques indices de l'utilisateur, par exemple un rectangle lâche ou des gribouillis, et convergent vers un masque net. La méthode canonique est GrabCut (chapitre de livre), qui apprend les modèles de couleur pour le premier plan/l'arrière-plan et utilise les coupes de graphe de manière itérative pour les séparer. Vous verrez des idées similaires dans la Sélection de premier plan de GIMP basée sur SIOX (plugin ImageJ).
3) Matage d'image (alpha à grain fin)
Le matage résout la transparence fractionnaire aux frontières vaporeuses (cheveux, fourrure, fumée, verre). Le matage classique à forme fermée prend une trimap (certainement-premier plan/certainement-arrière-plan/inconnu) et résout un système linéaire pour l'alpha avec une forte fidélité des bords. Le matage d'image profond moderne entraîne des réseaux de neurones sur l'ensemble de données Adobe Composition-1K (docs MMEditing), et est évalué avec des métriques comme SAD, MSE, Gradient et Connectivité (explication du benchmark).
4) Découpes par apprentissage profond (pas de trimap)
- U2-Net (détection d'objets saillants) est un moteur généraliste puissant pour « supprimer l'arrière-plan » (dépôt).
- MODNet cible le matage de portraits en temps réel (PDF).
- Matage F, B, Alpha (FBA) prédit conjointement le premier plan, l'arrière-plan et l'alpha pour réduire les halos de couleur (dépôt).
- Background Matting V2 suppose un plan de l'arrière-plan seul et produit des masques au niveau du cheveu en temps réel jusqu'à 4K/30fps (page du projet, dépôt).
Les travaux de segmentation connexes sont également utiles : DeepLabv3+ affine les frontières avec un encodeur-décodeur et des convolutions atrous (PDF) ; Mask R-CNN donne des masques par instance (PDF) ; et SAM (Segment Anything) est un modèle de fondation guidé par instructions qui génère des masques sans apprentissage sur des images inconnues.
Ce que font les outils populaires
- Photoshop : l'action rapide Supprimer l'arrière-plan exécute « Sélectionner le sujet → masque de calque » en coulisses (confirmé ici ; tutoriel).
- GIMP : Sélection de premier plan (SIOX).
- Canva : Suppresseur d'arrière-plan en 1 clic pour les images et les courtes vidéos.
- remove.bg : application web + API pour l'automatisation.
- Appareils Apple : « Détacher le sujet » au niveau du système dans Photos/Safari/Aperçu rapide (découpes sur iOS).
Conseils de flux de travail pour des découpes plus propres
- Photographiez intelligemment. Un bon éclairage et un fort contraste sujet-arrière-plan aident toutes les méthodes. Avec les écrans verts/bleus, prévoyez la suppression de déversement (guide).
- Commencez par une sélection globale, puis affinez les détails. Exécutez une sélection automatique (Sélectionner le sujet, U2-Net, SAM), puis affinez les bords avec des pinceaux ou du matage (par exemple, à forme fermée).
- Attention à la semi-transparence. Le verre, les voiles, le flou de mouvement, les cheveux rebelles nécessitent un véritable alpha (pas seulement un masque dur). Les méthodes qui récupèrent également F/B/α minimisent les halos.
- Comprenez le canal alpha. Droit contre prémultiplié produisent un comportement de bord différent ; exportez/composez de manière cohérente (voir aperçu, Hargreaves).
- Choisissez la bonne sortie. Pour « pas d'arrière-plan », fournissez un raster avec un alpha propre (par exemple, PNG/WebP) ou conservez les fichiers en couches avec des masques si d'autres modifications sont attendues. La clé est la qualité de l'alpha que vous avez calculée, ancrée dans Porter–Duff.
Qualité et évaluation
Les travaux universitaires rapportent des erreurs de SAD, MSE, Gradient et Connectivité sur Composition-1K. Si vous choisissez un modèle, recherchez ces métriques (définitions des métriques ; section des métriques de Background Matting). Pour les portraits/vidéos, MODNet et Background Matting V2 sont solides ; pour les images générales d'« objets saillants », U2-Net est une base solide ; pour les transparences difficiles, FBA peut donner de meilleurs résultats.
Cas limites courants (et correctifs)
- Cheveux et fourrure : privilégiez le matage (trimap ou matage de portrait comme MODNet) et inspectez sur un damier.
- Structures fines (rayons de vélo, fil de pêche) : utilisez des entrées haute résolution et un segmenteur sensible aux limites tel que DeepLabv3+ comme étape préalable au matage.
- Objets transparents (fumée, verre) : vous avez besoin d'un alpha fractionnaire et souvent d'une estimation de la couleur du premier plan (FBA).
- Vidéoconférence : si vous pouvez capturer une plaque propre, Background Matting V2 semble plus naturel que les simples bascules « arrière-plan virtuel ».
Où cela apparaît dans le monde réel
- Commerce électronique : les places de marché (par exemple, Amazon) exigent souvent un arrière-plan d'image principal blanc pur ; voir Guide des images de produits (RVB 255,255,255).
- Outils de conception : le Suppresseur d'arrière-plan de Canva et Supprimer l'arrière-plan de Photoshop simplifient les découpes rapides.
- Commodité sur l'appareil : « Détacher le sujet » d'iOS/macOS est idéal pour le partage occasionnel.
Pourquoi les découpes semblent parfois fausses (et correctifs)
- Débordement de couleur : la lumière verte/bleue enveloppe le sujet — utilisez des contrôles de suppression de déversement ou un remplacement de couleur ciblé.
- Halo/franges : généralement une mauvaise interprétation de l'alpha (droit contre prémultiplié) ou des pixels de bord contaminés par l'ancien arrière-plan ; convertissez/interprétez correctement (aperçu, détails).
- Mauvais flou/grain : collez un sujet très net sur un arrière-plan flou et il ressortira ; faites correspondre le flou de l'objectif et le grain après la composition (voir les bases de Porter–Duff).
Guide TL;DR
- Si vous contrôlez la capture : utilisez l'incrustation chroma ; éclairez uniformément ; prévoyez la suppression de déversement.
- S'il s'agit d'une photo unique : essayez Supprimer l'arrière-plan de Photoshop, le suppresseur de Canva ou remove.bg ; affinez avec des pinceaux/matage pour les cheveux.
- Si vous avez besoin de bords de qualité professionnelle : utilisez le matage ( à forme fermée ou profond) et vérifiez l'alpha sur la transparence ; faites attention à l' interprétation de l'alpha.
- Pour les portraits/vidéos : considérez MODNet ou Background Matting V2 ; pour la segmentation guidée par clic, SAM est une puissante interface.
Qu'est-ce que le format MAT ?
Format d'image MATLAB niveau 5
Le format d'image MAT, communément associé à MATLAB, un langage de haut niveau et un environnement interactif développé par MathWorks, n'est pas un format d'image conventionnel comme JPEG ou PNG. Il s'agit plutôt d'un format de fichier permettant de stocker des matrices, des variables et d'autres types de données généralement utilisés dans MATLAB. Le format MAT est une abréviation de MATLAB MAT-file. Ce format de fichier est essentiel pour les utilisateurs de MATLAB car il permet de stocker et de gérer les données de session, qui peuvent inclure des variables, des fonctions, des tableaux et même des images dans un format qui peut être facilement rechargé dans l'espace de travail MATLAB pour une analyse ou un traitement ultérieur.
Les fichiers MAT sont des conteneurs de données binaires pouvant contenir plusieurs variables, notamment des tableaux multidimensionnels et des données scalaires. En ce qui concerne les images, MATLAB les traite comme des matrices avec chaque valeur de pixel stockée comme un élément de la matrice. Pour les images en niveaux de gris, il s'agit d'une matrice bidimensionnelle, tandis que pour les images en couleur, il s'agit d'une matrice tridimensionnelle avec des couches séparées pour les composantes de couleur rouge, verte et bleue. Le format MAT est particulièrement utile pour stocker de telles données d'image car il préserve la précision numérique et la structure exactes des données, ce qui est crucial pour les applications scientifiques et d'ingénierie.
Le format de fichier MAT a évolué au fil du temps, différentes versions étant publiées au fur et à mesure que MATLAB a été mis à jour. Les versions les plus courantes sont les versions 4, 5 et 7 du fichier MAT, la version 7.3 étant la dernière à ma connaissance en 2023. Chaque version a introduit des améliorations en termes de capacité de données, de compression et de compatibilité avec le HDF5 (Hierarchical Data Format version 5), qui est un modèle de données, une bibliothèque et un format de fichier largement utilisés pour stocker et gérer des données complexes.
La version 4 du fichier MAT est le format le plus simple et le plus ancien, qui ne prend pas en charge la compression des données ou les structures hiérarchiques complexes. Il est principalement utilisé pour la compatibilité avec les anciennes versions de MATLAB. La version 5 est un format plus avancé qui a introduit des fonctionnalités telles que la compression des données, l'encodage de caractères Unicode et la prise en charge des nombres et des objets complexes. La version 7 a ajouté d'autres améliorations, notamment une compression améliorée et la possibilité de stocker des tableaux plus volumineux. La version 7.3 s'intègre entièrement à la norme HDF5, permettant aux fichiers MAT d'exploiter les fonctionnalités avancées de HDF5, telles qu'un stockage de données plus volumineux et une organisation de données plus complexe.
Lors du traitement de fichiers MAT, en particulier pour les données d'image, il est important de comprendre comment MATLAB gère les images. MATLAB représente les images sous forme de tableaux de nombres, chaque nombre correspondant à l'intensité d'un pixel dans les images en niveaux de gris ou au code couleur dans les images RVB. Par exemple, une image en niveaux de gris 8 bits est stockée sous forme de matrice avec des valeurs allant de 0 à 255, où 0 représente le noir, 255 représente le blanc et les valeurs intermédiaires représentent des nuances de gris. Dans le cas des images en couleur, MATLAB utilise un tableau tridimensionnel où les deux premières dimensions correspondent aux positions des pixels et la troisième dimension correspond aux canaux de couleur.
Pour créer un fichier MAT dans MATLAB, on peut utiliser la fonction « save ». Cette fonction permet aux utilisateurs de spécifier le nom du fichier et les variables qu'ils souhaitent enregistrer. Par exemple, pour enregistrer une matrice d'image nommée « img » dans un fichier MAT nommé « imageData.mat », il faudrait exécuter la commande « save('imageData.mat', 'img') ». Cette commande créerait un fichier MAT contenant les données d'image qui peuvent être rechargées dans MATLAB ultérieurement à l'aide de la fonction « load ».
Le chargement d'un fichier MAT est simple dans MATLAB. La fonction « load » est utilisée pour lire les données du fichier et les importer dans l'espace de travail MATLAB. Par exemple, l'exécution de « load('imageData.mat') » chargerait le contenu de « imageData.mat » dans l'espace de travail, permettant à l'utilisateur d'accéder aux données d'image stockées et de les manipuler. La commande « whos » peut être utilisée après le chargement pour afficher des informations sur les variables qui ont été chargées, notamment leur taille, leur forme et leur type de données.
L'un des principaux avantages du format MAT est sa capacité à stocker des données de manière compacte et efficace. Lors de l'enregistrement de données dans un fichier MAT, MATLAB peut appliquer une compression pour réduire la taille du fichier. Ceci est particulièrement utile pour les données d'image, qui peuvent être assez volumineuses, en particulier lorsqu'il s'agit d'images haute résolution ou de vastes ensembles de données d'image. La compression utilisée dans les fichiers MAT est sans perte, ce qui signifie que lorsque les données sont rechargées dans MATLAB, elles sont identiques aux données d'origine sans perte de précision ou de qualité.
Les fichiers MAT prennent également en charge le stockage de métadonnées, qui peuvent inclure des informations sur l'origine des données, la date de leur création, la version de MATLAB utilisée et tout autre détail pertinent. Ces métadonnées peuvent être extrêmement précieuses lors du partage de données avec d'autres ou lors de l'archivage de données pour une utilisation future, car elles fournissent un contexte et garantissent que les données peuvent être interprétées et reproduites avec précision.
Outre les tableaux numériques et les données d'image, les fichiers MAT peuvent stocker une variété d'autres types de données, tels que des structures, des tableaux de cellules, des tables et des objets. Cette flexibilité fait des fichiers MAT un outil polyvalent pour les utilisateurs de MATLAB, car ils peuvent encapsuler une large gamme de types de données et de structures dans un seul fichier. Ceci est particulièrement utile pour les projets complexes impliquant plusieurs types de données, car toutes les données pertinentes peuvent être enregistrées de manière cohérente et organisée.
Pour les utilisateurs qui ont besoin d'interagir avec des fichiers MAT en dehors de MATLAB, MathWorks fournit la bibliothèque d'E/S de fichiers MAT, qui permet aux programmes écrits en C, C++ et Fortran de lire et d'écrire des fichiers MAT. Cette bibliothèque est utile pour intégrer des données MATLAB à d'autres applications ou pour développer des logiciels personnalisés qui doivent accéder aux données des fichiers MAT. De plus, des bibliothèques et des outils tiers sont disponibles pour d'autres langages de programmation, tels que Python, permettant à une plus large gamme d'applications de fonctionner avec les fichiers MAT.
L'intégration des fichiers MAT à la norme HDF5 dans la version 7.3 a considérablement étendu les capacités du format. HDF5 est conçu pour stocker et organiser de grandes quantités de données, et en adoptant cette norme, les fichiers MAT peuvent désormais gérer des ensembles de données beaucoup plus volumineux qu'auparavant. Ceci est particulièrement important pour des domaines tels que l'apprentissage automatique, l'exploration de données et le calcul haute performance, où de gros volumes de données sont courants. L'intégration HDF5 signifie également que les fichiers MAT sont accessibles à l'aide d'outils compatibles HDF5, améliorant ainsi l'interopérabilité avec d'autres systèmes et logiciels.
Malgré les nombreux avantages du format MAT, il y a quelques considérations à garder à l'esprit. L'une est la question de la compatibilité des versions. Au fur et à mesure que MATLAB a évolué, le format de fichier MAT a également évolué, et les fichiers enregistrés dans les nouvelles versions peuvent ne pas être compatibles avec les anciennes versions de MATLAB. Les utilisateurs doivent connaître la version de MATLAB qu'ils utilisent et la version du fichier MAT qu'ils essaient de charger. MATLAB fournit des fonctions pour vérifier et spécifier la version des fichiers MAT lors de l'enregistrement, ce qui peut aider à maintenir la compatibilité entre les différentes versions de MATLAB.
Une autre considération est la nature propriétaire du format MAT. Bien qu'il soit bien documenté et pris en charge par MathWorks, il ne s'agit pas d'une norme ouverte comme certains autres formats de données. Cela peut poser des problèmes lors du partage de données avec des utilisateurs qui n'ont pas accès à MATLAB ou à un logiciel compatible. Cependant, l'intégration avec HDF5 a atténué ce problème dans une certaine mesure, car HDF5 est une norme ouverte et de nombreux outils sont disponibles pour travailler avec les fichiers HDF5.
En conclusion, le format d'image MAT est un moyen puissant et flexible de stocker des données d'image et d'autres variables dans MATLAB. Sa capacité à préserver la précision numérique, à prendre en charge une large gamme de types de données et à s'intégrer à la norme HDF5 en fait un outil précieux pour les utilisateurs de MATLAB, en particulier ceux qui travaillent dans les domaines scientifiques et d'ingénierie. Bien qu'il existe certaines considérations concernant la compatibilité des versions et la nature propriétaire du format, les avantages de l'utilisation des fichiers MAT pour le stockage et l'échange de données sont importants. Au fur et à mesure que MATLAB continue d'évolu
Formats supportés
AAI.aai
Image AAI Dune
AI.ai
Adobe Illustrator CS2
AVIF.avif
Format de fichier d'image AV1
BAYER.bayer
Image Bayer brute
BMP.bmp
Image bitmap Windows
CIN.cin
Fichier image Cineon
CLIP.clip
Masque d'image Clip
CMYK.cmyk
Échantillons cyan, magenta, jaune et noir bruts
CUR.cur
Icône Microsoft
DCX.dcx
ZSoft IBM PC Paintbrush multi-page
DDS.dds
Microsoft DirectDraw Surface
DPX.dpx
Image SMTPE 268M-2003 (DPX 2.0)
DXT1.dxt1
Microsoft DirectDraw Surface
EPDF.epdf
Format de document portable encapsulé
EPI.epi
Format d'échange encapsulé PostScript Adobe
EPS.eps
PostScript encapsulé Adobe
EPSF.epsf
PostScript encapsulé Adobe
EPSI.epsi
Format d'échange encapsulé PostScript Adobe
EPT.ept
PostScript encapsulé avec aperçu TIFF
EPT2.ept2
PostScript niveau II encapsulé avec aperçu TIFF
EXR.exr
Image à gamme dynamique élevée (HDR)
FF.ff
Farbfeld
FITS.fits
Système de transport d'images flexible
GIF.gif
Format d'échange de graphiques CompuServe
HDR.hdr
Image à gamme dynamique élevée
HEIC.heic
Conteneur d'image haute efficacité
HRZ.hrz
Télévision à balayage lent
ICO.ico
Icône Microsoft
ICON.icon
Icône Microsoft
J2C.j2c
Flux JPEG-2000
J2K.j2k
Flux JPEG-2000
JNG.jng
JPEG Network Graphics
JP2.jp2
Syntaxe du format de fichier JPEG-2000
JPE.jpe
Format JFIF du groupe mixte d'experts photographiques
JPEG.jpeg
Format JFIF du groupe mixte d'experts photographiques
JPG.jpg
Format JFIF du groupe mixte d'experts photographiques
JPM.jpm
Syntaxe du format de fichier JPEG-2000
JPS.jps
Format JPS du groupe mixte d'experts photographiques
JPT.jpt
Syntaxe du format de fichier JPEG-2000
JXL.jxl
Image JPEG XL
MAP.map
Base de données d'images multi-résolutions sans couture (MrSID)
MAT.mat
Format d'image MATLAB niveau 5
PAL.pal
Palette Palm
PALM.palm
Palette Palm
PAM.pam
Format de bitmap 2D commun
PBM.pbm
Format de bitmap portable (noir et blanc)
PCD.pcd
Photo CD
PCT.pct
Apple Macintosh QuickDraw/PICT
PCX.pcx
ZSoft IBM PC Paintbrush
PDB.pdb
Format ImageViewer de base de données Palm
PDF.pdf
Format de document portable
PDFA.pdfa
Format d'archive de document portable
PFM.pfm
Format portable à virgule flottante
PGM.pgm
Format de bitmap portable (niveaux de gris)
PGX.pgx
Format JPEG 2000 non compressé
PICT.pict
Apple Macintosh QuickDraw/PICT
PJPEG.pjpeg
Format JFIF du groupe mixte d'experts photographiques
PNG.png
Portable Network Graphics
PNG00.png00
PNG héritant de la profondeur de bits, du type de couleur de l'image d'origine
PNG24.png24
24 bits RVB opaque ou transparent binaire (zlib 1.2.11)
PNG32.png32
32 bits RVB opaque ou transparent binaire
PNG48.png48
48 bits RVB opaque ou transparent binaire
PNG64.png64
64 bits RVB opaque ou transparent binaire
PNG8.png8
8 bits indexé opaque ou transparent binaire
PNM.pnm
Portable anymap
PPM.ppm
Format de pixmap portable (couleur)
PS.ps
Fichier PostScript Adobe
PSB.psb
Format de grand document Adobe
PSD.psd
Bitmap Photoshop Adobe
RGB.rgb
Échantillons rouge, vert et bleu bruts
RGBA.rgba
Échantillons rouge, vert, bleu et alpha bruts
RGBO.rgbo
Échantillons rouge, vert, bleu et opacité bruts
SIX.six
Format de graphiques SIXEL DEC
SUN.sun
Fichier Rasterfile Sun
SVG.svg
Graphiques vectoriels adaptables
TIFF.tiff
Format de fichier d'image balisée
VDA.vda
Image Truevision Targa
VIPS.vips
Image VIPS
WBMP.wbmp
Image sans fil Bitmap (niveau 0)
WEBP.webp
Format d'image WebP
YUV.yuv
CCIR 601 4:1:1 ou 4:2:2
Foire aux questions
Comment ça marche ?
Ce convertisseur fonctionne entièrement dans votre navigateur. Lorsque vous sélectionnez un fichier, il est lu en mémoire et converti dans le format sélectionné. Vous pouvez ensuite télécharger le fichier converti.
Combien de temps prend la conversion d'un fichier ?
Les conversions commencent instantanément, et la plupart des fichiers sont convertis en moins d'une seconde. Les fichiers plus volumineux peuvent prendre plus de temps.
Que deviennent mes fichiers ?
Vos fichiers ne sont jamais téléversés vers nos serveurs. Ils sont convertis dans votre navigateur, puis le fichier converti est téléchargé. Nous ne voyons jamais vos fichiers.
Quels types de fichiers puis-je convertir ?
Nous prenons en charge la conversion entre tous les formats d'image, y compris JPEG, PNG, GIF, WebP, SVG, BMP, TIFF, et plus encore.
Combien cela coûte ?
Ce convertisseur est complètement gratuit, et le restera toujours. Parce qu'il fonctionne dans votre navigateur, nous n'avons pas besoin de payer pour des serveurs, donc nous n'avons pas besoin de vous faire payer.
Puis-je convertir plusieurs fichiers à la fois ?
Oui ! Vous pouvez convertir autant de fichiers que vous voulez simultanément. Il suffit de sélectionner plusieurs fichiers lorsque vous les ajoutez.