RGB 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 RGB ?
Échantillons rouge, vert et bleu bruts
Le format d'image Quite OK (QOI) est un moyen simple mais efficace de stocker et de transmettre des images numériques. Proposé comme une alternative légère et plus rapide à des formats plus complexes comme PNG ou JPEG, QOI vise à fournir un format d'image facile à implémenter tout en offrant une compression et une vitesse compétitives. L'idée derrière QOI est de conserver la simplicité des processus d'encodage et de décodage, ce qui le rend particulièrement attrayant pour les scénarios où les ressources informatiques sont limitées ou lorsqu'une surcharge minimale est souhaitée.
À la base, le format QOI repose sur le principe de la compression sans perte. Cela signifie que lorsqu'une image est compressée au format QOI, puis décompressée pour retrouver sa forme originale, il n'y a aucune perte d'information ou dégradation de la qualité. Le format peut gérer des images avec jusqu'à 4 canaux par pixel (rouge, vert, bleu et alpha pour la transparence), ce qui le rend polyvalent pour une large gamme d'applications, des icônes simples aux photographies complexes avec transparence.
L'une des caractéristiques du format QOI est son mécanisme d'encodage et de décodage simplifié. Le format utilise un petit en-tête de taille fixe suivi d'une séquence d'opcodes qui décrivent les pixels de l'image. L'en-tête contient des métadonnées de base sur l'image, telles que sa largeur, sa hauteur et le nombre de canaux. Après l'en-tête, les données de pixel sont encodées à l'aide d'une série d'opcodes qui représentent directement les valeurs de pixel ou signifient une relation entre les pixels adjacents, comme la répétition ou une légère différence de couleur.
Les opcodes les plus couramment utilisés dans le format QOI incluent « QOI_OP_RGB », qui représente un pixel avec une nouvelle couleur unique ne correspondant pas au pixel précédent ; « QOI_OP_RGBA », pour les pixels avec de nouvelles couleurs et des valeurs alpha ; « QOI_OP_INDEX », qui fait référence à une couleur précédemment vue réutilisée pour le pixel actuel ; « QOI_OP_RUN », indiquant que la couleur du pixel actuel se répète un certain nombre de fois ; et « QOI_OP_DIFF », « QOI_OP_LUMA » et « QOI_OP_RGB », qui encodent les différences de couleur de différentes manières, optimisant pour les scénarios les plus courants où les pixels adjacents ont des couleurs similaires.
Une caractéristique remarquable du format QOI est sa fonction d'indexation. Le format maintient une « table de hachage » des 64 dernières couleurs uniques rencontrées. Lorsqu'une couleur de pixel apparaît et correspond à l'une de ces couleurs rencontrées précédemment, l'opcode « QOI_OP_INDEX » peut être utilisé, ce qui prend beaucoup moins d'espace que l'encodage de la valeur de couleur complète. Ce mécanisme est particulièrement efficace pour les images avec de grandes zones uniformes ou des motifs répétitifs, permettant une compression très efficace.
L'efficacité de la compression dans le format QOI est également obtenue grâce à l'utilisation de techniques d'encodage delta, en particulier avec les opcodes « QOI_OP_DIFF », « QOI_OP_LUMA » et « QOI_OP_RUN ». Ces opcodes tirent parti du fait que les pixels adjacents dans les images sont souvent similaires ou identiques. « QOI_OP_DIFF » encode de petites différences de couleur entre le pixel actuel et le pixel précédent, « QOI_OP_LUMA » est utilisé pour des variations de couleur légèrement plus complexes, et « QOI_OP_RUN » compresse des séquences de pixels identiques. En encodant ces relations au lieu de valeurs de pixels complètes, le format QOI peut réduire considérablement la quantité de données nécessaires pour représenter une image.
La simplicité du format QOI s'étend à son processus de décodage, qui est simple et rapide. Le décodage implique la lecture de l'en-tête pour établir les dimensions et les canaux de couleur de l'image, puis de parcourir les opcodes pour reconstruire les données de pixel. Chaque opcode correspond directement à des opérations spécifiques sur le tampon de pixels, telles que la définition de la couleur d'un pixel, la copie d'une couleur à partir de l'index ou la répétition d'une couleur. Ce mappage direct permet un décodage très efficace, rendant QOI très approprié pour les applications en temps réel où la vitesse est critique.
Un autre avantage du format QOI est sa facilité d'implémentation. La spécification est concise et ne nécessite qu'une compréhension de base des opérations de fichiers binaires et des concepts de base du traitement d'image. Sans dépendances externes ni algorithmes complexes, il peut être implémenté en quelques centaines de lignes de code dans la plupart des langages de programmation. Cela fait de QOI une option attrayante pour les développeurs à la recherche d'un format d'image simple, efficace et autonome pour leurs projets.
Malgré ses nombreux avantages, le format QOI présente des limites. Étant un format de compression sans perte, il n'offre pas le même niveau de compression que les formats avec perte comme JPEG pour les images photographiques. Cela signifie que même s'il est excellent pour les images avec des transitions de couleurs distinctes et des graphiques, il peut ne pas être l'option la plus économe en espace pour stocker ou transmettre des photographies haute résolution où une certaine perte de détails est acceptable au profit d'une taille de fichier réduite.
En comparaison avec d'autres formats d'image, QOI trouve un équilibre entre l'efficacité de la compression, la vitesse et la simplicité. Des formats comme PNG offrent une compression robuste et une large prise en charge sur toutes les plateformes, mais au prix d'une implémentation plus complexe et de temps de traitement plus lents. JPEG, tout en offrant une compression supérieure pour les photographies, sacrifie la qualité par une compression avec perte et nécessite un algorithme d'encodage et de décodage plus complexe. GIF est limité en profondeur de couleur et convient mieux aux animations simples. Ainsi, QOI occupe une niche pour ceux qui ont besoin d'une compression rapide et sans perte pour une large gamme d'applications.
L'adaptation et l'utilisation du format QOI dépendent fortement des exigences spécifiques du cas d'utilisation. Sa simplicité et sa rapidité le rendent idéal pour des applications telles que le développement de jeux, où les ressources doivent être chargées rapidement, ou pour les systèmes embarqués où les ressources informatiques et l'espace de stockage sont limités. De plus, pour les projets de développement logiciel où les dépendances externes sont une préoccupation, la nature autonome de QOI peut être très bénéfique.
En regardant vers l'avenir, le format QOI a le potentiel d'inspirer le développement de nouveaux formats d'image qui donnent la priorité à la facilité d'utilisation, à la vitesse et à une compression efficace. À mesure que la technologie d'imagerie numérique évolue et que les demandes de traitement plus rapide et de tailles de fichiers réduites augmentent, des formats comme QOI qui simplifient les processus d'encodage et de décodage tout en fournissant une compression efficace joueront probablement un rôle important dans l'évolution du paysage du stockage et de la transmission d'images numériques.
En conclusion, le format Quite OK Image présente une option convaincante pour de nombreuses applications d'imagerie numérique, grâce à son équilibre entre vitesse, efficacité de compression et simplicité. Bien qu'il ne remplace peut-être pas les formats plus établis dans tous les scénarios, il offre une alternative précieuse pour les situations où l'encodage et le décodage rapides, la facilité d'implémentation et la compression sans perte sont des priorités. À mesure que le paysage technologique continue d'évoluer, les principes sous-jacents au format QOI influenceront sans aucun doute les développements futurs dans la compression et le stockage d'images.
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.