PCX 背 景削除
ドラッグアンドドロップ または クリックで選択
プライベートで安全
すべてがブラウザで行われます。あなたのファイルが私たちのサーバーに触れることはありません。
超高速
アップロードも待つ必要もありません。ファイルをドロップした瞬間に変換します。
本当に無料
アカウントは必要ありません。隠れたコストもありません。ファイルサイズのトリックもありません。
背景の削除は、被写体を周囲から分離し、透明な背景に配置したり、 シーンを交換したり、新しいデザインに合成したりできるようにします。内部では、 アルファマット(ピクセルごとの不透明度0〜1)を推定し、前景を何か他のものの上にアルファ合成しています。これはポーター-ダフの数学であり、「フリンジ」や ストレートアルファ対乗算済みアルファのようなおなじみの落とし穴の原因です。乗算済みアルファとリニアカラーに関する実践的なガイダンスについては、 MicrosoftのWin2Dノート、 Søren Sandmann、および Lomontのリニアブレンドに関する記事を参照してください。
人々が背景を削除する主な方法
1) クロマキー(「グリーン/ブルースクリーン」)
キャプチャを制御できる場合は、背景を単色(多くの場合緑)で塗りつぶし、その色相をキーアウトします。 これは高速で、映画や放送で実証済みであり、ビデオに最適です。トレードオフは照明とワードローブです。 色付きの光がエッジ(特に髪)にこぼれるため、デスピルツールを使用して汚染を中和します。 優れた入門書には、Nukeのドキュメント、 Mixing Light、および実践的な Fusionデモが含まれます。
2) インタラクティブセグメンテーション(クラシックCV)
背景が乱雑な単一の画像の場合、インタラクティブアルゴリズムには、ユーザーからのいくつかのヒント(たとえば、緩い 長方形や落書き)が必要であり、鮮明なマスクに収束します。標準的な方法は GrabCut (本の章)であり、前景/背景のカラーモデルを学習し、グラフカットを繰り返し使用してそれらを分離します。GIMPの前景選択では、 SIOX (ImageJプラグイン)に基づいた同様のアイデアが見られます。
3) 画像マッティング(きめ細かいアルファ)
マッティングは、かすかな境界(髪、毛皮、煙、ガラス)での部分的な透明度を解決します。クラシックな クローズドフォームマッティングは、 トライマップ(明確な前景/明確な背景/不明)を取得し、強力なエッジ忠実 度でアルファの線形システムを解きます。現代の ディープイメージマッティングは、 Adobe Composition-1Kデータセット(MMEditingドキュメント)でニューラルネットワークをトレーニングし、 SAD、MSE、Gradient、Connectivity(ベンチマークの説明)などのメトリックで評価されます。
4) ディープラーニングカットアウト(トライマップなし)
- U2-Net(顕著なオブジェクト検出)は、強力な一般的な「背景削除」エンジンです (リポジトリ)。
- MODNetは、リアルタイムのポートレートマッティングを対象としています(PDF)。
- F、B、Alpha(FBA)マッティングは、前景、背景、アルファを共同で予測して、カラーハローを低減します (リポジトリ)。
- Background Matting V2は 、背景プレートを想定し、最大4K/30fpsでリアルタイムにストランドレベルのマットを生成します (プロジェクトページ、 リポジトリ)。
関連するセグメンテーション作業も役立ちます: DeepLabv3+は、エンコーダー-デコーダーとatrous畳み込みで境界を洗練します (PDF); Mask R-CNNは、インスタンスごとのマスクを提供します (PDF); そして SAM(Segment Anything)は、 なじみのない画像に対してゼロショットマスクを生成するプロンプト可能な基盤モデルです。
人気のあるツールが行うこと
- Photoshop: 背景を削除クイックアクションは、内部で「被写体を選択→レイヤーマスク」を実行します (ここ で確認; チュートリアル)。
- GIMP: 前景選択(SIOX)。
- Canva: 画像と短いビデオ用の1クリック 背景リムーバー。
- remove.bg: 自動化のためのWebアプリ+ API。
- Appleデバイス: 写真/Safari/クイックルックのシステムレベルの「被写体を持ち上げる」 (iOSでのカットアウト)。
よりクリーンなカットアウトのためのワークフローのヒント
- 賢く撮影する。 良好な照明と強い被写体と背景のコントラストは、すべての方法に役立ちます。グリーン/ブルースクリーンを使用する場合は、 デスピルを計画してください (ガイド)。
- 広く始めて、狭く絞り込む。 自動選択(被写体を選択、 U2-Net、 SAM)を実行し、次にブラシまたはマッティング(例: クローズドフォーム)でエッジを洗練します。
- 半透明に注意する。 ガラス、ベール、モーションブラー、飛び散った髪には、真のアルファが必要です(単なるハードマスクではありません)。 F/B/αも回復する方法は、ハローを最小限に抑えます。
- アルファを知る。 ストレート対乗算済みは、異なるエッジの動作を生成します。一貫してエクスポート/合成します( 概要、 Hargreavesを参照)。
- 適切な出力を選択する。 「背景なし」の場合は、クリーンなアルファを持つラスター(PNG/WebPなど)を配信するか、さらなる編集が予想される場合はマスク付きのレイヤーファイルを保持します。重要なのは、計算した アルファの品質であり、ポーター-ダフに根ざしています。
品質と評価
学術研究では、Composition-1Kに関するSAD、MSE、Gradient、およびConnectivityエラーが報告されています。モデルを選択する場合は、これらのメトリックを探してください (メトリックの定義; Background Mattingのメトリックセクション)。 ポートレート/ビデオの場合、MODNetと Background Matting V2は強力です。一般的な「顕著なオブジェクト」画像の場合、 U2-Netは堅実なベースラインです。困難な透明度の場合、 FBAはよりクリーンになる可能性があります。
一般的なエッジケース(および修正)
- 髪と毛皮: マッティング(トライマップまたは MODNetのようなポートレートマッティング)を優先し、チェッカーボードで検査します。
- 微細な構造(自転車のスポーク、釣り糸): 高解像度の入力を使用し、マッティングの前に DeepLabv3+などの境界認識セグメンターを前処理ステップとして使用します。
- 透けて見えるもの(煙、ガラス): 部分的なアルファと、多くの場合、前景色の推定が必要です (FBA)。
- ビデオ会議: きれいなプレートをキャプチャできる場合は、 Background Matting V2は、単純な「仮想背景」トグルよりも自然に見えます。
これが現実世界でどこに現れるか
- Eコマース: マーケットプレイス(Amazonなど)では、多くの場合、純白のメイン画像背景が必要です。 製品画像ガイド (RGB 255,255,255)を参照してください。
- デザインツール: Canvaの 背景リムーバーとPhotoshopの 背景を削除は、 迅速なカットアウトを合理化します。
- オンデバイスの利便性: iOS/macOSの「被写体を持ち上げる」は、カジュアルな共有に最適です。
カットアウトが時々偽物に見える理由(および修正)
- カラースピル: 緑/青の光が被写体に回り込みます— デスピルコントロールまたはターゲットを絞った色置換を使用します。
- ハロー/フリンジ: 通常、アルファ解釈の不一致(ストレート対乗算済み)または古い背景で汚染されたエッジピクセル。正しく変換/解釈します (概要、 詳細)。
- 間違ったぼかし/粒子: 非常にシャープな被写体を柔らかい背景に貼り付けると、それが目立ちます。合成後にレンズのぼかしと粒子を一致させます( ポーター-ダフの基本を参照)。
TL;DRプレイブック
- キャプチャを制御する場合: クロマキーを使用します。均等に照明します。 デスピルを計画します。
- 1回限りの写真の場合: Photoshopの 背景を削除、 Canvaの リムーバー、または remove.bgを試してください。髪の毛はブラシ/マッティングで洗練します。
- 本番グレードのエッジが必要な場合: マッティング( クローズドフォーム またはディープ)を使用し、透明度でアルファを確認します。 アルファ解釈に注意してください。
- ポートレート/ビデオの場合: MODNetまたは Background Matting V2を検討してください。クリックガイド付きセグメンテーションの場合、 SAMは強力なフロントエンドです。
PCX フォーマットとは何ですか?
ZSoft IBM PC ペイントブラシ
PDB(タンパク質構造データバンク)画像フォーマットは、JPEGやPNGのような従来の「画像」フォーマットではなく、タンパク質、核酸、複合アセンブリに関する3次元構造情報を格納するデータフォーマットです。PDBフォーマットは、科学者が生物学的マクロ分子の分子構造を視覚化、共有、分析することを可能にするため、バイオインフォマティクスと構造生物学の基礎となっています。PDBアーカイブは、PDBデータをグローバルコミュニティに無料で公開することを保証する世界タンパク質構造データバンク(wwPDB)によって管理されています。
PDBフォーマットは、分子構造を表す標準化された方法の必要性の高まりに対応するために、1970年代初頭に最初に開発されました。それ以来、幅広い分子データを収容するために進化してきました。このフォーマットはテキストベースで、人間が読むこともコンピュータで処理することもできます。一連のレコードで構成されており、それぞれがそのレコードに含まれる情報の種類を指定する6文字の行識別子で始まります。レコードは、原子座標、接続性、実験データを含む構造の詳細な説明を提供します。
典型的なPDBファイルは、タンパク質または核酸構造に関するメタデータを含むヘッダーセクションで始まります。このセクションには、構造の簡単な説明を与えるTITLE、化学成分をリストするCOMPND、生物分子の起源を説明するSOURCEなどのレコードが含まれます。ヘッダーには、構造を決定した人の名前をリストするAUTHORレコードと、構造が最初に記載された文献への引用を提供するJOURNALレコードも含まれます。
ヘッダーに続いて、PDBファイルにはSEQRESレコード内のマクロ分子の一次配列情報が含まれます。これらのレコードは、鎖に表示される残基(タンパク質のアミノ酸、核酸のヌクレオチド)の配列をリストします。この情報は、分子の配列とその3次元構造の関係を理解するために不可欠です。
ATOMレコードは、分子内の各原子の座標が含まれているため、PDBファイルの最も重要な部分であると言っても過言ではありません。各ATOMレコードには、原子シリアル番号、原子名、残基名、鎖識別子、残基配列番号、およびオングストローム単位の原子のx、y、z直交座標が含まれます。ATOMレコードは、PyMOL、Chimera、VMDなどの特殊なソフトウェアを使用して視覚化できる分子の3次元構造の再構築を可能にし ます。
ATOMレコードに加えて、金属イオン、水分子、またはタンパク質または核酸に結合した他の小分子などの非標準残基またはリガンドの一部である原子のHETATMレコードがあります。これらのレコードはATOMレコードと同様にフォーマットされていますが、構造内の非マクロ分子成分の識別を容易にするために区別されています。
接続情報は、原子間の結合をリストするCONECTレコードで提供されます。これらのレコードは必須ではありません。ほとんどの分子視覚化および分析ソフトウェアは、原子間の距離に基づいて接続性を推測できるためです。ただし、原子座標だけでは結合が明らかでない可能性がある、異常な結合または金属配位錯体を含む構造を定義するために不可欠です。
PDBフォーマットには、アルファヘリックスやベータシートなどの二次構造要素を指定するためのレコードも含まれています。HELIXおよびSHEETレコードはこれらの構造を識別し、配列内のそれらの位置に関する情報を提供します。この情報は、マクロ分子のフォールディングパターンを理解するのに役立ち、比較研究やモデリングに不可欠です。
構造を決定するために使用される実験データと方法は、PDBファイルにも記録されています。EXPDTAなどのレコードは実験手法(例:X線結晶構造解析、NMR分光法)を説明し、REMARKレコードには、データ収集、分解能、および洗練統計に関する詳細を含む、構造に関するさまざまなコメントや注釈を含めることができます。
ENDレコードはPDBファイルの終わりを示します。PDBフォーマットは広く使用されていますが、その古さと固定列幅フォーマットのためにいくつかの制限 があることに注意することが重要です。これにより、多数の原子を持つ、またはより高い精度を必要とする最新の構造に問題が発生する可能性があります。これらの制限に対処するために、mmCIF(マクロ分子結晶構造情報ファイル)と呼ばれる更新されたフォーマットが開発されました。これは、マクロ分子構造を表すためのより柔軟で拡張可能なフレームワークを提供します。
mmCIFフォーマットの開発にもかかわらず、PDBフォーマットは、そのシンプルさとそれをサポートする膨大な数のソフトウェアツールのために依然として人気があります。研究者は、ニーズや使用しているツールに応じて、PDBとmmCIFのフォーマット間で変換することがよくあります。PDBフォーマットの寿命は、構造生物学の分野におけるその基本的な役割と、比較的簡単な方法で複雑な構造情報を伝えるその有効性の証です。
PDBファイルを使用するために、科学者はさまざまな計算ツールを使用します。分子視覚化ソフトウェアを使用すると、ユーザーはPDBファイルをロードし、3次元で構造を表示し、回転させ、ズームインおよびズームアウトし、さまざまなレンダリングスタイルを適用して、原子の空間的配置をよりよく理解できます。これらのツールは、距離、角度、二面角の測定、分子動力学のシミュレーション、構造内または潜在的なリガンドとの相互作用の分析などの追加機能を備えていることがよくあります。
PDBフォーマットは、計算生物学や創薬でも重要な役割を果たします。PDBファイルからの構造情報は、相同モデリングで使用されます。相同モデリングでは、関連するタンパク質の既知の構造を使用して、目 的のタンパク質の構造を予測します。構造ベースの創薬では、標的タンパク質のPDBファイルを使用して、潜在的な医薬品化合物をスクリーニングおよび最適化し、その後、それらを合成して実験室でテストできます。
PDBフォーマットの影響は、個々の研究プロジェクトを超えています。タンパク質構造データバンク自体は、現在150,000以上の構造を含むリポジトリであり、新しい構造が決定されてデポジットされるにつれて成長し続けています。このデータベースは教育にとって貴重なリソースであり、学生は生物学的マクロ分子の構造を探索して学ぶことができます。また、過去数十年間の構造生物学の進歩の歴史的記録としても機能します。
結論として、PDB画像フォーマットは構造生物学の分野における重要なツールであり、生物学的マクロ分子の3次元構造を格納、共有、分析する方法を提供します。いくつかの制限がありますが、その広範な採用と、その使用のための豊富なツールのエコシステムの開発により、近い将来も重要なフォーマットであり続けることが保証されています。構造生物学の分野が進化し続けるにつれて、PDBフォーマットはmmCIFなどのより高度なフォーマットによって補完される可能性がありますが、そのレガシーは、現代の構造生物学が構築された基盤として永続します。