Как удалить фон, используя фотографию только с фоном? (GIMP/другие)

Можно было бы импортировать оба изображения как слои и применить режим наложения «экстракт зерна» к верхнему изображению. Если бы пиксели на верхнем и нижнем слоях были идентичными, то есть в одном и том же положении, с одинаковой экспозицией, идеально выровнены, в одном фокусе и без какого-либо движения. Тогда идентичные пиксели в верхней части нейтрализуют идентичные пиксели в нижней части, оставляя вам 50% серый фон, который теоретически вы можете выбрать с помощью инструмента «Выбор по цвету» с очень низким порогом. Затем вы можете использовать это выделение для создания маски слоя.

Вот пример:

Затем примените выделение в качестве маски слоя к исходному изображению.

Как и в ваших примерах, я смоделировал эти два снимка в цифровом виде, и фоны идентичны вплоть до уровня пикселей.

Однако в реальном мире шансы получить две фотографии с одинаковыми пикселями на заднем плане близки к нулю. Особенно, если фоном является что-то из мира природы — листья шевелятся на ветру, и водопады двигаются, даже камеры на штативах могут двигаться. Любое незначительное смещение будет означать, что пиксели не будут компенсироваться ровным серым цветом, что усложнит выбор. Это могло бы работать в студии, где вы могли бы контролировать каждый аспект кадра, используя штатив, вспышку, пульт дистанционного управления, чтобы вам не приходилось физически прикасаться к камере, чтобы сделать снимок, ручную фокусировку и ручной режим экспозиции и т. д.

Вы поняли, к чему я клоню, я надеюсь. . . это не очень практично. Вот почему были изобретены такие методы, как зеленый экран. Вот почему он используется для видео, где в кадре, который длится всего несколько минут, могут быть тысячи кадров.

Как профессионалы обрезают фон, когда фон натуральный, не подготовленный или выбранный для легкого удаления?

Ответ: Они рисуют путь вдоль края и используют его как обтравочную маску. Это тяжелая работа, если вы должны быть достаточно точными для печати большого размера в высоком качестве.

К счастью, существуют инструменты, которые полуавтоматически генерируют траекторию вдоль чистой контрастной или цветовой границы, достаточно навести указатель мыши примерно на правую границу. Легкие части пути выходят очень легко. В сложных местах, где человеческое мышление является обязательным, хороший инструмент позволяет переключаться на рисование кривых Безье на лету - и, конечно же, ошибки также могут быть исправлены на лету или их можно исправить позже.

В одном из вариантов этого пути не используются видимые пути. Вы рисуете цвет — скажем, синий — выше приблизительной границы. В сложных местах он дополнительно закрашивает красным и зеленым (красный = удалить, зеленый = сохранить). Но идея та же. Человек показывает примерную область, где проходит граница, и уточняет сложные места.

Вы можете попробовать современное полуавтоматическое удаление фона, ничего не покупая. Для этого есть веб-сервисы. Проверьте https://clippingmagic.com/ . Это не бесплатно, но вы можете попробовать, не скачивая результат. Ваша летающая лошадь была извлечена с ее помощью примерно за 10 секунд.

Может ли это быть автоматическим?

Современная обработка изображений для целей безопасности и военной разведки может обнаруживать новые объекты путем сравнения изображений, которые лишь приблизительно одинаковы. Они могут классифицировать новые объекты и, конечно же, давать четкие отпечатки, если они нужны. Классификация основана на расширенном сопоставлении с образцом и на некоторых данных о том, чего, по крайней мере, можно ожидать.

Я не видел, чтобы происходило следующее, но я предполагаю: если объект должен быть отделен от фона, автоматическое программное обеспечение рисует статистически наиболее вероятный путь отсечения, когда невозможно соблюсти четкую цветную или контрастную границу или если следующее кажется, вводит в заблуждение.

Вы делаете то же самое, когда путь отсечения должен быть нарисован вручную из-за плохой контрастности.

К сожалению, я понятия не имею, откуда такие автоматические возможности доступны обычным людям вроде нас. Но наверняка он существует. Хорошо работающее автоматическое распознавание лиц в популярных веб-приложениях и во многих камерах также является достаточно веским доказательством.

Если мы говорим о современных решениях, я считаю, что для этого можно использовать BGMv2 , поскольку он, похоже, не полагается на временную информацию. Он разработан специально для удаления статического фона, когда доступно полное фоновое изображение. Он очень хорошо справляется с волосами по сравнению с другими популярными вариантами.

Исходники, коллабы, модели и все остальное доступно на GitHub . Также есть плагин After Effects.