Easy Background

🎨 Transformación Inteligente de Fondos con IA

Convierte cualquier imagen a fondo blanco o PNG transparente
Usando técnicas avanzadas de segmentación por Inteligencia Artificial

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🚀 Características Principales

🎯 IA Avanzada	🎨 Fondo Perfecto	🔍 PNG Transparente	⚡ Procesamiento Rápido
Detección automática de objetos con modelos preentrenados	Fondo blanco puro RGB(255,255,255)	Imágenes PNG con transparencia total	Soporte GPU y procesamiento por lotes

Proyecto Open Source de Python que permite cambiar el fondo de cualquier imagen a blanco RGB(255,255,255) o crear imágenes PNG con fondo transparente, manteniendo automáticamente el objeto principal mediante técnicas de segmentación por IA.

✨ Características

• 🎯 Detección automática de objetos: Usa modelos preentrenados para identificar el objeto principal
• 🎨 Fondo blanco perfecto: Convierte cualquier fondo a blanco puro RGB(255,255,255)
• 🔍 PNG transparente: Opción para crear imágenes PNG sin fondo (transparente)
• 🚀 Fácil de usar: Interfaz de línea de comandos simple
• 📁 Procesamiento por lotes: Procesa múltiples imágenes a la vez
• 🔧 Personalizable: Ajusta parámetros de segmentación según tus necesidades

Ejemplos

Resultados de Antes y Después

Ejemplo 1: Personaje

Antes	Después (Fondo Blanco)	Después (Transparente)
Imagen original con fondo colorido	Mismo personaje con fondo blanco puro	Solo el objeto, fondo transparente

Comando utilizado:

# Crear JPG con Fondo Blanco
python main.py examples/character.png -o examples/character_new.jpg

# Crear PNG transparente
python main.py examples/character.png -o examples/character_transparent.png --output-format transparent-png

💡 Nota:

• Fondo blanco: Todas las imágenes de salida mantienen el objeto principal intacto mientras el fondo se convierte a blanco puro RGB(255,255,255).

• PNG transparente: El fondo se remueve completamente, creando un PNG con canal alfa para transparencia perfecta.

📦 Instalación

🔧 Instalación Automática

# 1. Clonar el repositorio
git clone https://github.com/dvchinx/Easy-Background.git
cd Easy-Background

# 2. Ejecutar instalador automático
# Windows
install.bat

# Linux/macOS
chmod +x install.sh && ./install.sh

⚙️ Instalación Manual

# 1. Crear entorno virtual (recomendado)
python -m venv venv
source venv/bin/activate  # Linux/macOS
# o
venv\Scripts\activate     # Windows

# 2. Instalar dependencias
pip install -r requirements.txt

# 3. Instalar en modo desarrollo
pip install -e .

✅ ¡Listo para usar! | 🧪 Ejecutar tests: pytest tests/ | 📖 Ver ejemplos: python main.py models

🎮 Uso

💻 Línea de Comandos

🎨 Fondo Blanco	🔍 PNG Transparente	📁 Procesamiento por Lotes
--output-format white-bg	--output-format transparent-png	Procesa carpetas completas

# 🎨 Procesar imagen con fondo blanco
python main.py input.jpg -o output.jpg

# 🔍 Crear PNG transparente (sin fondo)
python main.py input.jpg -o output.png --output-format transparent-png

# 📁 Procesar múltiples imágenes
python main.py *.jpg -o output_folder/

# ⚡ Usar modelo rápido con redimensionado
python main.py input.jpg -o output.jpg --model u2netp --resize 1024

# 🔄 Procesamiento en lote con PNGs transparentes
python main.py fotos/ -o resultados/ --output-format transparent-png

Usar como módulo de Python

from src.background_remover import BackgroundRemover

# Crear el generador
generator = BackgroundRemover()

# Procesar una imagen
result = generator.process_image("input.jpg")
result.save("output.jpg")

# Procesar desde array numpy
import cv2
image = cv2.imread("input.jpg")
result = generator.process_array(image)

🤖 Modelos de IA Disponibles

Modelo	Velocidad	Calidad	Uso Recomendado	Comando
🚀 u2netp	⚡⚡⚡	⭐⭐⭐	Procesamiento rápido	--model u2netp
🎯 u2net	⚡⚡	⭐⭐⭐⭐	Uso general	--model u2net
👤 u2net_human_seg	⚡⚡	⭐⭐⭐⭐	Personas y retratos	--model u2net_human_seg
🎨 silueta	⚡⚡	⭐⭐⭐	Siluetas y contornos	--model silueta
💎 isnet-general-use	⚡	⭐⭐⭐⭐⭐	Máxima calidad	--model isnet-general-use

# Ver todos los modelos disponibles
python main.py models

Estructura del proyecto

Easy-Background/
├── src/
│   ├── __init__.py
│   ├── background_remover.py    # Módulo principal
│   └── utils.py                 # Utilidades
├── examples/                    # Imágenes de ejemplo
├── tests/                       # Tests unitarios
├── main.py                      # Script CLI
├── requirements.txt             # Dependencias
└── README.md                    # Este archivo

📊 Dependencias Principales

• 🧠 rembg: Segmentación automática de fondo con IA
• 🖼️ Pillow: Manipulación y procesamiento de imágenes
• 📷 OpenCV: Procesamiento avanzado de computer vision
• 🔢 NumPy: Operaciones matriciales de alto rendimiento

🤝 Contribuir

¡Las contribuciones son bienvenidas! Por favor:

1. 🍴 Fork el proyecto
2. 🌿 Crea una rama para tu feature (git checkout -b feature/nueva-funcionalidad)
3. 💾 Commit tus cambios (git commit -am 'Agrega nueva funcionalidad')
4. 📤 Push a la rama (git push origin feature/nueva-funcionalidad)
5. 📋 Abre un Pull Request

📜 Licencia

Este proyecto está bajo la Licencia MIT. Ver el archivo LICENSE para más detalles.

🙏 Créditos y Agradecimientos

• 🚀 Utiliza la librería rembg para la segmentación de fondo
• 🧠 Modelos de IA entrenados por la comunidad open source
• 💡 Inspirado en la necesidad de herramientas de edición de imágenes accesibles

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