Background Removal (RMBG-1.4)

إزالة الخلفية من صورة RGB/BGR باستخدام نموذج مدرّب مسبقًا RMBG. يُرجع هذا البلوك صورة المقصوصة للموضوع (foreground cutout) وقناعًا ثنائي اللون يفصل المقدمة (255) عن الخلفية (0). عند الاستخدام لأول مرة يقوم البرنامج بتحميل النموذج تلقائيًا.

📥 المدخلات

• مدخل Image صورة RGB/BGR لمعالجتها.

📤 المخرجات

• مخرج Cutout صورة بعد إزالة الخلفية (RGB على خلفية سوداء أو RGBA اعتمادًا على الإعداد).

• مخرج Mask قناع ثنائي (0 = خلفية، 255 = مقدمة).

🕹️ عناصر التحكم

• خانة اختيار Keep RGB on black تتحكم في تنسيق المخرجات. عند عدم التفعيل يعطي البلوك Cutout بصيغة RGB على خلفية سوداء بالإضافة إلى القناع الثنائي. عند التفعيل يعطي البلوك Cutout بصيغة RGBA مع قناة ألفا بالإضافة إلى القناع الثنائي.

(كيف يؤثر التحكم على المخرجات موضح في قسم المخرجات أعلاه)

🎨 الميزات

• إزالة خلفية عالية الجودة باستخدام نموذج تجزئة مدرّب حديثًا.

• ينتج كلًا من صورة مقصوصة مرئية وقناع ثنائي نظيف للمعالجة اللاحقة.

• يتم جلب النموذج تلقائيًا عند التشغيل الأول، لذا لا حاجة لإدارة النموذج يدويًا.

• يدعم الاستفادة من GPU إن توافرت لزيادة سرعة المعالجة.

📝 تعليمات الاستخدام

1. وصل صورة RGB/BGR إلى المدخل Image.

2. فعّل أو أوقف اختيار Keep RGB on black بحسب ما إذا كنت تريد Cutout بصيغة RGB على خلفية سوداء أم صورة RGBA بقناة ألفا.

3. اطلع على النتائج من المخارج Cutout وMask للعرض أو لمزيد من المعالجة.

📊 ما الذي يفعله البلوك عند التشغيل

• يقوم بتحميل نموذج إزالة الخلفية المدرب مسبقًا (قد يقوم بتنزيل الملفات المطلوبة عند التشغيل الأول).

• يعالج الصورة المدخلة ويُخرج صورة الموضوع المنقاة بالإضافة إلى قناع ثنائي.

• إذا كان هناك GPU متوافق متاح، فقد تتسارع المعالجة.

💡 نصائح وحيل

• استخدم Show Image لمعاينة مخرجات Cutout وMask أثناء ضبط الإعدادات.

• إذا كنت تحتاج فقط إلى تراكب مرئي، وصل مخرج Mask إلى Apply Mask لدمج القناع مع صور أخرى.

• قم بعمل معالجة أولية باستخدام Image ROI أو Image ROI Select لتحديد منطقة الاهتمام — هذا يقلل زمن المعالجة ويتجنب المناطق غير المرغوبة.

• نظف المدخلات الضوضائية باستخدام Blur أو حوّل الصورة إلى فضاء ألوان أكثر توحيدًا باستخدام HSV Filter قبل الإزالة لتحسين جودة الأقنعة.

• إذا احتجت نتيجة أكبر بعد القص، شغّل Image Resize أو Super Resolution على مخرج Cutout.

• للمقارنة، جرّب طريقة تجزئة بديلة مثل Background Removal (BiRefNet) واختر الأنسب لحواف صورك.

• احفظ أمثلة وسجلات عبر توصيل المخرجات إلى Image Logger أو Image Write لبناء مجموعة بيانات أو الفحص لاحقًا.

🛠️ استكشاف الأخطاء وإصلاحها

• إذا أبلغ البلوك عن مكتبات مفقودة، تأكد من توفر الحزم المطلوبة على النظام (النموذج يعتمد على مكتبات تعلم آلي ودعم صور شائع).

• إذا ظهرت ثقوب أو أجزاء مفقودة في المقدمة، جرّب معالجة أولية مثل Blur أو قص الصورة باستخدام Image ROI لتركيز الخوارزمية على الموضوع.

• إذا كانت المعالجة بطيئة، تحقق ما إذا كان GPU متاحًا وقيد الاستخدام؛ وإلا استخدم صورًا أصغر أو أضف Image Resize قبل هذا البلوك.

• للحواف الدقيقة جدًا أو المعقدة، جرّب Background Removal (BiRefNet) للمقارنة في التعامل مع الحواف.