背景除去アプリの作り方 — PyQt6+ONNX(BiRefNet)でローカル完結の透過ツールを作る

商品写真やアイコンの背景を抜きたいだけなのに、オンラインの背景除去サービスは枚数制限や画質劣化、何より「画像をどこかへアップロードする」のが気になる。全部ローカルで、しかも綺麗に抜けるツールを自分で持ちたかった。作ったアプリを、このページを入口に全7回で1から組み立てていく。

このガイドで作るもの
このアプリを1から作る連載（全7回）
設計の起点：1つの抜き方では全部は抜けない
例えば、どのモードをいつ使うか
各モードの中身は、連載で1つずつ開く
正直なまとめ

このガイドで作るもの

PyQt6 + OpenCV + ONNX による、完全オフラインの背景除去 GUI「Background Removal Studio Pro」。AI自動（BiRefNet）・白/単色背景・クロマキー・マジックワンド・指定カラー透過の5モードを持ち、ドラッグ&ドロップで一括処理できる。ネットに何も送らず、手元で透過PNGを量産する。

このアプリを1から作る連載（全7回）

このページは連載の入口だ。上のアプリを、実際のコードで・順を追って・自分で再現できる形で1から作っていく。各回は下の日程で順に公開する。

① 土台と全体設計　…　PyQt6と3枚の純関数レイヤで壊れない骨格を作る（7/24 公開予定）
② 古典CVエンジン　…　FloodFill・クロマキー・Color-to-Alpha をAIなしで書く（7/27 公開予定）
③ 2つの難所　…　囲まれた背景ポケットとアイコンの穴を実測で解く（7/30 公開予定）
④ AIをローカルで動かす　…　BiRefNetをONNXで推論しDirectMLで速くする（8/2 公開予定）
⑤ 仕上げ　…　5スライダー後処理・消去/復元ブラシ・20段Undo（8/5 公開予定）
⑥ UI/UX　…　ズーム・スポイト・非同期推論・ドラッグ&ドロップ一括処理（8/8 公開予定）
⑦ 完結　…　目視を数値化して品質を担保し、配布する（8/11 公開予定）

下の「使い分け」までがこのページの中身で、各モードの中身と実装は各回で開いていく。まず完成品の使い方だけ知りたい人は、このページだけで足りる。

設計の起点：1つの抜き方では全部は抜けない

背景除去に「万能の一手」はない。複雑な被写体は AI（BiRefNet）が強いが、白背景の商品写真は四隅からの FloodFill の方が速くて正確、グリーンバックはクロマキーが最適だ。だから抜き方をモードで切り替えられる設計にした。被写体に合わせて手段を選べることが、仕上がりを決める。

Background Removal Studio のメイン画面。除去モード（AI自動 / 白背景 / クロマキー / マジックワンド / 指定カラー）とAIモデル（BiRefNet 等）を選び、しきい値やエッジを微調整して抜く。左右は元画像と結果のビュー。

例えば、どのモードをいつ使うか

5モードの使い分けを、よくある被写体で具体化しておく。

白背景の商品写真（メルカリ・EC向け）　…　白/単色背景モード。四隅からの FloodFill が最速で、輪郭も安定する。AIモードより速くて正確なことが多い。
人物・ペット・複雑な形の被写体　…　AI自動（BiRefNet）。髪の毛や毛並みのような境界は、古典手法では追い切れない。
グリーンバックの動画素材・配信画像　…　クロマキー。背景色が決まっているなら、これが一番きれいに抜ける。
ロゴ・アイコン・イラスト　…　マジックワンドか指定カラー透過。ベタ塗りの背景は、色を指定して抜く方が輪郭がシャープに残る。

迷ったらAI自動で試し、境界が汚れたら被写体に合うモードへ切り替える。この「まず試す→ダメなら持ち替える」の順番が、結局一番速い。

AI自動モードでポメラニアンの背景を透過した実際の画面 — 実際にアプリで抜いたところ。AI自動（BiRefNet）モードで、青背景のポメラニアンを読み込んで背景を除去した。左が元画像、右が結果で、チェッカー柄が透明部分。毛先の1本1本を残したまま、背景だけが消えている。人物やペットのような複雑な輪郭で、AIモードが効くのがこれ。

各モードの中身は、連載で1つずつ開く

ここからは実装の話になる。要点だけ先に置いて、コードと判断の中身は各回で詳しく開いていく。

白/単色背景（FloodFill＋カラーゲート）　…　四隅をシードに背景を塗りつぶし、被写体色に近い領域はカラーゲートで守る。→ 第2回で実装。
クロマキー・マジックワンド・指定カラー透過　…　HSVの色相で緑を飛ばす、クリックで背景色を指定する、色距離でソフトに抜く。→ 第2回で実装。
囲まれた背景とアイコンの穴　…　弓の内側は消したいが、エンブレム内部の黒は残したい。相反する2ケースを2つのオプションで持つ。→ 第3回で実測して解く。
AI自動（BiRefNet/ONNX）　…　PyTorchを同梱せずONNXで軽く動かし、DirectMLでGPU、無ければCPUに自動フォールバック。実測 MAE 0.0271 / IoU 0.906。→ 第4回。
後処理・ブラシ・Undo　…　自動で9割抜けた後の残り1割を、5つのスライダーと消去/復元ブラシで詰める。→ 第5回。
一括処理とUI/UX　…　十数秒のAI推論でUIを固まらせない非同期化、ドラッグ&ドロップの一括保存。→ 第6回。
プリセットは勘で決めない　…　パラメータを掃引して MAE/IoU で実測し、根拠を持って固定する。→ 第7回。

クロマキーモードでグリーンバックの人物を透過した実際の画面 — クロマキーモードでグリーンバックの人物を抜いた例。左が元画像、右が透過結果。色相中心を緑（60）に合わせると、均一なグリーンだけを飛ばして、髪の細い束まで残せる。配信やスタジオ撮影のように背景色が決まっている素材は、これが一番速くて綺麗に抜ける。

白・単色背景モードでスニーカーの白背景を透過した実際の画面 — 白/単色背景モード（四隅からのFloodFill）で、白バックの商品写真を抜いた例。左が元画像、右が透過結果。輪郭をくっきり残したまま、白い背景だけがチェッカー柄（透明）に変わっている。メルカリやECの商品写真は、AIより古典手法のこのモードの方が速くて安定する。

正直なまとめ

綺麗に抜く鍵は単一の最強アルゴリズムではなく、「被写体でモードを切り替え、囲まれた背景の扱いを2択で持ち、最後は人の手で詰める」という設計判断にある。完全オフラインなので画像を外に出さずに済む。GPU が無くても CPU フォールバックで動く。この判断を1つずつコードに落としていく過程が、この連載だ。第1回から順に読めば、同じものが手元で組み上がる。

この制作で使ったもの PR

🖥 サーバ/ドメイン

🤖 使ったAIツール（公式）