পটভূমি অপসারণ একটি বিষয়কে তার চারপাশ থেকে আলাদা করে যাতে আপনি এটিকে স্বচ্ছতার উপর স্থাপন করতে পারেন, দৃশ্যটি বদলাতে পারেন, বা এটিকে একটি নতুন ডিজাইনে সংমিশ্রণ করতে পারেন। হুডের নিচে আপনি একটি আলফা ম্যাট অনুমান করছেন—প্রতি পিক্সেলে 0 থেকে 1 পর্যন্ত একটি অস্বচ্ছতা—এবং তারপর ফোরগ্রাউন্ডকে অন্য কিছুর উপর আলফা-কম্পোজিটিং করছেন। এটি পোর্টার-ডাফ থেকে গণিত এবং "ফ্রিঞ্জ" এবং স্ট্রেইট বনাম প্রিমাল্টিপ্লাইড আলফা-এর মতো পরিচিত সমস্যাগুলির কারণ। প্রিমাল্টিপ্লিকেশন এবং লিনিয়ার রঙের উপর ব্যবহারিক নির্দেশনার জন্য, মাইক্রোসফটের Win2D নোট, সোরেন স্যান্ডম্যান, এবং লোমন্টের লিনিয়ার ব্লেন্ডিং-এর উপর লেখা দেখুন।
যদি আপনি ক্যাপচার নিয়ন্ত্রণ করতে পারেন, তবে পটভূমিকে একটি কঠিন রঙে (প্রায়শই সবুজ) রঙ করুন এবং সেই রঙটি কী আউট করুন। এটি দ্রুত, চলচ্চিত্র এবং সম্প্রচারে পরীক্ষিত এবং ভিডিওর জন্য আদর্শ। ট্রেড-অফগুলি হল আলো এবং পোশাক: রঙিন আলো প্রান্তে (বিশেষ করে চুল) ছড়িয়ে পড়ে, তাই দূষণকে নিরপেক্ষ করতে আপনি ডেসপিল সরঞ্জাম ব্যবহার করবেন। ভাল প্রাইমারগুলির মধ্যে রয়েছে Nuke-এর ডক্স, মিক্সিং লাইট, এবং একটি হাতে-কলমে ফিউশন ডেমো।
অগোছালো পটভূমি সহ একক চিত্রগুলির জন্য, ইন্টারেক্টিভ অ্যালগরিদমগুলির জন্য কয়েকটি ব্যবহারকারী ইঙ্গিত প্রয়োজন—যেমন, একটি আলগা আয়তক্ষেত্র বা স্ক্রিবল—এবং একটি সুস্পষ্ট মাস্কে একত্রিত হয়। ক্যানোনিকাল পদ্ধতি হল গ্র্যাবকাট (বইয়ের অধ্যায়), যা ফোরগ্রাউন্ড/ব্যাকগ্রাউন্ডের জন্য রঙের মডেল শেখে এবং সেগুলিকে আলাদা করার জন্য পুনরাবৃত্তিমূলকভাবে গ্রাফ কাট ব্যবহার করে। আপনি GIMP-এর ফোরগ্রাউন্ড সিলেক্ট-এ SIOX (ImageJ প্লাগইন)-এর উপর ভিত্তি করে একই ধরনের ধারণা দেখতে পাবেন।
ম্যাটিং wispy সীমানায় (চুল, পশম, ধোঁয়া, কাচ) ভগ্নাংশ স্বচ্ছতা সমাধান করে। ক্লাসিক ক্লোজড-ফর্ম ম্যাটিং একটি ট্রাইম্যাপ (নিশ্চিতভাবে-ফোরগ্রাউন্ড/নিশ্চিতভাবে-ব্যাকগ্রাউন্ড/অজানা) নেয় এবং শক্তিশালী প্রান্ত বিশ্বস্ততার সাথে আলফার জন্য একটি রৈখিক সিস্টেম সমাধান করে। আধুনিক ডিপ ইমেজ ম্যাটিং অ্যাডোব কম্পোজিশন-1K ডেটাসেটে (MMEditing ডক্স) নিউরাল নেটওয়ার্ককে প্রশিক্ষণ দেয়, এবং SAD, MSE, গ্রেডিয়েন্ট এবং কানেক্টিভিটি (ব েঞ্চমার্ক ব্যাখ্যাকারী) এর মতো মেট্রিক দিয়ে মূল্যায়ন করা হয়।
সম্পর্কিত সেগমেন্টেশন কাজও দরকারী: DeepLabv3+ একটি এনকোডার-ডিকোডার এবং অ্যাট্রাস কনভোলিউশন দিয়ে সীমানা পরিমার্জন করে (PDF); মাস্ক R-CNN প্রতি-উদাহরণ মাস্ক দেয় (PDF); এবং SAM (সেগমেন্ট এনিথিং) একটি প্রম্পটেবল ফাউন্ডেশন মডেল যা অপরিচিত ছবিতে জিরো-শট মাস্ক তৈরি করে।
একাডেমিক কাজ কম্পোজিশন-1K-এ SAD, MSE, গ্রেডিয়েন্ট, এবং কানেক্টিভিটি ত্রুটি রিপোর্ট করে। আপনি যদি একটি মডেল বাছাই করেন, তবে সেই মেট্রিকগুলি সন্ধান করুন (মেট্রিক সংজ্ঞা; ব্যাকগ্রাউন্ড ম্যাটিং মেট্রিক্স বিভাগ)। পোর্ট্রেট/ভিডিওর জন্য, MODNet এবং ব্যাকগ্রাউন্ড ম্যাটিং V2 শক্তিশালী; সাধারণ "স্যালিয়েন্ট অবজেক্ট" চিত্রগুলির জন্য, U2-Net একটি কঠিন বেসলাইন; কঠিন স্বচ্ছতার জন্য, FBA ক্লিনার হতে পারে।
হিস্টোগ্রাম ইমেজ ফরম্যাট ডিজিটাল ইমেজিং এর ক্ষেত্রে একটি নতুন পদ্ধতির প্রতিনিধিত্ব করে, যা বিশেষভাবে ডিজাইন করা হয়েছে ট্র্যাডিশনাল ইমেজ ফরম্যাটের ক্ষমতা এবং মডার্ন ডেটা ভিজুয়ালাইজেশন এবং অ্যানালাইসিস অ্যাপ্লিকেশন এর ডাইনামিক প্রয়োজনীয়তার মধ্যে ফাঁক পূরণ করার জন্য। প্রচলিত ফরম্যাটগুলির বিপরীতে যা প্রাথমিকভাবে ইমেজের ভিজ্যুয়াল রিপ্রেজেন্টেশনের উপর ফোকাস করে, হিস্টোগ্রাম একটি একক, একীভূত ফরম্যাটের মধ্যে ভিজ্যুয়াল ডেটা এবং স্ট্যাটিস্টিকাল ইনফরমেশন উভয়কেই অন্তর্ভুক্ত করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। এই দ্বৈত-উদ্দেশ্যমূলক ডিজাইন ইমেজ স্টোরেজ, প্রসেসিং এবং ব্যাপক ডেটা অ্যানালাইসিস কার্যকারিতার একটি নির্বিঘ্ন ইন্টিগ্রেশন সহজ করে, বিভিন্ন বৈজ্ঞানিক এবং প্রযুক্তিগত ডোমেনে ইমেজগুলি কীভাবে ব্যবহৃত হয় তা বিপ্লব ঘটাচ্ছে।
এর মূল অংশে, হিস্টোগ্রাম ইমেজ ফরম্যাটটি হিস্টোগ্রাম ডেটাকে সরাসরি ইমেজ ফাইলে এম্বেড করার ধারণার উপর ভিত্তি করে তৈরি করা হয়েছে। হিস্টোগ্রাম, যা ডেটার বিতরণের গ্রাফিকাল রিপ্রেজেন্টেশন, একটি ইমেজের অন্তর্নিহিত স্ট্যাটিস্টিকাল প্রপার্টি, যেমন ব্রাইটনেস, কালার ডিস্ট্রিবিউশন এবং কনট্রাস্ট লেভেল, ব্যাখ্যা করার জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। হিস্টোগ্রাম ডেটা অন্তর্ভুক্ত করে, হিস্টোগ্রাম ব্যবহারকারীদের বহিরাগত অ্যানালাইসিস টুলের প্রয়োজন ছাড়াই এই প্রপার্টিগুলিকে দ্রুত মূল্যায়ন এবং ম্যানিপুলেট করতে সক্ষম করে। এই এম্বেডেড ডেটা পদ্ধতি হিস্টোগ্রাম ইকুয়ালাইজেশন, কনট্রাস্ট অ্যাডজাস্টমেন্ট এবং কালার করেকশন এর মতো প্রসেসিং অপারেশনগুলির দক্ষতা এবং নির্ভুলতা উল্লেখযোগ্যভাবে বাড়িয়ে তোলে, সরাসরি ফরম্যাটের মধ্যে।
হিস্টোগ্রাম ফরম্যাটের প্রযুক্তিগত ভিত্তিটি তার অনন্য ফাইল স্ট্রাকচার দ্বারা চিহ্নিত করা হয়েছে, যা পিক্সেল-ভিত্তিক ইমেজ ডেটা এবং সংশ্লিষ্ট হিস্টোগ্রাম ইনফরমেশন উভয়কেই সামঞ্জস্য করার জন্য সযত্নে ডিজাইন করা হয়েছে। ফাইলটি বেশ কয়েকটি সেগমেন্টে বিভক্ত, প্রতিটি একটি নির্দিষ্ট ফাংশন পরিবেশন করে। হেডার সেগমেন্টে ইমেজ সম্পর্কে মেটাডেটা থাকে, যার মধ্যে রয়েছে ডাইমেনশন, কালার ডেপথ এবং হিস্টোগ্রাম ডেটা টাইপের জন্য একটি অনন্য আইডেন্টিফায়ার (যেমন, লুমিন্যান্স, কালার চ্যানেল)। হেডারের পরে, ইমেজ ডেটা সেগমেন্টে র কাঁচা পিক্সেল ইনফরমেশন থাকে, গুণমানের সাথে আপস না করে ফাইলের আকারকে অপ্টিমাইজ করার জন্য উন্নত কম্প্রেশন কৌশল ব্যবহার করে এনকোড করা হয়েছে।
ইমেজ ডেটার পরে, হিস্টোগ্রাম ডেটা সেগমেন্ট হিস্টোগ্রাম ফরম্যাটের একটি গুরুত্বপূর্ণ উপাদান। এই সেগমেন্টটি স্ট্যা টিস্টিকাল ডেটা স্টোর করে যা ইমেজের বিভিন্ন প্রপার্টি (যেমন, ব্রাইটনেস, কালার) জুড়ে মানগুলির বিতরণকে উপস্থাপন করে। হিস্টোগ্রাম ডেটা দ্রুত অ্যাক্সেস এবং ম্যানিপুলেশনের অনুমতি দেওয়ার জন্য স্ট্রাকচার করা হয়েছে, যা সহজ ওভারভিউ অ্যানালাইসিস এবং ব্যাপক স্ট্যাটিস্টিকাল স্টাডি উভয়কেই সমর্থন করে। এই ডেটাকে সরাসরি ইমেজ ফাইলে ইন্টিগ্রেট করে, হিস্টোগ্রাম হিস্টোগ্রাম ডেটা আলাদাভাবে জেনারেট করার রিডান্ড্যান্সি দূর করে, যার ফলে ব্যবহারকারী এবং অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য ওয়ার্কফ্লো স্ট্রিমলাইন করে।
অধিকন্তু, হিস্টোগ্রাম ফরম্যাটটি এক্সটেনসিবিলিটি মাথায় রেখে ডিজাইন করা হয়েছে, এতে একটি নমনীয় আর্কিটেকচার রয়েছে যা নতুন ধরনের হিস্টোগ্রাম ডেটা এবং ইমেজ প্রসেসিং অ্যালগরিদমকে সহজেই সামঞ্জস্য করতে পারে। এটি নিশ্চিত করে যে ইমেজিং প্রযুক্তি এবং অ্যানালাইসিস কৌশলগুলির ক্রমবর্ধমান পরিবর্তনের মুখে হিস্টোগ্রাম প্রাসঙ্গিক এবং অত্যন্ত কার্যকরী থাকে। উপরন্তু, ফরম্যাটটি একাধিক স্তর এবং চ্যানেলকে সমর্থন করে, হিস্টোগ্রাম ডেটার অখণ্ডতা হারানো ছাড়াই জটিল ইমেজ এডিটিং এবং কম্পোজিটিং টাস্ক সহজ করে। এই মাল্টি-লেয়ারড পদ্ধতি ব্যবহারকারীদের সঠিক স্ট্যাটিস্টিকাল রেকর্ড বজায় রাখার সময় বিস্তারিত ইমেজ ম্যানিপুলেশন করার ক্ষমতা দেয়, ইমেজ হ্যান্ডলিংয়ের সৃজনশীল এবং অ্যানালাইটিকাল দিক উভয়কেই সমৃদ্ধ করে।
কম্প্রেশন হল আরেকটি এলাকা যেখানে হিস্টোগ্রাম উল্লেখযোগ্য উদ্ভাবন প্রদর্শন করে। ফরম্যাটটি একটি হাইব্রিড কম্প্রেশন স্কিম ব্যবহার করে যা ইমেজ ডেটা এবং হিস্টোগ্রাম ডেটা সেগমেন্ট উভয়কেই অপ্টিমাইজ করে। ইমেজ ডেটার জন্য, হিস্টোগ্রাম উদ্দেশ্যমূলক ব্যবহারের ক্ষেত্রের উপর ভিত্তি করে লসলেস বা লসি কম্প্রেশন অ্যালগরিদম ব্যবহার করে, ইমেজের গুণমান এবং ফাইলের আকারের মধ্যে একটি কাস্টমাইজযোগ্য ভারসাম্যের অনুমতি দেয়
এই রূপান্তরকারীটি সম্পূর্ণভাবে আপনার ব্রাউজারে চলে। আপনি যখন একটি ফাইল নির্বাচন করেন, তখন এটি মেমরিতে পড়া হয় এবং নির্বাচিত ফর্ম্যাটে রূপান্তরিত হয়। তারপরে আপনি রূপান্তরিত ফাইলটি ডাউনলোড করতে পারেন।
রূপান্তর অবিলম্বে শুরু হয়, এবং বেশিরভাগ ফাইল এক সেকেন্ডের মধ্যে রূপান্তরিত হয়। বড় ফাইলগুলিতে বেশি সময় লাগতে পারে।
আপনার ফাইলগুলি কখনই আমাদের সার্ভারে আপলোড করা হয় না। সেগুলি আপনার ব্রাউজারে রূপান্তরিত হয় এবং তারপরে রূপান্তরিত ফাইলটি ডাউনলোড করা হয়। আমরা আপনার ফাইলগুলি কখনই দেখি না।
আমরা JPEG, PNG, GIF, WebP, SVG, BMP, TIFF এবং আরও অনেক কিছু সহ সমস্ত চিত্র ফর্ম্যাটের মধ্যে রূপান্তর সমর্থন করি।
এই রূপান্তরকারীটি সম্পূর্ণ বিনামূল্যে, এবং সর্বদা বিনামূল্যে থাকবে। যেহেতু এটি আপনার ব্রাউজারে চলে, তাই আমাদের সার্ভারের জন্য অর্থ প্রদান করতে হবে না, তাই আমাদের আপনাকে চার্জ করতে হবে না।
হ্যাঁ! আপনি একবারে যত খুশি ফাইল রূপান্তর করতে পারেন। যোগ করার সময় শুধু একাধিক ফাইল নির্বাচন করুন।