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।
JPEG (জয়েন্ট ফটোগ্রাফিক এক্সপার্টস গ্রুপ) ইমেজ ফরম্যাট, সাধারণত JPG নামে পরিচিত, ডিজিটাল ইমেজের জন্য লসি কম্প্রেশনের একটি ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত পদ্ধতি, বিশেষ করে ডিজিটাল ফটোগ্রাফি দ্বারা তৈরি করা ইমেজগুলির জন্য। কম্প্রেশনের ডিগ্রি সামঞ্জ স্য করা যায়, যা স্টোরেজের আকার এবং ইমেজের গুণমানের মধ্যে একটি নির্বাচনযোগ্য ট্রেড-অফের অনুমতি দেয়। JPEG সাধারণত ইমেজের গুণমানে সামান্য অনুধাবনযোগ্য ক্ষতির সাথে 10:1 কম্প্রেশন অর্জন করে।
JPEG কম্প্রেশন বিভিন্ন ইমেজ ফাইল ফরম্যাটে ব্যবহৃত হয়। JPEG/Exif ডিজিটাল ক্যামেরা এবং অন্যান্য ফটোগ্রাফিক ইমেজ ক্যাপচার ডিভাইস দ্বারা ব্যবহৃত সবচেয়ে সাধারণ ইমেজ ফরম্যাট; JPEG/JFIF এর সাথে, এটি ওয়ার্ল্ড ওয়াইড ওয়েবে ফটোগ্রাফিক ইমেজ সংরক্ষণ এবং প্রেরণের জন্য সবচেয়ে সাধারণ ফরম্যাট। এই ফরম্যাটের বৈচিত্রগুলি প্রায়শই আলাদা করা হয় না এবং এগুলিকে কেবল JPEG বলা হয়।
JPEG ফরম্যাটে বিভিন্ন স্ট্যান্ডার্ড অন্তর্ভুক্ত রয়েছে, যার মধ্যে রয়েছে JPEG/Exif, JPEG/JFIF এবং JPEG 2000, যা একটি নতুন স্ট্যান্ডার্ড যা উচ্চতর কম্পিউটেশনাল জটিলতার সাথে আরও ভাল কম্প্রেশন দক্ষতা অফার করে। JPEG স্ট্যান্ডার্ডটি জটিল, বিভিন্ন অংশ এবং প্রোফাইল সহ, তবে সবচেয়ে বেশি ব্যবহৃত JPEG স্ট্যান্ডার্ডটি হল বেসলাইন JPEG, যা বেশিরভাগ লোক 'JPEG' ইমেজ উল্লেখ করার সময় বোঝায়।
JPEG কম্প্রেশন অ্যালগরিদমটি মূলত একটি ডিসক্রিট কোসাইন ট্রান্সফর্ম (DCT) ভিত্তিক কম্প্রেশন কৌশল। DCT একটি ফুরিয়ার-সম্পর্কিত ট্রান্সফর্ম যা ডিসক্রিট ফুরিয়ার ট্রান্সফর্ম (DFT) এর অনুরূপ, তবে কেবল কোসাইন ফাংশন ব্যবহার করে। DCT ব্যবহার করা হয় কারণ এটি স্পেকট্রামের নিম্ন ফ্রিকোয়েন্সি অঞ্চলে সিগন্যালের বেশিরভাগ অংশকে কেন্দ্রীভূত করার বৈশিষ্ট্য রাখে, যা প্রাকৃতিক ইমেজের বৈশিষ্ট্যগুলির সাথে ভালভাবে সম্পর্কিত।
JPEG কম্প্রেশন প্রক্রিয়ায় বেশ কয়েকটি ধাপ জড়িত। প্রাথমিকভাবে, ইমেজটিকে তার মূল রঙের স্থান (সাধারণত RGB) থেকে YCbCr নামে পরিচিত একটি ভিন্ন রঙের স্থানে রূপান্তরিত করা হয়। YCbCr রঙের স্থান ইমেজটিকে একটি লুমিন্যান্স উপাদান (Y) এ আলাদা করে, যা উজ্জ্বলতার স্তরকে উপস্থাপন করে, এবং দুটি ক ্রোমিন্যান্স উপাদান (Cb এবং Cr), যা রঙের তথ্য উপস্থাপন করে। এই পৃথকীকরণটি উপকারী কারণ মানুষের চোখ রঙের চেয়ে উজ্জ্বলতার তারতম্যের প্রতি বেশি সংবেদনশীল, যা অনুধাবনযোগ্য ইমেজের গুণমানকে উল্লেখযোগ্যভাবে প্রভাবিত না করে ক্রোমিন্যান্স উপাদানগুলির আরও আক্রমণাত্মক কম্প্রেশনের অনুমতি দেয়।
রঙের স্থান রূপান্তরের পরে, ইমেজটিকে ব্লকে বিভক্ত করা হয়, সাধারণত আকারে 8x8 পিক্সেল। তারপর প্রতিটি ব্লক আলাদাভাবে প্রক্রিয়া করা হয়। প্রতিটি ব্লকের জন্য, DCT প্রয়োগ করা হয়, যা স্পেসিয়াল ডোমেন ডেটাকে ফ্রিকোয়েন্সি ডোমেন ডেটাতে রূপান্তরিত করে। এই ধাপটি গুরুত্বপূর্ণ কারণ এটি ইমেজের ডেটাকে কম্প্রেশনের জন্য আরও উপযোগী করে তোলে, কারণ প্রাকৃতিক ইমেজগুলির প্রবণতা থাকে নিম্ন-ফ্রিকোয়েন্সি উপাদানগুলি থাকার যা উচ্চ-ফ্রিকোয়েন্সি উপাদানগুলির চেয়ে বেশি তাৎপর্যপূর্ণ।
DCT প্রয়োগ করার পরে, ফলস্বরূপ সহগগুলি পরিমাণিত করা হয়। পরিমাণায়ন হল ইনপুট মানগুলির একটি বৃহৎ সেটকে একটি ছোট সেটে ম্যাপ করার প্রক্রিয়া, যা কার্যকরভাবে তাদের সংরক্ষণের জন্য প্রয়োজনীয় বিটের সংখ্যা হ্রাস করে। এটি JPEG কম্প্রেশনে ক্ষতির প্রাথমিক উৎস। পরিমাণায়ন ধাপটি একটি পরিমাণায়ন টেবিল দ্বারা নিয়ন্ত্রিত হয়, যা নির্ধারণ করে প্রতিটি DCT সহগে কতটা কম্প্রেশন প্রয়োগ করা হবে। পরিমাণায়ন টেবিল সামঞ্জস্য করে, ব্যবহারকারীরা ইমেজের গুণমান এবং ফাইলের আকারের মধ্যে ট্রেড-অফ করতে পারে।
পরিমাণায়নের পরে, সহগগুলি জিগজ্যাগ স্ক্যানিং দ্বারা রৈখিক করা হয়, যা তাদের ক্রমবর্ধমান ফ্রিকোয়েন্সি দ্বারা অর্ডার করে। এই ধাপটি গুরুত্বপূর্ণ কারণ এটি নিম্ন-ফ্রিকোয়েন্সি সহগগুলিকে একত্রিত করে যা তাৎপর্যপূর্ণ হওয়ার সম্ভাবনা বেশি, এবং উচ্চ-ফ্রিকোয়েন্সি সহগগুলি যা পরিমাণায়নের পরে শূন্য বা শূন্যের কাছাকাছি হওয়ার সম্ভাবনা বেশি। এই অর্ডারিং পরবর্তী ধাপটিকে সহজতর করে, যা এনট্রপি কোডিং।
এনট্রপি কোডিং হল লসলেস কম্প্রেশনের একটি পদ্ধতি যা পরিমাণিত DCT সহগগুলিতে প্রয়োগ করা হয়। JPEG-তে ব্যবহৃত এনট্রপি কোডিংয়ের সবচেয়ে সাধারণ রূপ হল হাফম্যান কোডিং, যদিও অ্যারিথমেটিক কোডিংও স্ট্যান্ডার্ড দ্বারা সমর্থিত। হাফম্যান কোডিং আরও ঘন ঘন উপাদানগুলিতে ছো
এই রূপান্তরকারীটি সম্পূর্ণভাবে আপনার ব্রাউজারে চলে। আপনি যখন একটি ফাইল নির্বাচন করেন, তখন এটি মেমরিতে পড়া হয় এবং নির্বাচিত ফর্ম্যাটে রূপান্তরিত হয়। তারপরে আপনি র ূপান্তরিত 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 সা র্ভারের 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।