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 (বেঞ্চমার্ক 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।
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।
এ ই 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।