बैकग्राउंड हटाना किसी विषय को उसके परिवेश से अलग करता है ताकि आप उसे पारदर्शिता पर रख सकें, दृश्य को बदल सकें, या उसे एक नए डिज़ाइन में संयोजित कर सकें। हुड के तहत आप एक अल्फा मैट का अनुमान लगा रहे हैं - 0 से 1 तक प्रति-पिक्सेल अपारदर्शिता - और फिर अग्रभूमि को किसी और चीज़ पर अल्फा-कंपोज़िटिंग कर रहे हैं। यह पोर्टर-डफ का गणित है और "फ्रिंज" और स्ट्रेट बनाम प्रीमल्टीप्लाइड अल्फा जैसी परिचित कमियों का कारण है। प्रीमल्टीप्लिकेशन और रैखिक रंग पर व्यावहारिक मार्गदर्शन के लिए, माइक्रोसॉफ्ट के विन2डी नोट्स, सोरेन सैंडमैन, और लोमोंट का रैखिक सम्मिश्रण पर लेख देखें।
यदि आप कैप्चर को नियंत्रित कर सकते हैं, तो पृष्ठभूमि को एक ठोस रंग (अक्सर हरा) से पेंट करें और उस रंग को हटा दें। यह तेज़ है, फिल्म और प्रसारण में परीक्षण किया हुआ है, और वीडियो के लिए आदर्श है। ट्रेड-ऑफ प्रकाश और अलमारी हैं: रंगीन प्रकाश किनारों (विशेषकर बालों) पर फैलता है, इसलिए आप संदूषण को बेअसर करने के लिए डीस्पिल टूल का उपयोग करेंगे। अच्छे प्राइमरों में न्यूक के दस्तावेज़, मिक्सिंग लाइट, और एक व्यावहारिक फ्यूजन डेमो शामिल हैं।
गंदी पृष्ठभूमि वाली एकल छवियों के लिए, इंटरैक्टिव एल्गोरिदम को कुछ उपयोगकर्ता संकेतों की आवश्यकता होती है - जैसे, एक ढीला आयत या स्क्रिबल्स - और एक स्पष्ट मास्क बनाते हैं। कैनोनिकल विधि ग्रैबकट (पुस्तक अध्याय) है, जो अग्रभूमि/पृष्ठभूमि के लिए रंग मॉडल सीखता है और उन्हें अलग करने के लिए पुनरावृत्त रूप से ग्राफ कट का उपयोग करता है। आप GIMP के फोरग्राउंड सेलेक्ट में SIOX (ImageJ प्लगइन) पर आधारित समान विचार देखेंगे।
मैटिंग wispy सीमाओं (बाल, फर, धुआं, कांच) पर भिन्नात्मक पारद र्शिता को हल करता है। क्लासिक क्लोज्ड-फॉर्म मैटिंग एक ट्राइमैप (निश्चित रूप से-अग्रभूमि/निश्चित रूप से-पृष्ठभूमि/अज्ञात) लेता है और मजबूत किनारे की सटीकता के साथ अल्फा के लिए एक रैखिक प्रणाली को हल करता है। आधुनिक डीप इमेज मैटिंग एडोब कंपोजिशन-1K डेटासेट (MMEditing डॉक्स) पर तंत्रिका नेटवर्क को प्रशिक्षित करता है, और SAD, MSE, ग्रेडिएंट और कनेक्टिविटी (बेंचमार्क एक्सप्लेनर) जैसे मेट्रिक्स के साथ मूल्यांकन किया जाता है।
संबंधित विभाजन कार्य भी उपयोगी है: DeepLabv3+ एक एन्कोडर-डिकोडर और एट्रस कनवल्शन के साथ सीमाओं को परिष्कृत करता है (PDF); मास्क R-CNN प्रति-उदाहरण मास्क देता है (PDF); और SAM (सेगमेंट एनीथिंग) एक प्रॉम्प्टेबल फाउंडेशन मॉडल है जो अपरिचित छवियों पर शून्य-शॉट मास्क उत्पन्न करता है।
अकादमिक कार्य कंपोजिशन-1K पर SAD, MSE, ग्रेडिएंट, और कनेक्टिविटी त्रुटियों की रिपोर्ट करते हैं। यदि आप एक मॉडल चुन रहे हैं, तो उन मेट्रिक्स को देखें (मेट्रिक परिभाषाएं; बैकग्राउंड मैटिंग मेट्रिक्स सेक्शन)। पोर्ट्रेट/वीडियो के लिए, MODNet और बैकग्राउंड मैटिंग V2 मजबूत हैं; सामान्य "मुख्य वस्तु" छवियों के लिए, U2-Net एक ठोस आधार रेखा है; कठिन पारदर्शिता के लिए, FBA क्लीनर हो सकता है।
ICB (इमेज कंटेंट ब्लॉक) फॉर्मेट एक आधुनिक, बहुमुखी इमेज फाइल फॉर्मेट है जिसे डिजिटल इमेज स्टोरेज, ट्रांसमिशन और मैनिपुलेशन की विविध आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। पारंपरिक इमेज फॉर्मेट के विपरीत जो मुख्य रूप से या तो कंप्रेसन दक्षता या गुणवत्ता संरक्षण पर ध्यान केंद्रित करते हैं, ICB फॉर्मेट व्यापक रेंज के एप्लीकेशन में लचीलेपन, दक्षता और संगतता पर जोर देता है। हाई-रेजोल्यूशन फोटोग्राफिक इमेजरी से लेकर कॉम्पैक्ट वेब ग्राफिक्स तक, ICB फॉर्मेट एक व्यापक समाधान प्रदान करता है जो फाइल साइज, इमेज क्वालिटी और प्रोसेसिंग स्पीड को संतुलित करता है।
ICB फॉर्मेट के डिज़ाइन दर्शन के मूल में इसकी मॉड्यूलर संरचना है। यह दृष्टिकोण फॉर्मेट को अत्यधिक अनुकूलनीय होने की अनुमति देता है; यह अपनी कंप्रेसन रणनीतियों और रंग निरूपण को प्रत्येक इमेज के कंटेंट प्रकार और इच्छित उपयोग के लिए सबसे उपयुक्त बनाने के लिए समायोजित कर सकता है। उदाहरण के लिए, ICB फॉर्मेट विस्तृत कलाकृति के लिए दोषरहित कंप्रेसन को नियोजित कर सकता है, जिससे गुणवत्ता की कोई हानि नहीं होती है, या वेब ग्राफिक्स के लिए अधिक आक्रामक, दोषपूर्ण कंप्रेसन तकनीकों का विकल्प चुन सकता है, जहां छोटे फाइल आकार सर्वोपरि होते हैं।
ICB फॉर्मेट एक उपन्यास कंप्रेसन एल्गोरिथम का परिचय देता है जो एक ही फाइल के भीतर दोषपूर्ण और दोषरहित कंप्रेसन तंत्र दोनों को सहजता से एकीकृत करता है। इमेज कंटेंट ब्लॉक-दर-ब्लॉक का विश्लेषण करके, एल्गोरिथम इसकी विशेषताओं के आधार पर प्रत्येक सेक्शन के लिए सबसे प्रभावी कंप्रेसन विध ि निर्धारित करता है। इसके परिणामस्वरूप ऐसी इमेज बनती हैं जो महत्वपूर्ण क्षेत्रों में उच्च निष्ठा बनाए रखती हैं, जैसे कि तेज किनारे और विस्तृत बनावट, जबकि कम उल्लेखनीय क्षेत्रों में अधिक पर्याप्त कंप्रेसन के माध्यम से फाइल आकार को अनुकूलित करती हैं।
रंग प्रबंधन ICB फॉर्मेट के भीतर एक और अग्रणी विचार है। रंग स्थानों की एक विस्तृत स्पेक्ट्रम का समर्थन करना—जिसमें sRGB, Adobe RGB और ProPhoto RGB शामिल हैं—यह सुनिश्चित करता है कि इमेज को विभिन्न उपकरणों और मीडिया में सटीक रूप से दर्शाया गया है। ICB फॉर्मेट एक गतिशील रंग प्रोफाइलिंग सिस्टम को नियोजित करता है जो रंग की जानकारी को कुशलता से संग्रहीत करता है, रंग सटीकता से समझौता किए बिना ओवरहेड को कम करता है। यह सुविधा पेशेवर फोटोग्राफी और डिजाइन कार्य के लिए विशेष रूप से मूल्यवान है, जहां रंग निष्ठा आवश्यक है।
ICB फॉर्मेट डिजिटल इमेजिंग में एक सामान्य चुनौती को भी संबोधित करता है: मेटाडेटा अखंडता और पहुंच। ICB फाइलों में एक समर्पित मेटाडेटा ब्लॉक शामिल होता है जो इमेज के बारे में जानकारी का खजाना संग्रहीत कर सकता है, जैसे कि किसी तस्वीर को कैप्चर करने के लिए उपयोग की जाने वाली कैमरा सेटिंग्स, संपादन इतिहास, कॉपीराइट जानकारी और जियोलोकेशन डेटा। यह मेटाडेटा ब्लॉक मजबूत और लचीला दोनों होने के लिए डिज़ाइन किया गया है, भविष्य के मेटाडेटा मानकों और आवश्यकताओं को शामिल करने के लिए आसानी से विस्तार योग्य है।
किसी भी नए इमेज फॉर्मेट को अपनाने के लिए मौजूदा इमेज एडिटर, व्यूअर और वेब प्लेटफॉर्म के साथ इंटरऑपरेबिलिटी महत्वपूर्ण है। ICB फॉर्मेट डेवलपर्स ने व्यापक API समर्थन और ओपन-सोर्स संदर्भ कार्यान्वयन के माध्यम से सॉफ़्टवेयर और हार्डवेयर की एक विस्तृत श्रृंखला के साथ संगतता सुनिश्चित की है। डेवलपर्स के लिए अपने अनुप्रयोगो ं में ICB फॉर्मेट समर्थन को एकीकृत करना आसान बनाकर, फॉर्मेट व्यापक स्वीकृति और उपयोग प्राप्त करने के लिए तैयार है।
तकनीकी दृष्टिकोण से, ICB फॉर्मेट ट्रांसमिशन और स्टोरेज के दौरान डेटा अखंडता सुनिश्चित करने के लिए उन्नत त्रुटि सुधार तकनीकों को शामिल करता है। डेटा संरक्षण के महत्व को पहचानते हुए, विशेष रूप से अभिलेखीय और पेशेवर सेटिंग्स में, ICB विनिर्देश में अतिरेक जांच और सुधार कोड शामिल हैं जो मामूली भ्रष्टाचार की मरम्मत कर सकते हैं, समय के साथ डेटा हानि और गिरावट के खिलाफ इमेज की सुरक्षा कर सकते हैं।
डिजिटल इमेजिंग के विकसित परिदृश्य के प्रति ICB फॉर्मेट की प्रतिक्रियाशीलता उच्च गतिशील रेंज (HDR) और वाइड कलर सरगम (WCG) कंटेंट के लिए इसके समर्थन के माध्यम से प्रदर्शित होती है। जैसे-जैसे डिस्प्ले तकनीकें आगे बढ़ती हैं, इमेज फॉर्मेट की आवश्यकता होती है जो रंगों और चमक स्तरों के व्या पक स्पेक्ट्रम को कैप्चर और व्यक्त कर सकते हैं। ICB फॉर्मेट को इन भविष्य की मांगों को पूरा करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, यह सुनिश्चित करते हुए कि इमेज अगली पीढ़ी के डिस्प्ले पर जीवंत और वास्तविक दिखें।
ICB फॉर्मेट को अपनाने का वेब डेवलपर्स और इंटरनेट इंफ्रास्ट्रक्चर पर भी प्रभाव पड़ता है। दक्षता और गुणवत्ता पर इसके जोर के साथ, ICB इमेज वेब पेज लोड समय और बैंडविड्थ की खपत को काफी कम कर सकते हैं, जिससे एक तेज़, अधिक सुलभ वेब में योगदान होता है। इसके अलावा, कंप्रेसन में ICB फॉर्मेट का लचीलापन और गुणवत्ता का त्याग किए बिना छोटे फाइल आकार का उत्पादन करने की इसकी क्षमता मोबाइल वेब ब्राउज़िंग के लिए विशेष रूप से फायदेमंद है, जहां डेटा उपयोग और गति महत्वपूर्ण चिंताएं हैं।
ICB फॉर्मेट का तकनीकी डिज़ाइन पहुंच और उपयोग में आसानी के लिए एक मजबूत प्रतिबद्धता द्वारा पूरक है। उपयोगकर्ता-केंद्रित विशेषताएं, जैसे एम्बेडेड थंबनेल पूर्वावलोकन और त्वरित इमेज रेंडरिंग के लिए तेज़ डिकोड मोड, यह सुनिश्चित करते हैं कि ICB फॉर्मेट न केवल रचनाकारों के लिए शक्तिशाली है बल्कि उपभोक्ताओं के लिए भी सुलभ है। ये विशेषताएं ICB इमेज को गैलरी में ब्राउज़ करने में तेज और खोलने में तेज़ बनाती हैं, डिजिटल प्लेटफॉर्म पर उपयोगकर्ता अनुभव को बढ़ाती हैं।
ICB फॉर्मेट के भीतर सुरक्षा विशेषताएं मजबूत हैं, डिजिटल कंटेंट छेड़छाड़ और अनधिकृत उपयोग पर बढ़ती चिंताओं को संबोधित करती हैं। फॉर्मेट में डिजिटल वॉटरमार्किंग और एन्क्रिप्शन के लिए समर्थन शामिल है, जिससे कंटेंट निर्माता अपनी बौद्धिक संपदा को प्रभावी ढंग से सुरक्षित कर सकते हैं। इसके अतिरिक्त, एक्सेस कंट्रोल तंत्र इमेज मैनिपुलेशन और देखने को प्रतिबंधित कर सकते हैं, आगे इमेज अखंडता और कॉपीराइट सम्मान सुनिश्चित करते हैं।
कुशल प्रसंस्क रण और हेरफेर को सुविधाजनक बनाने के लिए, ICB फॉर्मेट एक स्तरित संरचना का परिचय देता है जो विभिन्न इमेज घटकों को
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