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।
कॉम्पैक्ट इमेज फॉर्मेट (CIP) एक आधुनिक इमेज फाइल फॉर्मेट है जिसे इमेज को स्टोर करने और ट्रांसमिट करने के एक कुशल तरीके की पेशकश करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, खासकर वेब और मोबाइल एप्लिकेशन के लिए जहां बैंडविड्थ और स्टोरेज स्पेस प्रीमियम पर हैं। JPEG, PNG और GIF जैसे पारंपरिक फॉर्मेट के विपरीत, CIP उन्नत कंप्रेशन एल्गोरिदम और एक मॉड्यूलर संरचना का लाभ उठाता है ताकि इमेज क्वालिटी से समझौता किए बिना बेहतर कंप्रेशन दर प्राप्त की जा सके। यह तकनीकी व्याख्याकार CIP फॉर्मेट की पेचीदगियों में तल्लीन करता है, जिसमें इसकी आर्किटेक्चर, कंप्रेशन तकनीक और व्यावहारिक अनुप्रयोग शामिल हैं।
CIP फॉर्मेट के केंद्र में इ सकी मॉड्यूलर संरचना है, जो उच्च स्तर के लचीलेपन और एक्स्टेंसिबिलिटी की अनुमति देती है। एक CIP फाइल कई स्वतंत्र मॉड्यूल से बनी होती है, प्रत्येक इमेज के एक विशेष पहलू के लिए जिम्मेदार होती है, जैसे कि इसका मेटाडेटा, पैलेट, पिक्सेल डेटा और वैकल्पिक घटक जैसे अल्फा पारदर्शिता या एनीमेशन फ्रेम। यह मॉड्यूलरिटी न केवल कुशल एन्कोडिंग और डिकोडिंग प्रक्रियाओं को सुगम बनाती है बल्कि विशिष्ट आवश्यकताओं या बाधाओं के अनुरूप CIP फाइलों को अत्यधिक अनुकूलन योग्य भी बनाती है।
CIP को अन्य इमेज फॉर्मेट से अलग करने वाली प्रमुख विशेषताओं में से एक इसकी उन्नत कंप्रेशन तकनीक है। CIP लॉसलेस और लॉसी कंप्रेशन विधियों के संयोजन का उपयोग करता है, इमेज कंटेंट और कंप्रेशन दर और इमेज क्वालिटी के बीच वांछित संतुलन के आधार पर गतिशील रूप से सबसे उपयुक्त तकनीक का चयन करता है। तेज किनारों और ठोस रंगों वाली ग्राफिकल इमेज के लिए, CIP लॉसलेस कंप्रेशन एल्गोरिदम को नियोजित करता है जो प्रत्येक पिक्सेल की अखंडता को संरक्षित करता है। अधिक सूक्ष्म रंग भिन्नताओं वाली फोटोग्राफिक इमेज के लिए, CIP एक परिष्कृत लॉसी कंप्रेशन एल्गोरिदम का उपयोग करता है जो मानवीय आंख को ध्यान देने योग्य गिरावट के बिना रंग ढाल को सरल बनाकर फाइल के आकार को कम करता है।
गुणवत्ता का त्याग किए बिना उच्च कंप्रेशन दर प्राप्त करने के लिए, CIP का लॉसी कंप्रेशन तंत्र एक मालिकाना तकनीक को शामिल करता है जिसे 'इंटेलिजेंट पिक्सेल एप्रॉक्सिमेशन' के रूप में जाना जाता है। यह विधि इमेज के रंग पैलेट और स्थानिक विशेषताओं का विश्लेषण करती है ताकि उन क्षेत्रों की पहचान की जा सके जहां रंग भिन्नताओं को कथित इमेज क्वालिटी को महत्वपूर्ण रूप से प्रभावित किए बिना सुव्यवस्थित किया जा सकता है। समान रंगों को बुद्धिमानी से अनुमानित करके और छोटे व िवरणों को बड़े, अधिक समान क्षेत्रों में मिलाकर, CIP इमेज की दृश्य निष्ठा को बनाए रखते हुए इमेज का प्रतिनिधित्व करने के लिए आवश्यक डेटा की मात्रा को काफी कम कर सकता है।
CIP फॉर्मेट के भीतर एक और नवाचार इसकी अनुकूली रिज़ॉल्यूशन स्केलिंग सुविधा है। यह CIP इमेज को एक ही फाइल के भीतर कई रिज़ॉल्यूशन पर स्टोर करने की अनुमति देता है, जिससे एप्लिकेशन डिस्प्ले डिवाइस या बैंडविड्थ बाधाओं के आधार पर सबसे उपयुक्त रिज़ॉल्यूशन को गतिशील रूप से चुन सकते हैं। यह सुविधा रिस्पॉन्सिव वेब डिज़ाइन और मोबाइल एप्लिकेशन के लिए विशेष रूप से फायदेमंद है, जहां स्क्रीन आकार और नेटवर्क स्थितियों की एक विस्तृत श्रृंखला के लिए इमेज क्वालिटी को अनुकूलित करने की आवश्यकता होती है। एक ही फाइल में कई रिज़ॉल्यूशन एम्बेड करके, CIP प्रत्येक रिज़ॉल्यूशन के लिए अलग-अलग फाइलों की आवश्यकता को समाप्त कर देता है, कंटेंट मै नेजमेंट को सरल बनाता है और सर्वर लोड को कम करता है।
CIP पारदर्शिता और एनिमेशन को संभालने के लिए एक अद्वितीय दृष्टिकोण भी प्रस्तुत करता है, जो इसे अन्य इमेज फॉर्मेट से अलग करता है। पारदर्शिता के लिए, CIP एक अलग मॉड्यूल का उपयोग करता है जिसे वैकल्पिक रूप से फाइल में शामिल किया जा सकता है, जिससे रंग डेटा से पारदर्शी क्षेत्रों को अलग करके अधिक कुशल कंप्रेशन की अनुमति मिलती है। पारदर्शिता और रंग जानकारी को मिलाने वाले पारंपरिक तरीकों की तुलना में यह बेहतर कंप्रेशन दर की ओर जाता है। जब एनिमेशन की बात आती है, तो CIP एक ही फाइल संरचना के भीतर फ्रेम-आधारित और वेक्टर-आधारित दोनों एनिमेशन का समर्थन करता है, अलग-अलग फाइलों या फॉर्मेट की आवश्यकता के बिना गतिशील कंटेंट बनाने में लचीलापन प्रदान करता है।
CIP फाइल की एन्कोडिंग प्रक्रिया में कई चरण शामिल होते हैं, जो मेटाडेटा, रंग डेटा और किसी भी वैकल्पिक घटक जैसे विशिष्ट मॉड्यूल की पहचान करने के लिए इमेज कंटेंट के पार्सिंग से शुरू होते हैं। फिर प्रत्येक मॉड्यूल को सबसे उपयुक्त कंप्रेशन तकनीक का उपयोग करके कंप्रेशन किया जाता है, जिसके बाद सभी मॉड्यूल को एक साथ एक एकल, एकजुट CIP फाइल में पैक किया जाता है। यह मॉड्यूलर दृष्टिकोण न केवल कंप्रेशन दक्षता में सुधार करता है बल्कि एन्कोडिंग और डिकोडिंग प्रक्रियाओं को भी सुव्यवस्थित करता है, क्योंकि मॉड्यूल को एक दूसरे से स्वतंत्र रूप से संसाधित किया जा सकता है।
इसके मॉड्यूलर डिज़ाइन के लिए धन्यवाद, CIP फाइल को डिकोड करना भी उतना ही कुशल है। एप्लिकेशन पूरी फाइल को डिकोड करने की आवश्यकता के बिना विशिष्ट मॉड्यूल को जल्दी से एक्सेस कर सकते हैं, जिससे इमेज रेंडरिंग समय में काफी तेजी आती है। यह विशेष रूप से वेब एप्लिकेशन के लिए फायदेमंद है जिन्हें उपयोगकर्ता अनुभव को बेहतर बनाने के लिए तेजी से लोड होने की आवश्यकता होती है। इसके अलावा, अपनी बुद्धिमान कंप्रेशन तकनीकों के कारण, CIP इमेज को कम रिज़ॉल्यूशन पर भी उच्च गुणवत्ता पर प्रस्तुत किया जा सकता है, यह सुनिश्चित करते हुए कि उपयोगकर्ता अभी भी बैंडविड्थ या स्टोरेज बाधाओं के तहत नेत्रहीन आकर्षक कंटेंट का आनंद लेते हैं।
CIP इमेज फॉर्मेट का विकास आधुनिक वेब और मोबाइल परिदृश्य के लिए डिजिटल कंटेंट को अनुकूलित करने की दिशा में एक सतत प्रवृत्ति को दर्शाता है। डेटा की खपत और उपयोगकर्ता की अपेक्षाओं में लगातार वृद्धि के साथ, CIP जैसे फॉर्मेट फाइल के आकार, लोडिंग गति और नेटवर्क दक्षता जैसे व्यावहारिक विचारों के साथ उच्च-गुणवत्ता वाली इमेज की आवश्यकता को संतुलित करने में महत्वपूर्ण हैं। इन चुनौतियों का सामना करने से, CIP न केवल विजुअल वेब अनुभव को बढ़ाता है बल्कि ऑनलाइन कंटेंट के समग्र डेटा फुटप्रिंट को कम करने में भी योग दान देता है, जो मोबाइल प्रभुत्व के युग में एक प्रमुख चिंता है।
सॉफ़्टवेयर और एप्लिकेशन में CIP फॉर्मेट समर्थन को लागू करने के लिए इसकी संरचना और एल्गोरिदम को समझने की आवश्यकता होती है। डेवलपर मौजूदा लाइ
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