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।
CLIP (कोडेड लेयर इमेज प्रोसेसिंग) इमेज फॉर्मेट डिजिटल इमेजिंग के क्षेत्र में एक अपेक्षाकृत नया दृष्टिकोण है, जिसे इमेज कोडिंग में उच्च दक्षता और इमेज में बदलाव और संपादन में बेहतर लचीलापन प्रदान करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह इमेज फॉर्मेट उन्नत संपीड़न तकनीकों और एक अद्वितीय लेयर-आधारित संरचना का उपयोग करता है ताकि इमेज की गुणवत्ता को बनाए रखते हुए फ़ाइल के आकार को काफी कम किया जा सके। CLIP का आगमन अधिक परिष्कृत इमेज फॉर्मेट की बढ़ती मांग के जवाब के रूप में हुआ है जो आधुनिक डिजिटल ग्राफिक्स की जटिलताओं का समर्थन कर सकते हैं, जिसमें आमतौर पर दोहराए गए संपीड़न और डीकंप्रेसन चक्रों से जुड़े गुणवत्ता के नुकसान के बिना व्यापक संपादन क्षमताएँ शामिल हैं।
CLIP इमेज फॉर्मेट के पीछे का मूलभूत सिद्धांत एक स्तरित संरचना के इसके अभिनव उपयोग में निहित है। JPEG या PNG जैसे पारंपरिक इमेज फॉर्मेट के विपरीत, जो एक इमेज को पिक्सेल की एक सपाट सरणी के रूप में मानते हैं, CLIP इमेज को कई लेयर में व्यवस्थित करता है। प्रत्येक लेयर इमेज के विभिन्न तत्वों का प्रतिनिधित्व कर सकता है, जैसे कि पृष्ठभूमि, ऑब्जेक्ट, टेक्स्ट और प्रभाव। यह स्तरित दृष्टिकोण न केवल इमेज के बाकी हिस्सों को प्रभावित किए बिना जटिल संपादन की सुविधा प्रदान करता है, बल्कि अधिक कुशल संपीड़न की भी अनुमति देता है, क्योंकि प्रत्येक लेयर को उसकी सामग्री जटिलता के अनुसार स्वतंत्र रूप से संपीड़ित किया जा सकता है।
संपीड़न CLIP फॉर्मेट की दक्षता के केंद्र में है। CLIP एक हाइब्रिड संपीड़न योजना को नियोजित करता है जो बुद्धिमानी से लॉसी और लॉ सलेस दोनों संपीड़न तकनीकों को जोड़ती है। लॉसी और लॉसलेस संपीड़न के बीच का चुनाव लेयर-दर-लेयर आधार पर किया जाता है, जो प्रत्येक लेयर के भीतर सामग्री की प्रकृति पर निर्भर करता है। उदाहरण के लिए, विस्तृत कलाकृति वाली एक लेयर गुणवत्ता बनाए रखने के लिए लॉसलेस संपीड़न का उपयोग कर सकती है, जबकि एक समान रंग वाली लेयर उच्च संपीड़न दर प्राप्त करने के लिए लॉसी संपीड़न के लिए अधिक उपयुक्त हो सकती है। यह चयनात्मक दृष्टिकोण CLIP फ़ाइलों को फ़ाइल के आकार को काफी कम करके उच्च-गुणवत्ता वाली इमेजरी बनाए रखने की अनुमति देता है।
अपनी स्तरित संरचना और हाइब्रिड संपीड़न एल्गोरिथम के अलावा, CLIP इमेज फॉर्मेट में इमेज निष्ठा और संपादन क्षमताओं को बढ़ाने के लिए डिज़ाइन की गई उन्नत विशेषताएं शामिल हैं। ऐसी ही एक विशेषता हाई डायनेमिक रेंज (HDR) इमेजिंग के लिए समर्थन है, जो CLIP इमेज को मानक डायनेमिक रेंज (SDR) इमेज के साथ संभव की तुलना में चमक और रंग की एक विस्तृत श्रृंखला प्रदर्शित करने की अनुमति देता है। HDR समर्थन सुनिश्चित करता है कि CLIP इमेज अधिक यथार्थवादी और जीवंत दृश्यों का प्रतिनिधित्व कर सकते हैं, जिससे यह फॉर्मेट विशेष रूप से पेशेवर फोटोग्राफी, डिजिटल कला और उच्च-गुणवत्ता वाले दृश्य प्रतिनिधित्व की आवश्यकता वाले किसी भी एप्लिकेशन के लिए उपयुक्त है।
CLIP इमेज फॉर्मेट की एक और उल्लेखनीय विशेषता गैर-विनाशकारी संपादन के लिए इसका समर्थन है। इसकी स्तरित संरचना के लिए धन्यवाद, CLIP इमेज में किए गए संपादन को अलग-अलग लेयर के रूप में या मौजूदा लेयर में समायोजन के रूप में सहेजा जा सकता है। इसका मतलब यह है कि मूल इमेज डेटा अछूता रह सकता है, जिससे उपयोगकर्ता अंतर्निहित गुणवत्ता से समझौता किए बिना परिवर्तनों को वापस कर सकते हैं या विभिन्न संपादन लागू कर सकते हैं। ग्राफिक डिज़ाइन, फोटोग्राफी और डिजिटल कला में पेशेवरों के लिए गैर-विनाशकारी संपादन एक महत्वपूर्ण विशेषता है, जहाँ बिना गिरावट के विभिन्न संपादनों के साथ प्रयोग करने की क्षमता आवश्यक है।
CLIP फॉर्मेट को संगतता और अंतर-संचालन को ध्यान में रखकर भी डिज़ाइन किया गया है। यह प्रमुख ग्राफिक्स सॉफ़्टवेयर और संपादन टूल के साथ सहज एकीकरण का समर्थन करता है, जिससे उपयोगकर्ताओं के लिए अपने मौजूदा वर्कफ़्लो में फॉर्मेट को अपनाना आसान हो जाता है। इसके अतिरिक्त, फॉर्मेट में मेटाडेटा समर्थन शामिल है, जो कॉपीराइट विवरण, कैमरा सेटिंग्स और संपादन इतिहास जैसी इमेज के बारे में जानकारी संग्रहीत कर सकता है। यह मेटाडेटा लेयर पेशेवर उपयोग के लिए CLIP इमेज की उपयोगिता को बढ़ाता है, संपत्ति प्रबंधन और परियोजना समन्वय में सहायता करता है।
अपने कई लाभों के बावजूद, CLIP इमेज फॉर्मेट को अपनाने में चुनौतियों का सामना करना पड़ता है। प्राथमिक बाधा सॉफ़्टवेयर अनुप्रयोगों और प्लेटफ़ॉर्म पर व्यापक समर्थन की आवश्यकता है। CLIP के लिए व्यापक रूप से स्वीकृत मानक बनने के लिए, इमेज संपादन सॉफ़्टवेयर, वेब ब्राउज़र और ग्राफिक डिज़ाइन टूल के डेवलपर्स को फॉर्मेट के लिए समर्थन लागू करना होगा। इसके लिए समय और संसाधनों की आवश्यकता होती है, जो एक बाधा हो सकती है, विशेष रूप से विशाल उपयोगकर्ता आधार वाले अच्छी तरह से स्थापित सॉफ़्टवेयर के लिए। इसके अलावा, उपयोगकर्ता आदत की जड़ता और नए वर्कफ़्लो सीखने या नए टूल अपनाने की संभावित आवश्यकता के कारण शुरू में एक नए फॉर्मेट में संक्रमण का विरोध कर सकते हैं।
एक और चुनौती संपीड़न दक्षता और इमेज गुणवत्ता के बीच संतुलन को अनुकूलित करना है। जबकि CLIP की हाइब्रिड संपीड़न तकनीक महान वादा करती है, एक इमेज के भीतर विभिन्न प्रकार की सामग्री के लिए इष्टतम संतुलन प्राप्त करना जटिल हो सकता है। प्रत् येक लेयर की सामग्री का विश्लेषण करने और सबसे उपयुक्त संपीड़न विधि तय करने के लिए परिष्कृत एल्गोरिदम की आवश्यकता होती है। इसके अतिरिक्त, संपीड़न की प्रभावशीलता इमेज सामग्री की विशिष्ट प्रकृति के आधार पर भिन्न हो सकती है, जैसे कि बनावट, रंग और पैटर्न, जो फॉर्मेट के आगे शोधन के लिए एक निरंतर चुनौती पेश करते हैं।
इन चुनौतियों के बावजूद, CLIP इमेज फॉर्मेट का भविष्य आशाजनक दिखता है। इसके लाभों के बारे में जागरूकता बढ़ने और जैसे-जैसे अधिक सॉफ़्टवेयर विक्रेता CLIP के लिए समर्थन शामिल करते हैं, हम व्यापक अपनाने की उम्मीद कर सकते हैं। फ़ाइल के आकार को प्रबंधनीय रखते हुए उच्च-गुणवत्ता, लचीले संपादन विकल्प प्रदान करने की फॉर्मेट की क्षमता आज डिजिटल इमेजिंग में प्रमुख आवश्यकताओं को संबोधित करती है। इसके अलावा, जैसे-जैसे डिजिटल कैमरे और डिस्प्ले आगे बढ़ते रहते हैं, उच्च रिज़ॉल्यूशन और व्यापक रंग सरगम की पेशकश करते हुए, इमेज फॉर्मेट की मांग जो गुणवत्ता या संपादन कार्यक्षमता से समझौता किए बिना इन प्रगति को कुशलतापूर्वक संभाल सकते हैं, केवल बढ़ेगी।
निष्कर्ष
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