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।
EPT2 इमेज फॉर्मेट, जो कि एन्हांस्ड प्रिसिजन टैग्ड इमेज फॉर्मेट वर्जन 2 के लिए है, एक परिष्कृत फाइल फॉर्मेट है जिसे एन्हांस्ड प्रिसिजन और टैगिंग क्षमताओं के साथ जटिल ग्राफिकल डेटा को स्टोर करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। कई पारंपरिक इमेज फॉर्मेट के विपरीत जो केवल इमेज के विजुअल प्रतिनिधित्व पर ध्यान केंद्रित करते हैं, EPT2 में मेटाडेटा स्टोरेज, हाई डायनेमिक रेंज (HDR) इमेजिंग और कलर स्पेस के लिए व्यापक समर्थन सहित सुविधाओं का एक व्यापक स्पेक्ट्रम शामिल है। यह अनूठा संयोजन इसे विशेष रूप से उन उद्योगों में अनुप्रयोगों के लिए उपयुक्त बनाता है जहां प्रिसिज न और व्यापक डेटा विवरण सर्वोपरि हैं, जैसे कि डिजिटल आर्काइविंग, जियोस्पेशियल इमेजिंग और प्रोफेशनल फोटोग्राफी।
अपने मूल में, EPT2 फॉर्मेट एक लचीले कंटेनर मॉडल के इर्द-गिर्द संरचित है जो पिक्सेल-आधारित इमेज डेटा और वेक्टर ग्राफिक्स दोनों के सहज एकीकरण की अनुमति देता है। यह दोहरी प्रकृति न केवल उच्च-गुणवत्ता वाले रेस्टर इमेज के स्टोरेज की सुविधा प्रदान करती है बल्कि स्केलेबल वेक्टर लेयर को शामिल करने की भी सुविधा प्रदान करती है। ये वेक्टर एनोटेशन, ग्राफिकल ओवरले या अन्य सूचनात्मक तत्वों का प्रतिनिधित्व कर सकते हैं जो रेस्टर डेटा के पूरक हैं। किसी भी एक की अखंडता या गुणवत्ता से समझौता किए बिना एक ही फाइल में रेस्टर और वेक्टर डेटा को संयोजित करने की क्षमता EPT2 की बहुमुखी प्रतिभा की पहचान है।
EPT2 की विशिष्ट विशेषताओं में से एक sRGB, Adobe RGB, ProPhoto RGB और यहां तक कि उपयोगकर्ता द्वारा परिभाषि त कस्टम कलर स्पेस सहित कलर स्पेस की एक विस्तृत श्रृंखला के लिए इसका समर्थन है। यह लचीलापन सुनिश्चित करता है कि EPT2 फॉर्मेट में स्टोर की गई इमेज को विभिन्न उपकरणों और मीडिया पर सटीक रूप से प्रदर्शित किया जा सकता है, जिससे निर्माता की मूल दृष्टि बनी रहती है। इसके अलावा, EPT2 पूर्णांक और फ्लोटिंग-पॉइंट डेटा प्रकारों दोनों के लिए 16-बिट और 32-बिट कलर डेप्थ का समर्थन करता है, जिससे यह चमक के स्तर में रंगों और सूक्ष्मताओं की एक विशाल श्रृंखला को कैप्चर करने में सक्षम होता है, जिससे यह HDR कंटेंट के लिए आदर्श बन जाता है।
अपनी बेहतर कलर और डेटा प्रतिनिधित्व क्षमताओं के अलावा, EPT2 फॉर्मेट में मजबूत मेटाडेटा समर्थन शामिल है। यह सुविधा इमेज के बारे में व्यापक जानकारी के स्टोरेज की अनुमति देती है, जैसे कि कैमरा सेटिंग, GPS निर्देशांक और कस्टम टैग। यह मेटाडेटा न केवल बड़े डेटाबेस में इमेज को व्यवस्थित करने और खोजने के लिए अमूल्य है बल्कि उन परिस्थितियों को समझने के लिए महत्वपूर्ण संदर्भ भी प्रदान करता है जिनके तहत इमेज कैप्चर की गई थी। EPT2 फॉर्मेट मेटाडेटा स्टोरेज के लिए XML का उपयोग करता है, जो विभिन्न प्रकार की जानकारी को शामिल करने के लिए एक मानकीकृत लेकिन लचीली संरचना प्रदान करता है।
संपीड़न किसी भी इमेज फॉर्मेट का एक महत्वपूर्ण घटक है, जो फाइल के आकार और इमेज की गुणवत्ता को संतुलित करता है। EPT2 संपीड़न के लिए एक बहु-स्तरीय दृष्टिकोण अपनाता है, जिससे उपयोगकर्ता अपनी विशिष्ट आवश्यकताओं के आधार पर दोषरहित और दोषपूर्ण संपीड़न विधियों के बीच चयन कर सकते हैं। फॉर्मेट दोषपूर्ण संपीड़न के लिए JPEG 2000 जैसे उन्नत एल्गोरिदम का उपयोग करता है, जो गुणवत्ता में गिरावट को कम करते हुए फाइल के आकार को कम करने में बेहतर दक्षता प्रदान करता है। दोषरहित संपीड़न के लिए, EPT2 LZMA एल्गोरिदम को नियोजित करता है, जो अपने उच्च संपीड़न अनुपात और सटीक पिक्सेल मानों को संरक्षित करने की क्षमता के लिए प्रसिद्ध है, यह सुनिश्चित करता है कि मूल इमेज की गुणवत्ता बनी रहे।
EPT2 द्वारा पेश की गई एक और महत्वपूर्ण उन्नति मल्टीलेयर इमेज के लिए इसका समर्थन है, जो जटिल इमेज संपादन और कंपोजिटिंग वर्कफ़्लो को सुविधाजनक बनाता है। उपयोगकर्ता एक ही EPT2 फाइल के भीतर अलग-अलग इमेज लेयर को स्टोर कर सकते हैं, जिनमें से प्रत्येक की अपनी अनूठी विशेषताएं होती हैं जैसे कि अपारदर्शिता, ब्लेंड मोड और फ़िल्टर। यह कार्यक्षमता न केवल सभी प्रासंगिक डेटा को एक ही स्थान पर रखकर संपादन प्रक्रिया को सुव्यवस्थित करती है बल्कि कई उपयोगकर्ताओं को एक साथ इमेज के विभिन्न पहलुओं पर काम करने की अनुमति देकर सहयोग को भी बढ़ाती है। इसके अलावा, लेयर को मेटाडेटा के साथ टैग किया जा सकता है, अतिरिक्त संदर्भ प्रदान किया जा सकता है और फाइल संरचना को और भी अधिक आत्म-वर्णनात्मक बनाया जा सकता है।
जियोस्पेशियल डेटा एकीकरण EPT2 फॉर्मेट के सबसे नवीन पहलुओं में से एक का प्रतिनिधित्व करता है, जो कार्टोग्राफी, रिमोट सेंसिंग और भौगोलिक सूचना प्रणाली (GIS) की जरूरतों को पूरा करता है। EPT2 फाइलें भू-टैगिंग और विस्तृत स्थानिक मेटाडेटा को शामिल कर सकती हैं, जिससे भौगोलिक स्थानों पर इमेज सामग्री की सटीक मैपिंग सक्षम होती है। यह क्षमता उन अनुप्रयोगों के लिए महत्वपूर्ण है जिनके लिए सटीक भौगोलिक संदर्भ की आवश्यकता होती है, जैसे कि पर्यावरण निगरानी, शहरी नियोजन और आपदा प्रबंधन। विभिन्न समन्वय प्रणालियों और संदर्भ मॉडल का समर्थन करके, EPT2 मौजूदा भू-स्थानिक डेटा मानकों और उपकरणों के साथ व्यापक संगतता सुनिश्चित करता है।
EPT2 फॉर्मेट की स्केलेबिलिटी एक और प्रमुख विशेषता है, जिसे लगभग किसी भी आकार और रिज़ॉल्यूशन की इमेज को समायोजित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। छोटे आइकन से लेकर बड़े पैमाने के मानचित्र या विस्तृत वैज्ञानिक इमेज तक, EPT2 प्रदर्शन या गुणवत्ता से समझौता किए बिना विविध डेटा प्रकारों को कुशलतापूर्वक संभाल सकता है। यह स्केलेबिलिटी अभिनव इमेज टाइलिंग और पिरामिडल स्टोरेज तकनीकों के माध्यम से प्राप्त की जाती है, जो किसी दिए गए दृश्य या ज़ूम स्तर के लिए केवल आवश्यक डेटा लोड करके बड़ी इमेज की कुशल पहुंच और प्रतिपादन की अनुमति देती है। यह EPT2 को विशेष रूप से वेब अनुप्रयोगों और मोबाइल उपकरणों के लिए उपयुक्त बनाता है जहां बैंडविड्थ और प्रोसेसिंग पावर सीमित हो सकती है।
सुरक्षा और अधिकार प्रबंधन EPT2 फॉर्मेट के अभिन्न अंग हैं, जो डिजिटल युग में बौद्धिक संपदा की सुरक्षा के महत्व को स्वीकार करते हैं। EPT2 एन्क्रिप्शन और डिजिटल वॉटरमार्किंग का समर्थन करता है, जिससे सामग्री निर्माता अपनी इमेज को अनधिकृत उपयोग या दोहराव से सुरक्षित रख सकते हैं। इसके अतिरिक्त, फॉर ्मेट फाइल के
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