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।
PNG24 इमेज फॉर्मेट, जिसे आमतौर पर ट्रूकलर PNG के रूप में भी जाना जाता है, इमेज को स्टोर करने के लिए व्यापक रूप से इस्तेमाल किया जाने वाला, लॉसलेस फॉर्मेट है। पोर्टेबल नेटवर्क ग्राफिक्स (PNG) स्पेसिफिकेशन के हिस्से के रूप में परिभाषित, इसने कम्प्रेशन के दौरान क्वालिटी को त्यागे बिना काफी गहराई के साथ इमेज को डिस्प्ले करने की क्षमता के कारण काफी लोकप्रियता हासिल की है। JPEG जैसे इसके समकक्षों के विपरीत, जो लॉसी कम्प्रेशन तकनीकों का उपयोग करता है जिससे सेविंग के समय क्वालिटी में गिरावट आती है, PNG24 मूल इमेज क्वालिटी को बनाए रखता है, भले ही फाइल को कितनी बार सेव या कम्प्रैस किया गया हो।
PNG24 फॉर्मेट का नाम प्रति पिक्सेल 24 बिट कलर जानकारी को स्टोर करने की क्षमता से लिया गया है। यह तीन प्राथमिक रंगों में से प्रत्येक के लिए 8 बिट या एक बाइट आवंटित करके संभव बनाया गया है: लाल, हरा और नीला (RGB)। यह कॉन्फ़िगरेशन कलर प्रतिनिधित्व के एक व्यापक स्पेक्ट्रम की अनुमति देता है, विशेष रूप से 16.7 मिलियन तक विभिन्न रंगों के डिस्प्ले को सक्षम करता है। इतनी विस्तृत कलर रेंज PNG24 को उच्च-गुणवत्ता वाली इमेज के लिए एक आदर्श विकल्प बनाती है, जिसमें फोटोग्राफ, डिजिटल आर्ट और ग्रेडिएंट वाले ग्राफिक्स शामिल हैं।
PNG24 की परिभाषित विशेषताओं में से एक इसका लॉसलेस कम्प्रेशन एल्गोरिदम है। PNG DEFLATE नामक एक विधि का उपयोग करता है, जो LZ77 एल्गोरिदम और हफ़मैन कोडिंग का एक संयोजन है। यह विधि इमेज क्वालिटी के किसी भी नुकसान के बिना फाइल के आकार को कुशलतापूर्वक कम करती है, जिससे यह ऑनलाइन इमेज शेयरिंग और स्टोरेज के लिए अत्यधिक प्रभावी हो जाती है। कम्प्रेशन किसी भी डेटा को त्यागता नहीं है; इसके बजाय, यह इमेज डेटा के भीतर दोहराए जाने वाले पैटर्न और संरचनाओं की पहचान करता है और इस जानकारी को अधिक कॉम्पैक्ट रूप से एन्कोड करता है।
पारदर्शिता PNG24 फॉर्मेट की एक और महत्वपूर्ण विशेषता है। GIF के विपरीत, जो केवल पारदर्शिता के एक स्तर (चालू या बंद) का समर्थन कर सकता है, PNG24 अपने अल्फा चैनल के माध्यम से पारदर्शिता के 256 स्तरों का समर्थन करता है। PNG24 इमेज में प्रत्येक पिक्सेल में पूरी तरह से अपारदर्शी से पूरी तरह से पारदर्शी तक पारदर्शिता का एक अलग स्तर हो सकता है। यह सुविधा विशेष रूप से विभिन्न पृष्ठभूमियों पर इमेज को ओवरले करने, सॉफ्ट एज बनाने और इमेज में अतिरिक्त मास्किंग की आवश्यकता के बिना जटिल ग्राफिकल इंटरफेस बनाने के लिए उपयोगी है।
PNG24 इमेज गामा करेक्शन नामक एक विशेषता का भी समर्थन करती हैं। यह इ मेज को विभिन्न डिस्प्ले डिवाइस पर लगातार चमक और रंग बनाए रखने की अनुमति देता है। गामा करेक्शन एक पूर्वनिर्धारित गामा मान के अनुसार इमेज की चमक को समायोजित करके काम करता है, जो विभिन्न मॉनिटर की अलग-अलग गामा प्रतिक्रियाओं की भरपाई करने में मदद करता है। यह सुनिश्चित करता है कि एक मॉनिटर पर संपादित की गई इमेज दूसरे डिस्प्ले पर देखे जाने पर समान दिखाई देगी, जो फोटोग्राफरों और ग्राफिक डिजाइनरों के लिए एक महत्वपूर्ण पहलू है।
इंटरलेसिंग PNG24 में एक वैकल्पिक विशेषता है जो वेब ब्राउज़र में एक इमेज को प्रगतिशील रूप से प्रदर्शित करने की अनुमति देती है। यह धीमे इंटरनेट कनेक्शन के लिए विशेष रूप से उपयोगी है जहां उपयोगकर्ता लोड होने के दौरान इमेज का कम-रिज़ॉल्यूशन संस्करण देख सकते हैं, जिससे उपयोगकर्ता अनुभव में सुधार होता है। PNG एडम7 एल्गोरिदम का उपयोग करता है, जो एक सात-पास इंटरलेसिंग स ्कीम है, जो प्रत्येक पास के साथ इमेज के विवरण को धीरे-धीरे बढ़ाता है। यह नॉन-इंटरलेस्ड फॉर्मेट के विपरीत है, जहां इमेज ऊपर से नीचे तक लाइन दर लाइन दिखाई देती है।
कार्यान्वयन और समर्थन के संदर्भ में, PNG24 आधुनिक वेब ब्राउज़र, इमेज एडिटिंग सॉफ़्टवेयर और विभिन्न ऑपरेटिंग सिस्टम में अच्छी तरह से समर्थित है। यह व्यापक समर्थन आंशिक रूप से फॉर्मेट के ओपन स्टैंडर्ड के कारण है, जिसे GIF के पेटेंट-मुक्त विकल्प के रूप में विकसित किया गया था। PNG स्पेसिफिकेशन, जिसमें PNG24 भी शामिल है, वर्ल्ड वाइड वेब कंसोर्टियम (W3C) द्वारा बनाए रखा जाता है, जो इसके निरंतर विकास और वेब मानकों के साथ संगतता सुनिश्चित करता है।
अपने कई फायदों के बावजूद, PNG24 फॉर्मेट अपनी कमियों के बिना नहीं है। प्राथमिक मुद्दों में से एक फाइल का आकार है; इसके लॉसलेस कम्प्रेशन और उच्च कलर डेप्थ के कारण, PNG24 फाइलें आमतौर पर अपने JPEG समकक्षों से बड़ी होती हैं। यह बड़ा फाइल आकार वेबसाइटों के लिए लंबे लोडिंग समय का कारण बन सकता है और अधिक बैंडविड्थ का उपयोग कर सकता है। इसलिए, वेब उपयोग के लिए, गति की आवश्यकता के विरुद्ध गुणवत्ता की आवश्यकता को संतुलित करना महत्वपूर्ण है, और कुछ मामलों में, JPEG जैसे लॉसी कम्प्रेशन वाले फॉर्मेट अधिक उपयुक्त हो सकते हैं।
इसके अलावा, जबकि PNG24 की व्यापक कलर रेंज उच्च-गुणवत्ता वाली इमेज के लिए फायदेमंद है, यह सीमित रंगों वाले सरल ग्राफिक्स के लिए अनावश्यक हो सकती है। ऐसे मामलों में, PNG8 जैसे कम कलर डेप्थ वाले फॉर्मेट, जो 256 रंगों का समर्थन करते हैं, अधिक उपयुक्त हो सकते हैं। इमेज की सामग्री के आधार पर उपयुक्त फॉर्मेट चुनने से इच्छित उपयोग के लिए दृश्य गुणवत्ता से समझौता किए बिना फाइल के आकार को काफी कम किया जा सकता है।
मानक PNG24 फॉर्मेट के अतिरिक्त, PNG32 नामक एक वेरिएंट भी है। अंतर लाल, हरे और नीले रंग के लिए मौजूदा 24 बिट में 8-बिट अल्फा चैनल के अतिरिक्त में निहित है, जिसके परिणामस्वरूप प्रति पिक्सेल कुल 32 बिट होते हैं। फॉर्मेट में सीधे अल्फा चैनल को शामिल करने से पारदर्शिता पर और भी अधिक नियंत्रण की अनुमति मिलती है, जिससे PNG32 परिष्कृत पारदर्शिता प्रभावों की आवश्यकता वाली इमेज के लिए बेहतर हो जाता है।
PNG24 फाइलों का निर्माण और हेरफेर विभिन्न टूल और सॉफ़्टवेयर अनुप्रयोगों का उपयोग करके किया जा सकता है। अधिकांश इमेज एडिटिंग सॉफ़्टवेयर, जैसे कि Adobe Photoshop, GIMP, और अन्य, PNG24 के लिए समर्थन प्रदान करते हैं, जिससे उपयोगकर्ता अपने काम को सीधे इस फॉर्मेट में सेव कर सकते हैं। इसके अतिरिक्त, PNG24 फाइलों को वेब उपयोग के लिए अनुकूलित करने के लिए विभिन्न ऑनलाइन और ऑफलाइन टूल उपलब्ध हैं, जो क्वालिटी खोए बिना फाइलों को और अधिक कम्प्रैस करते हैं। ये टूल अक्सर फाइल के आकार को कम करने के लिए अधिक आक्रामक रणनीति लागू करते
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