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।
PNG48 इमेज फॉर्मेट, प्रसिद्ध और व्यापक रूप से उपयोग किए जाने वाले पोर्टेबल नेटवर्क ग्राफिक्स (PNG) फॉर्मेट का एक विस्तार है। अपने पूर्ववर्ती की सीमाओं में सुधार के साधन के रूप में विकसित, PNG48 विशेष रूप से डिजिटल इमेज में उच्च रंग गहराई की आवश्यकता को संबोधित करता है। संक्षेप में, '48' बिट गहराई को संदर्भित करता है, जो इंगित करता है कि PNG48 इमेज के प्रत्येक पिक्सेल में 48 बिट रंग की जानकारी होती है। यह मानक 24-बिट PNG से एक महत्वपूर्ण छलांग है, जो प्रभावी रूप से रंग परिशुद्धता को दोगुना करता है और एक समृद्ध और अधिक विस्तृत दृश्य अनुभव प्रदान करता है।
PNG48 की वास्तुकला को समझने के लिए इसकी रं ग गहराई और यह इमेज डेटा को कैसे हैंडल करता है, इसकी गहन समझ की आवश्यकता होती है। PNG48 फ़ाइल में, प्रत्येक पिक्सेल को 48 बिट द्वारा दर्शाया जाता है, जिसे तीन घटकों में विभाजित किया जाता है: लाल, हरा और नीला (RGB)। मानक PNG फ़ाइलों में प्रति चैनल 8 बिट की तुलना में इनमें से प्रत्येक घटक में 16-बिट गहराई होती है। यह उच्च बिट गहराई क्रमशः लाल, हरे और नीले रंग के 65,536 शेड्स की अनुमति देती है, जो 281 ट्रिलियन से अधिक रंगों के सैद्धांतिक पैलेट में परिणत होती है। यह विशाल स्पेक्ट्रम विशेष रूप से हाई-एंड ग्राफिक्स अनुप्रयोगों, फोटोग्राफी और डिजिटल कला के लिए फायदेमंद है, जहां रंग सटीकता और श्रेणीकरण सर्वोपरि है।
संपीड़न PNG फॉर्मेट का एक महत्वपूर्ण पहलू है, और PNG48 कोई अपवाद नहीं है। PNG DEFLATE नामक एक दोषरहित संपीड़न विधि का उपयोग करता है। यह एल्गोरिथम इमेज डेटा में अतिरेक ढूंढकर और उन्हें समाप्त करके काम करता है, प्रभावी रूप से किसी भी विवरण या गुणवत्ता का त्याग किए बिना फ़ाइल आकार को कम करता है। PNG48 फ़ाइलों के साथ चुनौती उनके स्वाभाविक रूप से बड़े आकार की है जो बढ़ी हुई रंग जानकारी के कारण है। इसके बावजूद, DEFLATE एल्गोरिथम कुशल संपीड़न अनुपात बनाए रखने का प्रबंधन करता है, यह सुनिश्चित करता है कि फ़ाइल आकार में वृद्धि को यथासंभव कम किया जाए जबकि उच्च-निष्ठा रंग जानकारी को संरक्षित किया जाए।
पारदर्शिता PNG फॉर्मेट की एक और पहचान है, और PNG48 में, इसे समान लालित्य के साथ नियंत्रित किया जाता है। PNG48 पूर्ण अल्फा पारदर्शिता का समर्थन करता है, जिससे प्रत्येक पिक्सेल को अपनी अपारदर्शिता निर्दिष्ट करने वाला एक अतिरिक्त घटक मिलता है। हालाँकि, एक शुद्ध PNG48 फ़ाइल में, पारदर्शिता को सीधे 48-बिट परिभाषा में शामिल नहीं किया जाता है। इसके बजाय, पारदर्शिता को शामिल करने के लिए, PNG64 नामक फॉर्मेट का एक विस्तार उपयोग क िया जाता है, जहां अतिरिक्त 16 बिट अल्फा चैनल को समर्पित होते हैं। यह इमेज को पूरी तरह से पारदर्शी से पूरी तरह से अपारदर्शी तक, देखने की गुणवत्ता की अलग-अलग डिग्री रखने में सक्षम बनाता है, ग्राफिक डिज़ाइन और वेब विकास में फॉर्मेट की उपयोगिता को बढ़ाता है।
PNG48 फॉर्मेट अपने PNG24 पूर्ववर्ती की तुलना में स्वाभाविक रूप से अधिक जटिल है, हार्डवेयर और सॉफ़्टवेयर दोनों से अधिक की मांग करता है। उच्च रंग गहराई के लिए देखने और संपादन दोनों के लिए बढ़ी हुई प्रोसेसिंग पावर और मेमोरी की आवश्यकता होती है। सॉफ़्टवेयर संगतता भी एक विचार है, क्योंकि सभी इमेज व्यूअर और संपादक 48-बिट रंग गहराई का समर्थन नहीं करते हैं। हालाँकि, अधिकांश पेशेवर-ग्रेड सॉफ़्टवेयर को इन उच्च-गुणवत्ता वाली इमेज को समायोजित करने के लिए अपडेट किया गया है, जो दृश्य सामग्री निर्माताओं के लिए उनके मूल्य को पहचानता है।
PNG48 फॉर्मे ट के महत्वपूर्ण लाभों में से एक विभिन्न क्षेत्रों में इसकी प्रयोज्यता है जिसके लिए उच्च-निष्ठा दृश्य प्रतिनिधित्व की आवश्यकता होती है। डिजिटल फोटोग्राफी में, विस्तारित रंग गहराई का मतलब है कि छाया और हाइलाइट में बारीकियों को बहुत बेहतर ढंग से संरक्षित किया जाता है, जिससे कम रंग गहराई के साथ ग्रेडिएंट में अक्सर देखे जाने वाले बैंडिंग प्रभाव को कम किया जाता है। ग्राफिक डिजाइनरों और डिजिटल कलाकारों के लिए, फॉर्मेट एक व्यापक रंग स्पेक्ट्रम के साथ काम करने की क्षमता प्रदान करता है, जिसके परिणामस्वरूप अधिक जीवंत और सजीव रचनाएँ होती हैं।
अपने लाभों के बावजूद, PNG48 फॉर्मेट सार्वभौमिक रूप से आदर्श नहीं है। दोषरहित संपीड़न के बावजूद, बढ़ा हुआ फ़ाइल आकार इसे वेब पर उपयोग के लिए कम उपयुक्त बनाता है, जहां लोडिंग समय और बैंडविड्थ उपयोग महत्वपूर्ण विचार हैं। इसलिए, जबकि PNG48 अभिलेखागार, डिजिटल कला और पेशेवर फोटोग्राफी के लिए उत्कृष्ट है, उनके छोटे फ़ाइल आकार और तेज़ लोडिंग समय के कारण ऑनलाइन सामग्री के लिए एक मानक PNG या यहाँ तक कि एक JPEG बेहतर हो सकता है।
PNG48 फॉर्मेट की एक और महत्वपूर्ण विशेषता गामा सुधार के लिए इसका समर्थन है। यह सुनिश्चित करता है कि इमेज को विभिन्न देखने वाले उपकरणों पर अधिक लगातार प्रदर्शित किया जाए। गामा सुधार कंप्यूटर मॉनिटर या मोबाइल स्क्रीन जैसे आउटपुट डिवाइस की विशेषताओं के आधार पर इमेज की चमक और कंट्रास्ट को समायोजित करता है। इस सुविधा का समर्थन करके, PNG48 इमेज एक अधिक समान दृश्य अनुभव प्रदान कर सकती हैं, जो डिजिटल मीडिया के लिए महत्वपूर्ण है जिसे अक्सर विभिन्न प्लेटफॉर्म पर देखा जाता है।
PNG48 का उपयोग करने में रुचि रखने वाले रचनाकारों और डेवलपर्स के लिए, तकनीकी विशिष्टताओं और सॉफ़्टवेयर आवश्यकताओं को समझना महत्वपूर्ण है। Adobe Photoshop, GIMP, और अन्य जैसे इमेज संपादन सॉफ़्टवेयर ने उच्च बिट-गहराई वाली इमेज के लिए समर्थन लागू किया है, जिससे PNG48 फ़ाइलों का संपादन संभव हो गया है। हालाँकि, बढ़ी हुई परिशुद्धता के लिए उपयोगकर्ताओं को सर्वोत्तम संभव आउटपुट सुनिश्चित करने के लिए रंग प्रबंधन प्रथाओं की अच्छी समझ की भी आवश्यकता होती है। इसके अतिरिक्त, वेब अनुप्रयोगों के साथ काम करने वाले डेवलपर्स को उन ब्राउज़रों के लिए फ़ॉलबैक विकल्प लागू करने चाहिए जो उच्च बिट-गहराई वाली PNG फ़ाइलों का समर्थन नहीं करते हैं, जिससे व्यापक पहुँच सुनिश्चित होती है।
अनुकूलन और रूपांतरण उपकरण भी PNG48 फ़ाइलों के व्यावहारिक उपयोग में महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं। उनके आकार को देखते हुए, विशिष्ट उपयोग के मामलों के लिए इन फ़ाइलों को अनुकूलित करना आवश्यक है। PNG48 फ़ाइलों को उनकी गुणवत्ता से समझौता किए बिना और अधिक संपीड़ित करने के लिए विभिन्न सॉफ़्टवेय र टूल और लाइब्रेरी उपलब्ध हैं। इसके अलावा, रूपांतरण उपकरण आवश्यकता पड़ने पर PNG48 फ़ाइलों को अधिक व्यापक रूप से संगत प्रारूपों में डाउनस्केल करने की अनुमति देते हैं, जिससे इन उच्च-गुणवत्ता वाली इमेज का उपयोग और साझा करने
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