PNM पृष्ठभूमि हटाएँ

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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।

लोग बैकग्राउंड हटाने के मुख्य तरीके

1) क्रोमा की (“हरा/नीला स्क्रीन”)

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।

2) इंटरैक्टिव सेगमेंटेशन (क्लासिक सीवी)

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।

3) इमेज मैटिंग (फाइन-ग्रेन्ड अल्फ़ा)

मैटिंग wispy सीमाओं (बाल, फर, धुआं, कांच) पर भिन्नात्मक पारदर्शिता 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।

4) डीप लर्निंग कटआउट (कोई ट्राइमैप नहीं)

  • U2-Net (मुख्य-वस्तु का पता लगाना) एक मजबूत सामान्य "बैकग्राउंड हटाएं" इंजन है (रेपो)।
  • MODNet रीयल-टाइम पोर्ट्रेट मैटिंग को लक्षित करता है (PDF)।
  • F, B, अल्फा (FBA) मैटिंग रंग प्रभामंडल को कम करने के लिए संयुक्त रूप से अग्रभूमि, पृष्ठभूमि और अल्फा की भविष्यवाणी करता है (रेपो)।
  • बैकग्राउंड मैटिंग V2 एक बैकग्राउंड प्लेट मानता है और 4K/30fps तक रीयल टाइम में स्ट्रैंड-लेवल मैट्स देता है (प्रोजेक्ट पेज, रेपो)।

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।

लोकप्रिय उपकरण क्या करते हैं

क्लीनर कटआउट के लिए वर्कफ़्लो टिप्स

  1. स्मार्ट शूट करें। अच्छी रोशनी और मजबूत विषय-पृष्ठभूमि कंट्रास्ट हर विधि में मदद करता है। हरे/नीले स्क्रीन के साथ, डीस्पिल की योजना बनाएं (गाइड)।
  2. व्यापक शुरू करें, संकीर्ण को परिष्कृत करें। एक स्वचालित चयन चलाएँ (विषय चुनें, U2-Net, SAM), फिर ब्रश या मैटिंग (जैसे, क्लोज्ड-फॉर्म) के साथ किनारों को परिष्कृत करें।
  3. अर्ध-पारदर्शिता का ध्यान रखें। कांच, घूंघट, मोशन ब्लर, उड़ते बालों को असली अल्फा की जरूरत होती है (सिर्फ एक हार्ड मास्क नहीं)। वे विधियाँ जो F/B/α को भी पुनर्प्राप्त करती हैं, प्रभामंडल को कम करती हैं।
  4. अपने अल्फा को जानें। स्ट्रेट बनाम प्रीमल्टीप्लाइड अलग-अलग किनारे का व्यवहार उत्पन्न करते हैं; लगातार निर्यात/कंपोजिट करें (देखें अवलोकन, हारग्रीव्स)।
  5. सही आउटपुट चुनें। "कोई पृष्ठभूमि नहीं" के लिए, एक साफ अल्फा (जैसे, PNG/WebP) के साथ एक रेखापुंज वितरित करें या यदि आगे के संपादन की उम्मीद है तो मास्क के साथ स्तरित फाइलें रखें। कुंजी आपके द्वारा गणना की गई अल्फा की गुणवत्ता है - पोर्टर-डफ में निहित है।

गुणवत्ता और मूल्यांकन

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।

आम किनारे के मामले (और सुधार)

  • बाल और फर: मैटिंग (ट्राइमैप या MODNet जैसे पोर्ट्रेट मैटिंग) का पक्ष लें और एक चेकरबोर्ड पर निरीक्षण करें।
  • ठीक संरचनाएं (बाइक स्पोक्स, मछली पकड़ने की रेखा): उच्च-रिज़ॉल्यूशन इनपुट और मैटिंग से पहले एक पूर्व-चरण के रूप में DeepLabv3+ जैसे सीमा-जागरूक विभाजक का उपयोग करें।
  • पारदर्शी सामान (धुआं, कांच): आपको भिन्नात्मक अल्फा और अक्सर अग्रभूमि रंग अनुमान की आवश्यकता होती है (FBA)।
  • वीडियो कॉन्फ्रेंसिंग: यदि आप एक साफ प्लेट कैप्चर कर सकते हैं, तो बैकग्राउंड मैटिंग V2 भोले "वर्चुअल बैकग्राउंड" टॉगल की तुलना में अधिक स्वाभाविक दिखता है।

यह वास्तविक दुनिया में कहाँ दिखाई देता है

कटआउट कभी-कभी नकली क्यों दिखते हैं (और सुधार)

  • रंग फैलना: हरा/नीला प्रकाश विषय पर लिपट जाता है— डीस्पिल नियंत्रण या लक्षित रंग प्रतिस्थापन का उपयोग करें।
  • प्रभामंडल/फ्रिंज: आमतौर पर एक अल्फा-व्याख्या बेमेल (स्ट्रेट बनाम प्रीमल्टीप्लाइड) या पुराने पृष्ठभूमि से दूषित किनारे पिक्सेल; सही ढंग से कनवर्ट/व्याख्या करें (अवलोकन, विवरण)।
  • गलत धुंधला/अनाज: एक नरम पृष्ठभूमि में एक रेजर-नुकीला विषय चिपकाएँ और यह पॉप हो जाता है; कंपोज़िटिंग के बाद लेंस ब्लर और ग्रेन का मिलान करें (देखें पोर्टर-डफ मूल बातें)।

TL;DR प्लेबुक

  1. यदि आप कैप्चर को नियंत्रित करते हैं: क्रोमा कुंजी का उपयोग करें; समान रूप से प्रकाश करें; डीस्पिल की योजना बनाएं।
  2. यदि यह एक बार की तस्वीर है: फ़ोटोशॉप का बैकग्राउंड हटाएं, Canva का रिमूवर, या remove.bg आज़माएँ; बालों के लिए ब्रश/मैटिंग से परिष्कृत करें।
  3. यदि आपको उत्पादन-ग्रेड किनारों की आवश्यकता है: मैटिंग ( क्लोज्ड-फॉर्म या डीप) का उपयोग करें और पारदर्शिता पर अल्फा की जांच करें; अल्फा व्याख्या का ध्यान रखें।
  4. पोर्ट्रेट/वीडियो के लिए: MODNet या बैकग्राउंड मैटिंग V2 पर विचार करें; क्लिक-निर्देशित विभाजन के लिए, SAM एक शक्तिशाली फ्रंट-एंड है।

PNM प्रारूप क्या है?

पोर्टेबल एनीमैप

पोर्टेबल नेटवर्क ग्राफिक्स (PNG) फॉर्मेट ने डिजिटल दुनिया में अपनी जगह बना ली है क्योंकि यह लॉसलेस कम्प्रेशन के साथ हाई-क्वालिटी इमेज देने की क्षमता रखता है। इसके वेरिएशन में, PNG8 कलर एफिशिएंसी और फाइल साइज रिडक्शन के अपने अनोखे मिश्रण के लिए जाना जाता है। PNG8 की यह विस्तृत जांच इस इमेज फॉर्मेट की परतों को खोलने का लक्ष्य रखती है, इसकी संरचना, कार्यक्षमता और व्यावहारिक अनुप्रयोगों की खोज करती है।

अपने मूल में, PNG8 PNG फॉर्मेट का एक बिट-डेप्थ वेरिएंट है जो अपने कलर पैलेट को 256 कलर तक सीमित करता है। यह सीमा PNG8 की फाइल साइज को काफी कम करने की क्षमता के पीछे की कुंजी है जबकि अभी भी मूल इमेज की क्वालिटी का एक सादृश्य बनाए रखती है। PNG8 में '8' प्रति पिक्सेल 8 बिट को दर्शाता है, जिसका अर्थ है कि इमेज में प्रत्येक पिक्सेल कलर पैलेट में 256 कलर में से कोई भी हो सकता है। यह पैलेट इमेज फाइल के भीतर ही परिभाषित किया गया है, जिससे विशिष्ट इमेज के लिए कलर का एक कस्टमाइज्ड सेट तैयार किया जा सकता है, जिससे फॉर्मेट की दक्षता बढ़ जाती है।

PNG8 फाइल की संरचना अन्य PNG फॉर्मेट के समान है, PNG फाइल सिग्नेचर और चंक-आधारित आर्किटेक्चर का अनुसरण करती है। एक PNG फाइल आमतौर पर 8-बाइट सिग्नेचर से शुरू होती है, उसके बाद कई चंक आते हैं जो विभिन्न प्रकार के डेटा (जैसे, हेडर जानकारी, पैलेट जानकारी, इमेज डेटा और मेटाडेटा) ले जाते हैं। PNG8 में, PLTE (पैलेट) चंक एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है, क्योंकि यह कलर पैलेट को स्टोर करता है जिसे इमेज के पिक्सेल संदर्भित करते हैं। इस पैलेट में 256 कलर तक होते हैं, जिन्हें RGB (लाल, हरा, नीला) मानों द्वारा परिभाषित किया जाता है।

PNG8 में कम्प्रेशन फिल्टरिंग और DEFLATE एल्गोरिथम के संयोजन का उपयोग करता है। फिल्टरिंग एक ऐसी विधि है जिसका उपयोग कम्प्रेशन के लिए इमेज डेटा तैयार करने के लिए किया जाता है, जिससे कम्प्रेशन एल्गोरिथम के लिए जानकारी खोए बिना फाइल साइज को कम करना आसान हो जाता है। फिल्टरिंग के बाद, DEFLATE एल्गोरिथम, जो LZ77 और हफमैन कोडिंग तकनीकों को जोड़ता है, इमेज डेटा को कुशलतापूर्वक कम्प्रेशन करने के लिए लागू किया जाता है। यह दो-चरणीय प्रक्रिया PNG8 इमेज को उच्च स्तर का कम्प्रेशन प्राप्त करने की अनुमति देती है, जिससे वे वेब उपयोग के लिए आदर्श बन जाती हैं जहां बैंडविड्थ और लोडिंग समय विचारणीय होते हैं।

PNG8 में पारदर्शिता को tRNS (पारदर्शिता) चंक का उपयोग करके नियंत्रित किया जाता है, जो पैलेट में एक ही कलर को पूरी तरह से पारदर्शी या पैलेट के कलर के अनुरूप अल्फा मानों की एक श्रृंखला के रूप में निर्दिष्ट कर सकता है, इस प्रकार पारदर्शिता की अलग-अलग डिग्री को सक्षम करता है। यह सुविधा PNG8 को सरल पारदर्शिता प्रभाव रखने की अनुमति देती है, जिससे यह वेब ग्राफिक्स के लिए उपयुक्त हो जाता है जहां पारदर्शी पृष्ठभूमि या सॉफ्ट ओवरले की आवश्यकता होती है। हालाँकि, यह ध्यान देने योग्य है कि PNG8 में पारदर्शिता PNG32 के समान स्तर का विवरण प्राप्त नहीं कर सकती है, जो प्रत्येक पिक्सेल के लिए पूर्ण अल्फा पारदर्शिता का समर्थन करता है।

PNG8 इमेज का निर्माण और अनुकूलन कलर निष्ठा और फाइल साइज के बीच संतुलन शामिल करता है। PNG8 इमेज उत्पन्न करने वाले टूल और सॉफ़्टवेयर में आमतौर पर कलर क्वांटिज़ेशन और डिथरिंग के लिए एल्गोरिदम शामिल होते हैं। कलर क्वांटिज़ेशन 256-कलर सीमा के भीतर फिट होने के लिए कलर की संख्या को कम करता है, आदर्श रूप से इमेज की दृश्य अखंडता को संरक्षित करता है। डिथरिंग पिक्सेल स्तर पर कलर को मिलाकर कलर रिडक्शन के दृश्य प्रभाव को कम करने में मदद करता है, जिससे एक बड़े कलर पैलेट का भ्रम पैदा होता है। ये तकनीकें PNG8 इमेज तैयार करने के लिए महत्वपूर्ण हैं जो नेत्रहीन आकर्षक और कुशलतापूर्वक संकुचित हैं।

अपने फायदों के बावजूद, PNG8 की सीमाएँ हैं जो इसे कुछ अनुप्रयोगों के लिए कम उपयुक्त बनाती हैं। प्रतिबंधित कलर पैलेट ग्रेडिएंट में बैंडिंग और जटिल इमेज में विवरण के नुकसान का कारण बन सकता है। इसके अतिरिक्त, सरल पारदर्शिता तंत्र उन दृश्यों को समायोजित नहीं कर सकता है जिनमें सॉफ्ट शैडो या अर्ध-पारदर्शी ऑब्जेक्ट होते हैं, जैसे कि पूर्ण अल्फा पारदर्शिता का समर्थन करने वाले फॉर्मेट। इसलिए, जबकि PNG8 सीमित कलर रेंज वाले सरल ग्राफिक्स, आइकन और लोगो के लिए उत्कृष्ट है, यह तस्वीरों और जटिल बनावट के लिए सबसे अच्छा विकल्प नहीं हो सकता है।

वेब डेवलपमेंट और डिजिटल मीडिया निर्माण में PNG8 को अपनाना विशिष्ट संदर्भों में इसकी संगतता, दक्षता और उपयोगिता द्वारा संचालित किया गया है। सभी आधुनिक वेब ब्राउज़र और इमेज प्रोसेसिंग सॉफ़्टवेयर में इसका समर्थन इसे वेब डिज़ाइनरों के लिए एक विश्वसनीय विकल्प बनाता है जो अपनी वेब संपत्तियों को अनुकूलित करना चाहते हैं। उन अनुप्रयोगों के लिए जहां सामग्री की दृश्य जटिलता कम है और बैंडविड्थ उपयोग को कम करने की आवश्यकता अधिक है, PNG8 एक इष्टतम संतुलन प्रदान करता है। इसके अलावा, इसका पारदर्शिता समर्थन बहुमुखी प्रतिभा जोड़ता है, जिससे लोड समय में महत्वपूर्ण वृद्धि के बिना वेबसाइटों पर रचनात्मक लेयरिंग और थीमिंग की अनुमति मिलती है।

सारांश में, PNG8 डिजिटल इमेजरी पारिस्थितिकी तंत्र के भीतर एक प्रासंगिक और मूल्यवान इमेज फॉर्मेट बना हुआ है, विशेष रूप से वेब ग्राफिक्स और डिजिटल मीडिया के लिए जिन्हें कुशल भंडारण और ट्रांसमिशन की आवश्यकता होती है। इसका डिज़ाइन कलर वैरायटी और फाइल साइज दक्षता के बीच एक ट्रेड-ऑफ़ को सक्षम बनाता है, जिससे यह विशिष्ट आवश्यकताओं वाले अनुप्रयोगों की एक श्रृंखला के लिए उपयुक्त हो जाता है। जबकि सीमाओं से रहित नहीं है, इमेज फॉर्मेट के स्पेक्ट्रम में PNG8 का स्थान सादगी, कम्प्रेशन और व्यापक संगतता के मामले में इसके विशिष्ट लाभों द्वारा सुरक्षित है। PNG8 के इन पहलुओं को समझना डिजाइनरों, डेवलपर्स और डिजिटल मीडिया पेशेवरों के लिए आवश्यक है जो अपनी परियोजना की तकनीकी और सौंदर्य संबंधी आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए इमेज फॉर्मेट चयन के बारे में सूचित निर्णय लेने का लक्ष्य रखते हैं।

समर्थित प्रारूप

AVIF.avif

AV1 छवि फ़ाइल प्रारूप

BMP.bmp

माइक्रोसॉफ्ट विंडोज बिटमैप छवि

CIN.cin

सिनियन छवि फ़ाइल

CLIP.clip

छवि क्लिप मास्क

DCX.dcx

ZSoft IBM PC बहु-पृष्ठ पेंटब्रश

DDS.dds

माइक्रोसॉफ्ट डायरेक्टड्रॉ सर्फेस

DPX.dpx

SMTPE 268M-2003 (DPX 2.0) छवि

DXT1.dxt1

माइक्रोसॉफ्ट डायरेक्टड्रॉ सर्फेस

EXR.exr

उच्च डायनेमिक-रेंज (HDR) छवि

FF.ff

Farbfeld

FITS.fits

लचीला छवि परिवहन प्रणाली

GIF.gif

कम्प्यूसर्व ग्राफिक्स इंटरचेंज प्रारूप

HDR.hdr

उच्च डायनेमिक रेंज छवि

HEIC.heic

उच्च दक्षता छवि कंटेनर

J2C.j2c

JPEG-2000 codestream

J2K.j2k

JPEG-2000 codestream

JNG.jng

JPEG नेटवर्क ग्राफिक्स

JP2.jp2

JPEG-2000 फ़ाइल प्रारूप सिंटैक्स

JPE.jpe

ज्वाइंट फोटोग्राफिक एक्सपर्ट्स ग्रुप JFIF प्रारूप

JPEG.jpeg

ज्वाइंट फोटोग्राफिक एक्सपर्ट्स ग्रुप JFIF प्रारूप

JPG.jpg

ज्वाइंट फोटोग्राफिक एक्सपर्ट्स ग्रुप JFIF प्रारूप

JPM.jpm

JPEG-2000 फ़ाइल प्रारूप सिंटैक्स

JPS.jps

ज्वाइंट फोटोग्राफिक एक्सपर्ट्स ग्रुप JPS प्रारूप

JPT.jpt

JPEG-2000 फ़ाइल प्रारूप सिंटैक्स

JXL.jxl

JPEG XL छवि

MAT.mat

MATLAB स्तर 5 छवि प्रारूप

PAM.pam

सामान्य 2-आयामी बिटमैप प्रारूप

PBM.pbm

पोर्टेबल बिटमैप प्रारूप (काला और सफेद)

PCD.pcd

फ़ोटो सीडी

PCX.pcx

ZSoft IBM PC पेंटब्रश

PDB.pdb

पाम डाटाबेस ImageViewer प्रारूप

PFM.pfm

पोर्टेबल फ्लोट प्रारूप

PGM.pgm

पोर्टेबल ग्रेमैप प्रारूप (ग्रे स्केल)

PGX.pgx

JPEG 2000 असंपीड़ित प्रारूप

PJPEG.pjpeg

ज्वाइंट फोटोग्राफिक एक्सपर्ट्स ग्रुप JFIF प्रारूप

PNG.png

पोर्टेबल नेटवर्क ग्राफिक्स

PNG00.png00

PNG मूल छवि से बिट-गहराई, रंग प्रकार वारिस

PNG24.png24

अपारदर्शी या बायनरी पारदर्शी 24-बिट RGB (zlib 1.2.11)

PNG32.png32

अपारदर्शी या बायनरी पारदर्शी 32-बिट RGBA

PNG48.png48

अपारदर्शी या बायनरी पारदर्शी 48-बिट RGB

PNG64.png64

अपारदर्शी या बायनरी पारदर्शी 64-बिट RGBA

PNG8.png8

अपारदर्शी या बायनरी पारदर्शी 8-बिट सूचीबद्ध

PNM.pnm

पोर्टेबल एनीमैप

PPM.ppm

पोर्टेबल पिक्समैप प्रारूप (रंग)

PSB.psb

एडोब बड़े दस्तावेज़ प्रारूप

PSD.psd

एडोब फ़ोटोशॉप बिटमैप

SUN.sun

सन रास्टरफ़ाइल

TIFF.tiff

टैग इमेज फ़ाइल प्रारूप

VIPS.vips

VIPS इमेज

WEBP.webp

WebP इमेज प्रारूप

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

यह कैसे काम करता है?

यह कनवर्टर पूरी तरह से आपके ब्राउज़र में चलता है। जब आप किसी फ़ाइल का चयन करते हैं, तो उसे मेमोरी में पढ़ा जाता है और चयनित प्रारूप में परिवर्तित किया जाता है। फिर आप परिवर्तित फ़ाइल डाउनलोड कर सकते हैं।

मेरी फ़ाइलों का क्या होता है?

आपकी फाइलें कभी भी हमारे सर्वर पर अपलोड नहीं की जाती हैं। वे आपके ब्राउज़र में परिवर्तित हो जाती हैं, और फिर परिवर्तित फ़ाइल डाउनलोड हो जाती है। हम आपकी फाइलें कभी नहीं देखते हैं।

इसका कितना मूल्य है?

यह कनवर्टर पूरी तरह से मुफ्त है, और हमेशा मुफ्त रहेगा। क्योंकि यह आपके ब्राउज़र में चलता है, हमें सर्वर के लिए भुगतान करने की आवश्यकता नहीं है, इसलिए हमें आपसे शुल्क लेने की आवश्यकता नहीं है।