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।
SUN इमेज फॉर्मेट एक विशेष फ़ाइल फॉर्मेट है जिसे हाई-रेजोल्यूशन, हाई-फिडेलिटी इमेज को कुशलतापूर्वक स्टोर और ट्रांसमिट करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। JPEG, PNG या TIFF जैसे अधिक सामान्य इमेज फॉर्मेट के विपरीत, SUN फॉर्मेट उन परिदृश्यों के लिए तैयार किया गया है जिनमें सटीक रंग प्रतिनिधित्व और विवरण संरक्षण की आवश्यकता होती है, जिसका उपयोग अक्सर पेशेवर फोटोग्राफी, डिजिटल कला और वैज्ञानिक इमेजिंग में किया जाता है। यह गहन तकनीकी व्याख्याकार SUN फॉर्मेट की संरचना, संपीड़न तकनीकों, रंग प्रबंधन और विभिन्न अनुप्रयोगों में इसके तुलनात्मक लाभों और नुकसानों की पड़ताल करेगा।
अपने मूल में, SUN इमेज फॉर्मेट में एक मजबूत, अनुकूलनीय संरचना होती है जो ग्रेस्केल से लेकर पूर्ण-रंग इमेजरी तक, विभिन्न प्रकार की इमेज को संभालने में सक्षम होती है, जिसमें sRGB, Adobe RGB और ProPhoto RGB जैसे विभिन्न रंग स्थानों के लिए समर्थन शामिल है। यह अनुकूलनशीलता SUN फ़ाइलों को विभिन्न उपकरणों और देखने की स्थितियों में रंग सटीकता और इमेज गुणवत्ता बनाए रखने की अनुमति देती है, जो रंग-महत्वपूर्ण अनुप्रयोगों के लिए एक महत्वपूर्ण आवश्यकता है। प्रत्येक SUN फ़ाइल इमेज के बारे में मेटाडेटा को एनकैप्सुलेट करती है, जिसमें रंग प्रोफ़ाइल भी शामिल है, जो सुसंगत रंग प्रतिपादन सुनिश्चित करती है।
SUN फॉर्मेट एक उन्नत, दोषरहित संपीड़न एल्गोरिथम को नियोजित करता है जो अत्यधिक कुशल है और इमेज गुणवत्ता में कोई हानि सुनिश्चित नहीं करता है। JPEG जैसे फॉर्मेट में उपयोग किए जाने वाले दोषपूर्ण संपीड़न एल्गोरिदम के विपरीत, जो छोटे फ़ाइल आकार के लिए विवरण का त्याग करते हैं, SUN का दोषरहित संपीड़न प्रत्येक पिक्सेल के डेटा को बरकरार रखता है। यह उन अनुप्रयोगों के लिए विशेष रूप से महत्वपूर्ण है जहां इमेज विवरण और निष्ठा से समझौता नहीं किया जा सकता है, जैसे डिजिटल संग्रह, चिकित्सा इमेजिंग और तकनीकी चित्र, जहां प्रत्येक विवरण महत्वपूर्ण जानकारी ले सकता है।
इसके अलावा, SUN फॉर्मेट को स्केलेबिलिटी को ध्यान में रखकर डिज़ाइन किया गया है, जो छोटे आइकन से लेकर बड़े पैमाने के पैनोरमा तक लगभग किसी भी आयाम की इमेज का समर्थन करता है। यह इसके कुशल संपीड़न एल्गोरिथम और टाइल वाली इमेज स्टोरेज के लिए समर्थन के संयोजन के माध्यम से प्राप्त किया जाता है, जिससे बड़ी इमेज को छोटे, प्रबंधनीय टुकड़ों में विभाजित किया जा सकता है। यह टाइलिंग सुविधा न केवल तेज़ लोडिंग समय और अधिक कुशल मेमोरी उपयोग की सुविधा प्रदान करती है, बल्कि SUN फॉर्मेट को विशेष रूप से वेब अनुप्रयोगों और बड़े प्रारूप वाले प्रिंटिंग के लिए उपयुक्त बनाती है, जहां उच्च रिज़ॉल्यूशन आवश्यक हैं।
SUN फॉर्मेट में रंग प्रबंधन प्रणाली (CMS) इसकी एक और विशिष्ट विशेषता है। विभिन्न रंग स्थानों और रंग प्रोफ़ाइल के लिए इसके व्यापक समर्थन के साथ, SUN फॉर्मेट में संग्रहीत इमेज को मॉनिटर से प्रिंटर तक विभिन्न उपकरणों पर सटीक रूप से पुन: प्रस्तुत किया जा सकता है। यह सार्वभौमिक रंग प्रबंधन यह सुनिश्चित करता है कि आप एक डिवाइस पर जो रंग देखते हैं वह दूसरे पर उन रंगों से निकटता से मेल खाएगा, यह मानते हुए कि दोनों सही ढंग से कैलिब्रेटेड हैं। ग्राफिक डिज़ाइन, फोटोग्राफी और डिजिटल मीडिया में पेशेवरों के लिए, यह विश्वसनीय रंग स्थिरता अमूल्य है।
हालाँकि, SUN फॉर्मेट इमेज के साथ काम करने में चुनौतियों में से एक उनका फ़ाइल आकार है। हालाँकि इसका दोषरहित संपीड़न एल्गोरिथम कुशल है, लेकिन इसके द् वारा उत्पन्न उच्च-निष्ठा इमेज स्वाभाविक रूप से दोषपूर्ण संपीड़न का उपयोग करने वाली इमेज से बड़ी होती हैं। इससे भंडारण आवश्यकताओं और धीमी संचरण समय में वृद्धि हो सकती है, विशेष रूप से ऑनलाइन अनुप्रयोगों या जहां बैंडविड्थ सीमित है, के लिए चिंता का विषय है। इसके बावजूद, बेजोड़ इमेज गुणवत्ता और रंग निष्ठा के लाभ अक्सर पेशेवर उपयोग के मामलों के लिए इन कमियों से अधिक होते हैं।
SUN फॉर्मेट का एक और पहलू जो उल्लेख के लायक है, वह है विस्तारित गतिशील रेंज और बिट गहराई के लिए इसका समर्थन। मानक 8-बिट इमेज के विपरीत, जो प्रत्येक प्राथमिक रंग के केवल 256 शेड का प्रतिनिधित्व कर सकते हैं, SUN फॉर्मेट प्रति चैनल 16-बिट गहराई का समर्थन करता है, जिससे प्रति रंग 65,000 से अधिक शेड की अनुमति मिलती है। यह विस्तारित गतिशील रेंज अधिक विस्तृत छाया, हाइलाइट और चिकनी रंग ढाल को सक्षम बनाती है, जिससे यह प्रारूप विशेष रूप से उच्च-स्तरीय फोटोग्राफी और सिनेमाई दृश्य प्रभावों के लिए आकर्षक बन जाता है जहां ऐसी बारीकियां महत्वपूर्ण होती हैं।
SUN फॉर्मेट की विस्तारित क्षमताओं में एम्बेडेड अल्फा चैनल के लिए समर्थन भी शामिल है, जो परिवर्तनीय पारदर्शिता और नरम किनारों के साथ जटिल इमेज कंपोजिटिंग को सक्षम बनाता है। यह सुविधा ग्राफिक डिज़ाइन और डिजिटल कला में विशेष रूप से उपयोगी है, जहां इमेज को परतबद्ध करने या पाठ को सटीकता के साथ ओवरले करने की आवश्यकता हो सकती है। SUN फ़ाइलों में अल्फा चैनल समर्थन अतिरिक्त मास्किंग या अलग पारदर्शिता डेटा की आवश्यकता के बिना इन कार्यों को सुव्यवस्थित करता है, जिससे वर्कफ़्लो सुव्यवस्थित होता है।
तकनीकी स्तर पर, SUN फॉर्मेट फ़ाइल की संरचना में एक हेडर सेक्शन होता है जिसमें इमेज के बारे में मेटाडेटा होता है, जैसे आयाम, रंग स्थान, बिट गहराई और संपीड़न विवरण। हेडर के बाद, फ़ाइल इमेज डेटा का प्रतिनिधित्व करने वाले खंडों में विभाजित हो जाती है, वैकल्पिक रूप से बड़ी इमेज के लिए टाइलों में व्यवस्थित होती है। यह विभाजन न केवल कुशल डेटा प्रबंधन में सहायता करता है बल्कि समानांतर प्रसंस्करण और प्रतिपादन में भी सहायता करता है, जो बहुत बड़ी इमेज या संसाधन-बाधित वातावरण में काम करते समय एक महत्वपूर्ण लाभ है।
SUN फॉर्मेट की अधिक नवीन विशेषताओं में से एक विभिन्न वर्कफ़्लो और उपयोग के मामलों के लिए इसकी अनुकूलन क्षमता है। अनुकूलन योग्य मेटाडेटा फ़ील्ड के माध्यम से, SUN फ़ाइलें मूल इमेज डेटा से परे जानकारी की एक विस्तृत श्रृंखला ले जा सकती हैं। इसमें कॉपीराइट जानकारी, कैमरा सेटिंग, जियोटैग और यहां तक कि एप्लिकेशन-विशिष्ट डेटा भी शामिल हो सकते हैं। इस तरह का लचीलापन SUN फॉर्मेट को असाधारण रूप से बहुमुखी बनाता है, जो विभिन्न उद्योगों और रचनात्मक प्रथाओं की जरूरतों को पूरा करता है।
SUN फॉर्मेट के कई लाभों के बावजूद, अधिक स्थापित इमेज फॉर्मेट की तुलना में अपनाना कुछ हद तक सीमित रहा है। यह काफी हद तक SUN फ़ाइलों को बनाने और देखने के लिए विशेष सॉफ़्टवेयर की आवश्यकता के साथ-साथ व्यापक समु
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