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।
VIPS (बहुत महत्वपूर्ण व्यक्ति का समाज) छवि प्रारूप, यद्यपि मुख्यधारा के अनुप्रयोगों में व्यापक रूप से मान्यता प्राप्त नहीं है, बड़ी छवियों को कुशलतापूर्वक संभालने के लिए एक विशेष फ़ाइल प्रारूप के रूप में अलग है। यह ताकत मुख्य रूप से इसके डिज़ाइन से आती है जो बड़े पैमाने पर छवि फ़ाइलों पर उच्च-प्रदर्शन संचालन की सुविधा प्रदान करती है, जो पारंपरिक छवि प्रारूपों के प्रबंधन के लिए बोझिल या अव्यवहारिक हो सकता है। गति से समझौता किए बिना बड़ी छवियों को कुशलतापूर्वक संसाधित करने की इसकी क्षमता इसे पेशेवरों और संगठनों के लिए एक मूल्यवान उपकरण बनाती है जो उच्च-रिज़ॉल्यूशन छवियों से निपटते है ं, जैसे कि डिजिटल अभिलेखागार, भू-स्थानिक इमेजिंग और पेशेवर फोटोग्राफी में।
अपने मूल में, VIPS छवि प्रारूप VIPS लाइब्रेरी के साथ जुड़ा हुआ है, जो एक मुफ़्त और ओपन-सोर्स इमेज प्रोसेसिंग सॉफ़्टवेयर है जिसे बड़ी छवियों को ध्यान में रखकर डिज़ाइन किया गया है। लाइब्रेरी की विशिष्ट विशेषता छवियों का उसका मांग-संचालित, आलसी मूल्यांकन है। इसका मतलब यह है कि VIPS केवल एक छवि के उन हिस्सों को संसाधित करता है जो वर्तमान ऑपरेशन के लिए आवश्यक हैं, बजाय पूरी छवि को मेमोरी में लोड करने के। यह दृष्टिकोण मेमोरी बैंडविड्थ और आवश्यक कम्प्यूटेशनल संसाधनों को बहुत कम करता है, जिससे पारंपरिक छवि प्रोसेसर की तुलना में अधिक प्रभावी ढंग से गीगाबाइट आकार की छवियों को संभालना संभव हो जाता है।
VIPS प्रारूप की एक और पहचान विभिन्न रंग स्थानों और मेटाडेटा के लिए इसका गहरा समर्थन है। कई अन्य छवि प्रारूपों के विपरी त जो केवल सीमित श्रेणी के रंग स्थानों का समर्थन करते हैं, VIPS एक व्यापक स्पेक्ट्रम को संभाल सकता है, जिसमें RGB, CMYK, Lab और कई अन्य शामिल हैं, यह सुनिश्चित करते हुए कि इसका उपयोग वेब इमेजिंग से लेकर पेशेवर प्रिंट तक कई प्रकार के अनुप्रयोगों में किया जा सकता है। इसके अलावा, यह छवि फ़ाइल के भीतर मेटाडेटा की एक विस्तृत श्रृंखला बनाए रखता है, जैसे ICC प्रोफ़ाइल, GPS डेटा और EXIF जानकारी, जो छवि के संदर्भ और विशेषताओं का एक समृद्ध प्रतिनिधित्व करने की अनुमति देता है।
VIPS की तकनीकी वास्तुकला एक टाइल-आधारित मेमोरी प्रबंधन प्रणाली को नियोजित करती है। यह प्रणाली छवियों को प्रबंधनीय वर्ग वर्गों, या टाइलों में तोड़ देती है, जिन्हें व्यक्तिगत रूप से संसाधित किया जा सकता है। यह टाइलिंग तकनीक इसके प्रदर्शन लाभ के लिए महत्वपूर्ण है, खासकर बड़ी छवियों के साथ काम करते समय। किसी दिए गए ऑपरेशन के लिए केवल आवश्यक टाइलों को लोड और प्रोसेस करके, VIPS मेमोरी फुटप्रिंट को काफी कम कर देता है। यह विधि कुछ अन्य छवि प्रोसेसर द्वारा उपयोग की जाने वाली पंक्ति-आधारित प्रणालियों के साथ तेजी से विपरीत है, जो छवि आकार बढ़ने पर अक्षम हो सकती है।
फ़ाइल आकार और संपीड़न के संदर्भ में, VIPS प्रारूप छवि गुणवत्ता का त्याग किए बिना फ़ाइल आकार को कम करने के लिए दोषरहित संपीड़न तकनीकों के संयोजन का उपयोग करता है। यह पिरामिड छवियों के लिए ZIP, LZW और JPEG2000 सहित विभिन्न संपीड़न विधियों का समर्थन करता है। संपीड़न में यह लचीलापन उपयोगकर्ताओं को उनकी विशिष्ट आवश्यकताओं के आधार पर छवि गुणवत्ता और फ़ाइल आकार के बीच संतुलन बनाने की अनुमति देता है, जिससे VIPS बड़ी छवियों को संग्रहीत करने और वितरित करने के लिए एक बहुमुखी उपकरण बन जाता है।
कार्यक्षमता के दृष्टिकोण से, VIPS लाइब्रेरी छवि प्रसंस्करण के लिए उपकरणों और संचालन का एक व्य ापक सूट प्रदान करती है। इसमें क्रॉपिंग, आकार बदलने और प्रारूप रूपांतरण जैसे बुनियादी संचालन शामिल हैं, साथ ही रंग सुधार, शार्पनिंग और शोर में कमी जैसे अधिक जटिल कार्य भी शामिल हैं। इसकी कार्यक्षमता छवि पिरामिड बनाने तक फैली हुई है, जो बहु-रिज़ॉल्यूशन छवियों की आवश्यकता वाले अनुप्रयोगों के लिए आवश्यक हैं, जैसे कि ज़ूम करने योग्य छवि दर्शक। VIPS पारिस्थितिकी तंत्र पायथन और रूबी सहित विभिन्न प्रोग्रामिंग भाषाओं के लिए बाइंडिंग भी प्रदान करता है, जिससे डेवलपर्स VIPS को अनुप्रयोगों और वर्कफ़्लो की एक विस्तृत श्रृंखला में एकीकृत कर सकते हैं।
VIPS छवि प्रारूप और इसकी संबद्ध लाइब्रेरी को मल्टीकोर प्रोसेसर के लिए अनुकूलित किया गया है, जो समानांतर प्रसंस्करण क्षमताओं का पूरा लाभ उठाता है। यह इसकी अभिनव प्रसंस्करण पाइपलाइन के माध्यम से प्राप्त किया जाता है, जो छवि प्रसंस्करण के विभिन्न चरणों में समवर्तीता का शोषण करता है। किसी छवि के विभिन्न खंडों या विभिन्न कार्यों को कई कोर को आवंटित करके, VIPS बड़े पैमाने पर छवि संचालन के लिए प्रसंस्करण समय को कम करते हुए, पर्याप्त प्रदर्शन सुधार प्राप्त कर सकता है। यह समानांतर प्रसंस्करण क्षमता VIPS को विशेष रूप से उच्च-प्रदर्शन कंप्यूटिंग वातावरण और अनुप्रयोगों के लिए उपयुक्त बनाती है जिनके लिए तेजी से छवि प्रसंस्करण की आवश्यकता होती है।
अपने कई लाभों के बावजूद, VIPS छवि प्रारूप अपनी चुनौतियों और सीमाओं के बिना नहीं है। इसकी विशिष्ट प्रकृति का मतलब है कि यह JPEG या PNG जैसे अधिक सामान्य प्रारूपों के रूप में सामान्य छवि देखने और संपादन सॉफ़्टवेयर द्वारा व्यापक रूप से समर्थित नहीं है। उपयोगकर्ताओं को VIPS छवियों के साथ काम करने के लिए VIPS सॉफ़्टवेयर या अन्य विशेष उपकरणों पर निर्भर रहने की आवश्यकता हो सकती है, जो अधिक सार्वभौमिक प्रारूपों के आदी वर्कफ़्लो में एक सीखने की अवस्था और परिचालन बाधाओं को प्रस्तुत कर सकता है। इसके अलावा, जबकि VIPS बड़ी छवियों को संभालने में उत्कृष्टता प्राप्त करता है, छोटी छवियों के लिए, प्रदर्शन लाभ उतने स्पष्ट नहीं हो सकते हैं, जिससे यह कुछ परिदृश्यों में एक अति-इंजीनियर समाधान बन जाता है।
VIPS छवि प्रारूप डिजिटल संरक्षण और संग्रह में भी एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। गुणवत्ता के महत्वपूर्ण नुकसान के बिना उच्च-रिज़ॉल्यूशन छवियों को कुशलतापूर्वक प्रबंधित करने और संग्रहीत करने की इसकी क्षमता इसे पुस्तकालयों, संग्रहालयों और अभिलेखागार जैसी संस्थाओं के लिए एक आदर्श विकल्प बनाती है जिन्हें दृश्य सामग्री के विशाल संग्रह को डिजिटाइज़ और संरक्षित करने की आवश्यकता होती है। VIPS प्रारूप के भीतर व्यापक मेटाडेटा समर्थन इन संदर्भों में इसकी उपयोगिता को और बढ़ाता है, जिससे विस्तृत दस्तावेज़ीकरण और मानदंडों की एक विस्तृत श्रृंखला के आधार पर छवियों की पुनर्प्राप्ति सक्षम होती है।
वेब विकास और ऑनलाइन मीडिया के क्षेत्र में, VIPS छवि प्रारूप और लाइब्रेरी का उपयोग उन वेबसाइटों और अनुप्रयोगों के प्रदर्शन को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ा सकता है जो बड़ी छवियों से निपटते हैं। उपयोगकर्ता के डिवाइस और कनेक्शन की गति के आधार पर छवियों को इष्टतम आकार और रिज़
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