Arka plan kaldırma, bir konuyu çevresinden ayırır, böylece onu şeffaflık üzerine yerleştirebilir, sahneyi değiştirebilir veya yeni bir tasarıma entegre edebilirsiniz. Kaputun altında bir alfa maskesi—piksel başına 0'dan 1'e kadar bir opaklık—tahmin ediyor ve ardından ön planı alfa kompozitleme ile başka bir şeyin üzerine yerleştiriyorsunuz. Bu, Porter–Duff matematiğidir ve “saçaklar” ve düz ve önceden çarpılmış alfa gibi yaygın sorunların nedenidir. Önceden çarpma ve doğrusal renk hakkında pratik rehberlik için Microsoft’un Win2D notlarına, Søren Sandmann’a ve Lomont’un doğrusal harmanlama üzerine yazısına bakın.
Çekimi kontrol edebiliyorsanız, arka planı düz bir renge (genellikle yeşil) boyayın ve bu tonu anahtarlayın. Hızlıdır, film ve yayında kendini kanıtlamıştır ve video için idealdir. Dezavantajları aydınlatma ve kıyafetlerdir: renkli ışık kenarlara (özellikle saça) taşar, bu nedenle kirlenmeyi nötralize etmek için dökülme önleyici araçlar kullanırsınız. İyi başlangıç kılavuzları arasında Nuke’un belgeleri, Mixing Light ve uygulamalı bir Fusion demosu bulunur.
Dağınık arka planlara sahip tek görünt üler için, etkileşimli algoritmalar birkaç kullanıcı ipucuna ihtiyaç duyar—örneğin, gevşek bir dikdörtgen veya karalamalar—ve keskin bir maske oluşturur. Kanonik yöntem GrabCut’tır (kitap bölümü), ön plan/arka plan için renk modelleri öğrenir ve bunları ayırmak için yinelemeli olarak grafik kesimlerini kullanır. Benzer fikirleri GIMP’in Ön Plan Seçimi’nde SIOX’a dayalı olarak görürsünüz (ImageJ eklentisi).
Matlaştırma, ince sınırlardaki (saç, kürk, duman, cam) kesirli şeffaflığı çözer. Klasik kapalı form matlaştırma bir üçlü harita (kesinlikle-ön plan/kesinlikle-arka plan/bilinmeyen) alır ve güçlü kenar doğruluğu ile alfa için doğrusal bir sistemi çözer. Modern derin görüntü matlaştırma Adobe Composition-1K veri setinde sinir ağlarını eğitir (MMEditing belgeleri) ve SAD, MSE, Gradyan ve Bağlantı gibi metriklerle değerlendirilir (kıyaslama açıklaması).
İlgili segmentasyon çalışmaları da faydalıdır: DeepLabv3+, bir kodlayıcı-kod çözücü ve atrous evrişimleri ile sınırları iyileştirir (PDF); Mask R-CNN, örnek başına maskeler verir (PDF); ve SAM (Segment Anything), bilinmeyen görüntülerde sıfır atışlı maskeler oluşturan istemle yönlendirilebilir bir temel modeldir.
Akademik çalışmalar, Composition-1K üzerinde SAD, MSE, Gradyan ve Bağlantı hatalarını raporlar. Bir model seçiyorsanız, bu metriklere bakın (metrik tanımları; Arka Plan Matlaştırma metrikleri bölümü). Portreler/video için, MODNet ve Arka Plan Matlaştırma V2 güçlüdür; genel “belirgin nesne” görüntüleri için, U2-Net sağlam bir temeldir; zor şeffaflık için, FBA daha iyi sonuç verebilir.
YCbCrA, dijital video ve görüntü sıkıştırmada yaygın olarak kullanılan bir renk uzayı ve görüntü biçimidir. Parlaklık (luma) bilgilerini renk (kroma) bilgilerinden ayırır ve daha verimli kodlama için bunların bağımsız olarak sıkıştırılmasına olanak tanır. YCbCrA renk uzayı, şeffaflık için bir alfa kanalı ekleyen YCbCr renk uzayının bir varyasyonudur.
YCbCrA renk uzayında Y, pikselin parlaklığı veya yoğunluğu olan luma bileşenini temsil eder. İnsan gözünün parlaklığı nasıl algıladığına bağlı olarak kırmızı, yeşil ve mavi renk bileşenlerinin ağırlıklı bir toplamı olarak hesaplanır. Ağırlıklar, insan görsel algısının ortalama spektral duyarlılığını tanımlayan parlaklık fonksiyonunu yaklaştırmak için seçilir. Luma bileşeni, bir pikselin algılanan parlaklığını belirler.
Cb ve Cr sırasıyla mavi farkı ve kırmızı farkı kroma bileşenleridir. Görüntüdeki renk bilgilerini temsil ederler. Cb, lumayı mavi renk bileşeninden çıkararak hesaplanırken, Cr, lumayı kırmızı renk bileşeninden çıkararak hesaplanır. Renk bilgilerini bu renk farkı bileşenlerine ayırarak YCbCrA, renk bilgilerinin RGB'den daha verimli bir şekilde sıkıştırılmasına olanak tanır.
YCbCrA'daki alfa (A) kanalı, her pikselin şeffaflığını veya opaklığını temsil eder. Görüntü işlendiğinde pikselin renginin arka planla ne kadar karıştırılacağını belirtir. 0 alfa değeri, pikselin tamamen şeffaf olduğu anlamına gelirken, 1 alfa değeri (veya 8 bitlik gösterimde 255), pikselin tamamen opak olduğu anlamına gelir. 0 ile 1 arasındaki alfa değerleri, arka planla değişen derecelerde karışan kısmen şeffaf piksellerle sonuçlanır.
YCbCrA renk uzayının temel avantajlarından biri, RGB ile karşılaştırıldığında daha verimli sıkıştırmaya izin vermesidir. İnsan görsel sistemi, renk değişikliklerinden ziyade parlaklık değişikliklerine karşı daha hassastır. Luma ve kroma bilgilerini ayırarak YCbCrA, kodlayıcıların en algısal olarak önemli bilgileri taşıyan luma bileşenine daha fazla bit tahsis etmesine olanak tanırken, kroma bileşenlerini daha agresif bir şekilde sıkıştırır.
Sıkıştırma sırasında luma ve kroma bileşenleri farklı oranlarda alt örnekleme yapılabilir. Alt örnekleme, luma bileşeninin tam çözünürlüğünü korurken kroma bileşenlerinin uzamsal çözünürlüğünü azaltır. Yaygın alt örnekleme şemaları şunları içerir: 4:4:4 (alt örnekleme yok), 4:2:2 (kroma yatay olarak 2 faktörle alt örnekleme yapılmış) ve 4:2:0 (kroma yatay ve dikey olarak 2 faktörle alt örnekleme yapılmış). Alt örnekleme, insan görsel sisteminin renk ayrıntılarına olan daha düşük duyarlılığından yararlanır ve önemli algısal kalite kaybı olmadan daha yüksek sıkıştırma oranlarına olanak tanır.
YCbCrA görüntü biçimi, JPEG, MPEG ve H.264/AVC gibi video ve görüntü sıkıştırma standartlarında yaygın olarak kullanılır. Bu standartlar, kroma alt örneklemesi, ayrık kosinüs dönüşümü (DCT), niceleme ve entropi kodlaması dahil olmak üzere YCbCrA verilerini sıkıştırmak için çeşitli teknikler kullanır.
Bir görüntü veya video karesi sıkıştırılırken, YCbCrA verileri bir dizi dönüşüm ve sıkıştırma adımından geçer. Görüntü önce RGB'den YCbCrA renk uzayına dönüştürülür. Luma ve kroma bileşenleri daha sonra tipik olarak 8x8 veya 16x16 piksel boyutunda bloklara bölünür. Her blok, uzamsal piksel değerlerini frekans katsayılarına dönüştüren ayrık bir kosinüs dönüşümüne (DCT) tabi tutulur.
DCT katsayıları daha sonra nicelenir, bu da her katsayıyı bir niceleme adım boyutuna bölerek sonucu en yakın tam sayıya yuvarlar. Niceleme, algısal olarak daha az önemli olan yüksek frekanslı bilgileri atarak kayıplı sıkıştırma getirir. Niceleme adım boyutları, sıkıştırma oranı ile görüntü kalitesi arasındaki dengeyi kontrol etmek için ayarlanabilir.
Nicelemeden sonra, katsayılar, daha büyük büyüklükte olma eğiliminde olan düşük frekanslı katsayıları bir araya getirmek için zikzak şeklinde yeniden sıralanır. Yeniden sıralanan katsayılar daha sonra Huffman kodlaması veya aritmetik kodlama gibi teknikler kullanılarak entropi kodlanır. Entropi kodlaması, daha sık oluşan katsayılara daha kısa kod sözcükleri atar ve sıkıştırılmış verilerin boyutunu daha da azaltır.
Bir YCbCrA görüntüsünü sıkıştırmak için ters işlem uygulanır. Entropi kodlu veriler, nicelemeli DCT katsayılarını almak için çözülür. Katsayılar daha sonra karşılık gelen niceleme adım boyutlarıyla çarpılarak nicelemesi kaldırılır. Nicelemesi kaldırılan katsayılara ters DCT uygulanarak YCbCrA blokları yeniden oluşturulur. Son olarak, YCbCrA verileri görüntüleme veya daha fazla işleme için RGB renk uzayına geri dönüştürülür.
YCbCrA'daki alfa kanalı tipik olarak luma ve kroma bileşenlerinden ayrı olarak sıkıştırılır. Çalışma uzunluğu kodlaması veya blok tabanlı sıkıştırma gibi çeşitli yöntemler kullanılarak kodlanabilir. Alfa kanalı, görüntüleri veya videoları değişken opaklıkla üst üste bindirme gibi şeffaflık efektlerine olanak tanır.
YCbCrA, diğer renk uzaylarına ve görüntü biçimlerine göre çeşitli avantajlar sunar. Luma ve kroma bilgilerinin ayrılması, insan görsel sisteminin renk değişikliklerinden ziyade parlaklık değişikliklerine karşı daha duyarlı olması nedeniyle daha verimli sıkıştırmaya olanak tanır. Kroma bileşenlerinin alt örneklemesi, algısal kaliteyi önemli ölçüde etkilemeden sıkıştırılacak veri miktarını daha da azaltır.
Dahası, YCbCrA'nın JPEG ve MPEG gibi popüler sıkıştırma standartlarıyla uyumluluğu, farklı platformlar ve cihazlar arasında yaygın olarak desteklenmesini sağlar. Şeffaflık için bir alfa kanalı ekleme yeteneği, görüntü birleştirme veya karıştırma gerektiren uygulamalar için de uygun hale getirir.
Ancak YCbCrA'nın sınırlamaları da vardır. RGB'den YCbCrA'ya ve geri dönüştürme, özellikle kroma bileşenleri aşırı sıkıştırılmışsa, bazı renk bozulmalarına neden olabilir. Kroma bileşenlerinin alt örneklemesi, keskin renk geçişleri olan alanlarda renk kanamasına veya eserlere de yol açabilir.
Bu sınırlamalara rağmen YCbCrA, verimliliği ve yaygın desteği nedeniyle görüntü ve video sıkıştırma için popüler bir seçim olmaya devam ediyor. Sıkıştırma performansı ve görsel kalite arasında bir denge kurar ve bu da onu dijital kameralardan video akışına, grafiklerden oyunlara kadar çok çeşitli uygulamalar için uygun hale getirir.
Teknoloji ilerledikçe, YCbCrA'nın sınırlamalarını gidermek ve daha da iyi sıkıştırma verimliliği ve görsel kalite sağlamak için yeni sıkıştırma teknikleri ve biçimleri ortaya çıkabilir. Bununla birlikte, luma ve kroma bilgilerini ayırma, alt örnekleme ve dönüşüm kodlama temel ilkelerinin gelecekteki görüntü ve video sıkıştırma standartlarında da geçerli olması muhtemeldir.
Sonuç olarak YCbCrA, luma ve kroma bilgilerini ayırarak ve kroma alt örneklemesine izin vererek verimli sıkıştırma sunan bir renk uzayı ve görüntü biçimidir. Şeffaflık için bir alfa kanalı eklenmesi, çeşitli uygulamalar için çok yönlü hale getirir. Bazı sınırlamaları olsa da YCbCrA'nın popüler sıkıştırma standartlarıyla uyumluluğu ve sıkıştırma performansı ile görsel kalite arasındaki dengesi, onu görüntü ve video sıkıştırma alanında yaygın olarak kullanılan bir seçim haline getirmektedir.
Bu dönüştürücü tamamen tarayıcınızda çalışır. Bir dosya seçtiğinizde, belleğe okunur ve seçilen biçime dönüştürülür. Ardından dönüştürülen dosyayı indirebilirsiniz.
Dönüştürmeler anında başlar ve çoğu dosya bir saniyeden kısa sürede dönüştürülür. Daha büyük dosyalar daha uzun sürebilir.
Dosyalarınız asla sunucularımıza yüklenmez. Tarayıcınızda dönüştürülürler ve dönüştürülen dosya daha sonra indirilir. Dosyalarınızı asla görmeyiz.
JPEG, PNG, GIF, WebP, SVG, BMP, TIFF ve daha fazlası dahil olmak üzere tüm resim formatları arasında dönüştürmeyi destekliyoruz.
Bu dönüştürücü tamamen ücretsizdir ve her zaman ücretsiz olacaktır. Tarayıcınızda çalıştığı için sunucular için ödeme yapmamıza gerek yoktur, bu nedenle sizden ücret almamıza gerek yoktur.
Evet! İstediğiniz kadar dosyayı aynı anda dönüştürebilirsiniz. Sadece eklerken birden fazla dosya seçin.