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 görüntüler 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.
BAYERA, dijital fotoğrafçılık ve görüntüleme uygulamalarında yaygın olarak kullanılan bir ham görüntü dosya biçimidir. Adını, çoğu dijital görüntü sensöründe kullanılan bir renk filtresi dizisi (CFA) olan Bayer filtre mozaik düzeninden alır. Bayer filtre mozaik, görüntü sensörünün fotositleri üzerinde belirli bir düzende düzenlenmiş kırmızı, yeşil ve mavi renk filtrelerinden oluşan bir ızgaradan oluşur. Bu düzen, sensörün daha sonra tam renkli bir görüntü oluşturmak için işlenen renk bilgilerini yakalamasını sağlar.
Tipik bir Bayer filtre mozaikinde, yeşil filtreler dama tahtası şeklinde düzenlenirken, kırmızı ve mavi filtreler dönüşümlü sıralarda konumlandırılır. Yeşil filtreler daha fazladır çünkü insan gözü yeşil ışığa daha duyarlıdır ve bu düzenleme genel görüntü kalitesini ve parlaklık çözünürlüğünü iyileştirmeye yardımcı olur. Renk filtrelerinin özel düzeni, üreticiye ve özel sensör tasarımına bağlı olarak değişebilir.
Işık Bayer filtre mozaikinden geçip görüntü sensörüne ulaştığında, her fotosit ilişkili filtresinin rengine karşılık gelen ışık yoğunluğunu yakalar. Ancak bu aşamada her fotosit yalnızca bir renk kanalı (kırmızı, yeşil veya mavi) hakkında bilgiye sahiptir. Tam renkli bir görüntü oluşturmak için demosaicing veya debayering adı verilen bir işlem gerçekleştirilir.
Demosaicing, her piksel için eksik renk değerlerini çevreleyen piksellerdeki renk bilgilerine dayanarak enterpolasyon yapmayı içerir. Demosaicing için, basit ikili doğrusal enterpolasyondan kenar algılama ve renk gradyanlarını dikkate alan daha gelişmiş yöntemlere kadar çeşitli algoritmalar kullanılabilir. Demosaicing algoritmasının seçimi, özellikle renk doğruluğu, netlik ve eser azaltma açısından nihai görüntü kalitesini önemli ölçüde etkileyebilir.
BAYERA dosyaları, görüntü sensörü tarafından yakalanan ham, işlenmemiş verileri depolar ve orijinal Bayer düzenini korur. Bu ham veri, her piksel için, geçtiği renk filtresine karşılık gelen tek bir renk değeri içerir. Dosya biçimi, kullanılan özel Bayer düzenini ve diğer kamera ayarlarını ve görüntü parametrelerini tanımlayan meta verileri içerir.
BAYERA biçiminin temel avantajlarından biri, görüntü sensörü tarafından yakalanan maksimum veri miktarını koruması ve işleme sonrası ve görüntü işleme için esneklik sağlamasıdır. Ham dosyalar, kullanıcıların kalite kaybetmeden veya sıkıştırma eserleri oluşturmadan beyaz dengesi, pozlama ve renk derecelendirme gibi parametreleri ayarlamalarına olanak tanır. Bu, BAYERA dosyalarını, görüntüleri üzerinde en üst düzeyde kontrol gerektiren profesyonel fotoğrafçılar ve görüntüleme uzmanları için özellikle çekici hale getirir.
Bununla birlikte, BAYERA dosyalarıyla çalışmak bazı zorluklar da sunar. Dosyalar, sıkıştırılmamış ham veriler içerdikleri için JPEG veya PNG gibi işlenmiş görüntü biçimlerine göre genellikle daha büyüktür. Bu, daha yüksek depolama gereksinimlerine ve daha yavaş işleme sürelerine neden olabilir. Ayrıca, BAYERA dosyalarını görüntüleme ve düzenleme, ham verileri yorumlayabilen ve gerekli demosaicing ve görüntü işleme adımlarını gerçekleştirebilen özel yazılım gerektirir.
Bu zorlukları gidermek için birçok kamera üreticisi, BAYERA düzenine dayalı kendi tescilli ham dosya biçimlerini geliştirmiştir. Bu biçimler genellikle ek meta veriler içerir ve görüntü kalitesinden ödün vermeden dosya boyutlarını azaltmak için bir miktar kayıpsız sıkıştırma uygulayabilir. Bu tür tescilli biçimlere örnek olarak CR2 (Canon), NEF (Nikon) ve ARW (Sony) verilebilir.
Tescilli ham biçimlerin varlığına rağmen, BAYERA biçimi dijital görüntüleme endüstrisinde bir standart olmaya devam etmektedir. Birçok görüntü düzenleme uygulaması ve iş akışı, farklı platformlar ve cihazlar arasında uyumluluk sağlayarak BAYERA dosyalarının içe aktarılmasını ve işlenmesini destekler.
Sonuç olarak, BAYERA dosya biçimi, Bayer filtre mozaik düzenine dayalı ham görüntü verilerinin yakalanmasını ve depolanmasını sağlayan dijital fotoğrafçılığın önemli bir bileşenidir. Görüntü sensöründen maksimum miktarda bilgiyi koruyabilme özelliği, işleme sonrası iş akışlarında en üst düzeyde kontrol ve esneklik talep eden profesyonel fotoğrafçılar ve görüntüleme uzmanları için onu vazgeçilmez bir araç haline getirir. BAYERA dosyalarıyla çalışmak daha büyük dosya boyutları ve özel yazılıma ihtiyaç gibi bazı zorluklar sunsa da, bu biçimin avantajları onu dijital görüntüleme endüstrisinde bir standart haline getirmeye devam etmektedir.
Bu dönüştürücü tamamen tarayıcınızda çalışır. Bir dosya seçtiğinizde, belleğe okunur ve seçilen formata dönüştürülür. Daha sonra dönüştürülmüş dosyayı indirebilirsiniz.
Dönüştürmeler anında başlar ve çoğu dosya bir saniyenin altında dönüştürülür. Daha büyük dosyalar daha uzun sürebilir.
Dosyalarınız hiçbir zaman sunucularımıza yüklenmez. Tarayıcınızda dönüştürülür ve dönü ştürülmüş dosya daha sonra indirilir. Dosyalarınızı asla görmeyiz.
Tüm görüntü formatları arasında dönüştürme destekliyoruz, bunlar arasında JPEG, PNG, GIF, WebP, SVG, BMP, TIFF ve daha fazlası bulunuyor.
Bu dönüştürücü tamamen ücretsizdir ve her zaman ücretsiz kalacaktır. Tarayıcınızda çalıştığı için sunucular için ödeme yapmamıza gerek yok, bu yüzden size ücret talep etmiyoruz.
Evet! İstediğiniz kadar dosyayı aynı anda dönüştürebilirsiniz. Sadece eklerken birden fazla dosya seçin.