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.
INLINE görüntü formatı, harici görüntü dosyalarına ihtiyaç duymadan görüntüleri doğrudan bir web sayfasının veya uygulamanın koduna yerleştirmenin nispeten yeni ve yenilikçi bir yoludur. Bu format, bir web sitesinin veya uygulamanın performansı ve estetiği için çok önemli olan simgeler, logolar ve kullanıcı arayüzü öğeleri gibi küçük görüntüler için özellikle kullanışlıdır. INLINE görüntüler, HTML, CSS veya hatta JavaScript dosyalarına kolayca dahil edilmelerini sağlayan metin tabanlı bir formatta kodlanır ve böylece bir tarayıcının yapması gereken HTTP isteklerinin sayısını azaltır, sayfa yüklemelerini hızlandırır ve kullanıcı deneyimini iyileştirir.
INLINE görüntü formatı, verileri tekdüzen bir kaynak tanımlayıcı dizesine kodlayan bir şema olan veri URI'leri (Tekdüzen Kaynak Tanımlayıcıları) kavramına dayanır. Bir veri URI'si, ikili verileri temsil eden bir base64 kodlu dizedir, bu durumda bir görüntü dosyasıdır. Base64 kodlaması, ikili verileri URL'lere veya HTML belgelerine dahil etmek için güvenli olan bir ASCII karakterleri dizesine dönüştürme yöntemidir. Ortaya çıkan dize, görüntünün boyutuna bağlı olarak çok uzun olabilir, ancak küçük görüntüler için azaltılmış HTTP isteklerinin faydaları genellikle artan HTML boyutunun maliyetinden daha ağır basar.
Bir web sayfasına INLINE bir görüntü eklemek için, görüntü verileri önce base64'e kodlanmalıdır. Bu, base64 kodlamasını işleyen çeşitli araçlar veya programlama kitaplıkları kullanılarak yapılabilir. Görüntü kodlandıktan sonra, '[MIME türü]' yerine 'image/png' veya 'image/jpeg' gibi görüntü için uygun MIME türünün getirildiği 'data:image/[MIME türü];base64,' ile ön eklenir. Bu dize daha sonra HTML'de bir görüntü etiketinin kaynağı, CSS'de bir arka plan görüntüsü olarak kullanılabilir veya JavaScript ile işlenebilir.
INLINE görüntü formatının birincil avantajlarından biri, HTTP isteklerinin sayısındaki azalmadır. Geleneksel olarak, bir web sayfasındaki her görüntü, dosyayı almak için sunucuya ayrı bir HTTP isteği gerektirir. Görüntü verilerini doğrudan HTML veya CSS'ye gömerek, INLINE görüntüler bu ek istekleri ortadan kaldırır ve bu da özellikle birçok küçük görüntü içeren sayfalarda yükleme sürelerini önemli ölçüde iyileştirebilir. Bu, daha yavaş veya daha az güvenilir bağlantılarda olabilecek mobil kullanıcılar için özellikle faydalıdır.
INLINE görüntülerin bir diğer avantajı da bakım ve dağıtım kolaylığıdır. Görüntüler kodun bir parçası olduğundan, sunucuda ayrı görüntü dosyalarını yönetmeye gerek yoktur. Bu, aktarılacak yalnızca bir dosya olduğu için dağıtım sürecini basitleştirebilir ve tüm kaynaklar kod tabanında bulunduğundan web sitesini veya uygulamayı bakımını kolaylaştırabilir. Ek olarak, INLINE görüntüler, sunucu tarafı komut dosyaları veya istemci tarafı JavaScript kullanılarak dinamik olarak oluşturulabilir ve bu da daha esnek ve etkileşimli tasarımlara olanak tanır.
Bununla birlikte, INLINE görüntülerin kullanılmasının bazı dezavantajları da vardır. En önemlisi, HTML veya CSS dosyasının boyutundaki artıştır. Base64 kodlu dize, görüntünün ikili gösteriminden daha büyük olduğundan, INLINE görüntüler gömülü oldukları dosyaları önemli ölçüde büyütebilir. Bu, dosya boyutundaki artış, azaltılmış HTTP isteklerinden elde edilen performans kazançlarından daha ağır basarsa, yükleme sürelerinin artmasına neden olabilir. Bu nedenle, INLINE görüntülerini dikkatli bir şekilde ve yalnızca faydaların en belirgin olduğu küçük görüntüler için kullanmak önemlidir.
INLINE görüntülerle ilgili bir diğer potansiyel sorun da önbelleğe almadır. Görüntüler ayrı dosyalar olarak sunulduğunda, tarayıcı bu dosyaları önbelleğe alabilir ve sonraki sayfa yüklemelerinde yeniden kullanabilir, bu da performansı büyük ölçüde artırabilir. Ancak görüntüler doğrudan HTML veya CSS'ye gömüldüğünde, ayrı olarak önbelleğe alınmazlar. Bunun yerine, tüm HTML veya CSS dosyası önbelleğe alınmalıdır. Bu dosyalar sık sık değişirse, tarayıcının yalnızca küçük bir kısmı değişmiş olsa bile tüm dosyayı tekrar indirmesi gerekeceğinden, önbelleğe alma avantajlarını ortadan kaldırabilir.
Bu dezavantajlara rağmen, INLINE görüntüler tüm modern tarayıcılar tarafından yaygın olarak kullanılmakta ve desteklenmektedir. Geliştirme sürecini kolaylaştırmayı ve performansı iyileştirmeyi amaçlayan web geliştirme çerçeveleri ve kitaplıklarında kullanım için özellikle popülerdirler. Bu çerçevelerin çoğu, derleme işlemi sırasında görüntüleri otomatik olarak INLINE formatına dönüştürmek için araçlar içerir ve bu da geliştiricilerin her bir görüntüyü manuel olarak kodlamak zorunda kalmadan bu teknikten yararlanmasını kolaylaştırır.
Web geliştirmede kullanılmasının yanı sıra, INLINE görüntüler, görüntüleri doğrudan koda gömmenin faydalı olduğu diğer bağlamlarda da kullanılabilir. Örneğin, e-posta istemcileri tarafından engellenebilen harici sunuculara güvenmeden görüntülerin doğru şekilde görüntülenmesini sağlamak için e-posta şablonlarında kullanılabilirler. Ayrıca, yüklenmesi gereken kaynakların sayısını azaltmanın uygulama performansını artırabileceği ve veri kullanımını azaltabileceği mobil uygulama geliştirmede de kullanılabilirler.
INLINE görüntü formatının güvenlik için de çıkarımları vardır. Görüntüler kodun bir parçası olduğundan, bir dış sitenin izinsiz olarak başka bir sunucuda barındırılan görüntüleri kullandığı hotlinking gibi belirli saldırı türlerine karşı daha az hassastırlar. Ancak görüntü verileri base64'e kodlandığından, gizli kötü amaçlı yazılım gibi kötü amaçlı içerikleri taramak daha zor olabilir. Geliştiriciler, kodladıkları görüntülerin güvenilir kaynaklardan geldiğinden ve güvenlik riskleri açısından düzgün bir şekilde incelendiğinden emin olmalıdır.
INLINE görüntüler kullanılırken erişilebilirlik de dikkate alınması gereken bir diğer husustur. Geleneksel görüntü dosyalarında olduğu gibi, görme engelli kullanıcıların erişebilmesini sağlamak için INLINE görüntüler için alternatif metin açıklamaları sağlamak önemlidir. Bu, görüntünün içeriğini veya işlevini tanımlayan HTML görüntü etiketine bir 'alt' özniteliği eklenerek yapılabilir. Bu olmadan, INLINE görüntüler web'deki diğer görüntülerle aynı erişilebilirlik zorluklarını sunabilir.
INLINE görüntülerle çalışırken optimizasyon çok önemlidir. Base64 kodlu dizeler orijinal ikili verilerden daha büyük olduğundan, görüntüleri kodlamadan önce optimize etmek önemlidir. Bu, görüntüyü sıkıştırarak, boyutlarını küçülterek veya daha verimli bir görüntü formatı kullanarak dosya boyutunu azaltmayı içerebilir. Örneğin, SVG formatındaki vektör görüntüler, genellikle simgeler ve logolar için raster görüntülerin yerine kullanılabilir ve base64 kodlamasına gerek kalmadan doğrudan HTML veya CSS'ye gömülebilirler.
Sonuç olarak, INLINE görüntü formatı, web sitelerinin ve uygulamalarının performansını ve kullanıcı deneyimini iyileştirmek isteyen web geliştiricileri ve tasarımcılar için güçlü bir araçtır. Görüntüleri doğrudan koda gömerek, INLINE görüntüler HTTP isteklerini azaltabilir, dağıtımı basitleştirebilir ve daha etkileşimli tasarımlara olanak tanıyabilir. Bununla birlikte, geliştiriciler, artan dosya boyutları ve önbelleğe alma sorunları gibi potansiyel dezavantajların farkında olmalı ve görüntülerini optimize etmek ve güvence altına almak için adımlar atmalıdır. Uygun şekilde kullanıldığında, INLINE görüntüler modern bir web geliştirme stratejisinin etkili bir parçası olabilir.
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.