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.
MATLAB tarafından geliştirilen yüksek seviyeli bir dil ve etkileşimli bir ortam olan MATLAB ile sıklıkla ilişkilendirilen MAT görüntü formatı, JPEG veya PNG gibi geleneksel bir görüntü formatı değildir. Bunun yerine, tipik olarak MATLAB içinde kullanılan matrisleri, değişkenleri ve diğer veri türlerini depolamak için bir dosya biçimidir. MAT formatı, MATLAB MAT dosyası için bir kısaltmadır. Bu dosya formatı, MATLAB kullanıcıları için çok önemlidir çünkü değişkenler, fonksiyonlar, diziler ve hatta görüntüleri daha sonraki analiz veya işleme için MATLAB çalışma alanına kolayca yüklenebilecek bir biçimde depolama ve yönetme olanağı sağlar.
MAT dosyaları, çok boyutlu diziler ve skaler veriler de dahil olmak üzere çeşitli değişkenleri tutabilen ikili veri kapsayıcılarıdır. Görüntülere gelince, MATLAB bunları matristeki bir öğe olarak depolanan her piksel değeriyle matrisler olarak ele alır. Gri tonlamalı görüntüler için bu iki boyutlu bir matristir, renkli görüntüler için ise kırmızı, yeşil ve mavi renk bileşenleri için ayrı katmanları olan üç boyutlu bir matristir. MAT formatı, verilerin tam sayısal hassasiyetini ve yapısını koruduğu için bu tür görüntü verilerini depolamak için özellikle kullanışlıdır; bu da bilimsel ve mühendislik uygulamaları için çok önemlidir.
MAT dosya formatı zaman içinde gelişmiştir ve MATLAB güncellendikçe farklı sürümleri yayınlanmıştır. En yaygın sürümler, 2023'teki bilgi kesinti tarihim itibariyle en son sürüm olan 7.3 sürümüyle birlikte MAT dosyası sürümleri 4, 5 ve 7'dir. Her sürüm, karmaşık veri depolama ve yönetme için yaygın olarak kullanılan bir veri modeli, kitaplık ve dosya biçimi olan HDF5 (Hiyerarşik Veri Biçimi sürüm 5) ile veri kapasitesi, sıkıştırma ve uyumluluk açısından iyileştirmeler getirmiştir.
MAT dosyası sürüm 4, veri sıkıştırmayı veya karmaşık hiyerarşik yapıları desteklemeyen en basit ve en eski formattır. Esas olarak MATLAB'ın eski sürümleriyle uyumluluk için kullanılır. Sürüm 5, veri sıkıştırma, Unicode karakter kodlaması ve karmaşık sayılar ve nesneler için destek gibi özellikler getiren daha gelişmiş bir formattır. Sürüm 7, gelişmiş sıkıştırma ve daha büyük dizileri depolama yeteneği de dahil olmak üzere daha fazla geliştirme ekledi. Sürüm 7.3, MAT dosyalarının daha büyük veri depolama ve daha karmaşık veri organizasyonu gibi HDF5'in gelişmiş özelliklerinden yararlanmasını sağlayan HDF5 standardıyla tamamen bütünleşir.
MAT dosyalarıyla, özellikle görüntü verileriyle uğraşırken, MATLAB'ın görüntüleri nasıl işlediğini anlamak önemlidir. MATLAB, görüntüleri sayı dizileri olarak temsil eder ve her sayı, gri tonlamalı görüntülerde bir pikselin yoğunluğuna veya RGB görüntülerde renk koduna karşılık gelir. Örneğin, 8 bitlik bir gri tonlamalı görüntü, 0 ile 255 arasında değişen değerlere sahip bir matris olarak depolanır; burada 0 siyahı, 255 beyazı ve arasındaki değerler gri tonlarını temsil eder. Renkli görüntüler söz konusu olduğunda, MATLAB, ilk iki boyutun piksel konumlarına ve üçüncü boyutun renk kanallarına karşılık geldiği üç boyutlu bir dizi kullanır.
MATLAB'da bir MAT dosyası oluşturmak için 'kaydet' işlevi kullanılabilir. Bu işlev, kullanıcılara dosyanın adını ve kaydetmek istedikleri değişkenleri belirtme olanağı tanır. Örneğin, 'img' adlı bir görüntü matrisini 'imageData.mat' adlı bir MAT dosyasına kaydetmek için 'save('imageData.mat', 'img')' komutu yürütülür. Bu komut, daha sonra 'yükle' işlevi kullanılarak MATLAB'a geri yüklenebilen görüntü verilerini içeren bir MAT dosyası oluşturur.
MATLAB'da bir MAT dosyası yüklemek çok kolaydır. 'Yükle' işlevi, verileri dosyadan okumak ve MATLAB çalışma alanına getirmek için kullanılır. Örneğin, 'load('imageData.mat')' yürütülmesi, 'imageData.mat' içeriğini çalışma alanına yükler ve kullanıcının depolanan görüntü verilerine erişmesine ve bunları düzenlemesine olanak tanır. Yüklemeden sonra, yüklenen değişkenler hakkında boyutları, şekilleri ve veri türleri de dahil olmak üzere bilgi görüntülemek için 'whos' komutu kullanılabilir.
MAT formatının temel avantajlarından biri, verileri sıkıştırılmış ve verimli bir şekilde depolama yeteneğidir. MATLAB, verileri bir MAT dosyasına kaydederken, dosya boyutunu küçültmek için sıkıştırma uygulayabilir. Bu, özellikle yüksek çözünürlüklü görüntüler veya kapsamlı görüntü veri kümeleriyle uğraşırken oldukça büyük olabilen görüntü verileri için kullanışlıdır. MAT dosyalarında kullanılan sıkıştırma kayıpsızdır, yani veriler MATLAB'a geri yüklendiğinde, hassasiyet veya kalite kaybı olmadan orijinal verilerle aynıdır.
MAT dosyaları ayrıca, verilerin kaynağı, oluşturulduğu tarih, kullanılan MATLAB sürümü ve diğer ilgili ayrıntılar hakkında bilgi içerebilen meta verilerin depolanmasını da destekler. Bu meta veriler, verileri başkalarıyla paylaşırken veya gelecekte kullanılmak üzere arşivlerken son derece değerli olabilir, çünkü bağlam sağlar ve verilerin doğru bir şekilde yorumlanmasını ve yeniden üretilmesini sağlar.
Sayısal dizilere ve görüntü verilerine ek olarak, MAT dosyaları yapı, hücre dizileri, tablolar ve nesneler gibi çeşitli başka veri türlerini de depolayabilir. Bu esneklik, MAT dosyalarını MATLAB kullanıcıları için çok yönlü bir araç haline getirir, çünkü tek bir dosyada çok çeşitli veri türlerini ve yapılarını kapsüllenebilirler. Bu, birden fazla veri türünü içeren karmaşık projeler için özellikle kullanışlıdır, çünkü tüm ilgili veriler tutarlı ve düzenli bir şekilde kaydedilebilir.
MAT dosyalarıyla MATLAB dışında etkileşim kurması gereken kullanıcılar için MathWorks, C, C++ ve Fortran'da yazılmış programların MAT dosyalarını okuyup yazmasına olanak tanıyan MAT dosyası G/Ç kitaplığını sağlar. Bu kitaplık, MATLAB verilerini diğer uygulamalarla bütünleştirmek veya MAT dosyası verilerine erişmesi gereken özel yazılım geliştirmek için kullanışlıdır. Ayrıca, Python gibi diğer programlama dilleri için üçüncü taraf kitaplıklar ve araçlar mevcuttur ve bu da daha geniş bir uygulama yelpazesinin MAT dosyalarıyla çalışmasını sağlar.
MAT dosyalarının sürüm 7.3'te HDF5 standardıyla bütünleştirilmesi, formatın yeteneklerini önemli ölçüde genişletmiştir. HDF5, büy ük miktarlarda veriyi depolamak ve düzenlemek için tasarlanmıştır ve bu standardı benimseyerek MAT dosyaları artık eskisinden çok daha büyük veri kümelerini işleyebilir. Bu, büyük miktarlarda verinin yaygın olduğu makine öğrenimi, veri madenciliği ve yüksek performanslı bilgi işlem gibi alanlar için özellikle önemlidir. HDF5 bütünleştirmesi ayrıca MAT dosyalarına HDF5 uyumlu araçlar kullanılarak erişilebileceği anlamına gelir ve bu da diğer sistemler ve yazılımlarla birlikte çalışabilirliği daha da artırır.
MAT formatının birçok avantajına rağmen, akılda tutulması gereken bazı hususlar vardır. Bunlardan biri sürüm uyumluluğu sorunudur. MATLAB geliştiği için MAT dosyası formatı da gelişmiştir ve yeni sürümlerde kaydedilen dosyalar MATLAB'ın eski sürümleriyle uyumlu olmayabilir. Kullanıcıların kullandıkları MATLAB sürümünün ve yüklemeye çalıştıkları MAT dosyasının sürümünün farkında olmaları gerekir. MATLAB, kaydederken MAT dosyalarının sürümünü kontrol etmek ve belirtmek için işlevler sağlar; bu da farklı MATLAB sürümleri arasında uyumluluğun korunmasına yardımcı olabilir.
Bir diğer husus da MAT formatının tescilli yapısıdır. İyi belgelenmiş ve MathWorks tarafından desteklense de, bazı diğer veri formatları gibi açık bir standart değildir. Bu, MATLAB'a veya uyumlu yazılıma erişimi olmayan kullanıcılarla veri paylaşırken zorluklara neden olabilir. Ancak, HDF5 açık bir standart olduğu ve HDF5 dosyalarıyla çalışmak için birçok araç bulunduğu için HDF5 ile bütünleştirme bu sorunu bir dereceye kadar azaltmıştır.
Sonuç olarak, MAT görüntü formatı, görüntü verilerini ve diğer değişkenleri MATLAB'da depolamak için güçlü ve esnek bir yoldur. Sayısal hassasiyeti koruması, çok çeşitli veri türlerini desteklemesi ve HDF5 standardıyla bütünleşmesi, onu MATLAB kullanıcıları, özellikle bilimsel ve mühendislik alanlarında çalışanlar için paha biç
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 dön üştürmeyi 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.