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.
Taşınabilir FloatMap (PFM) dosya biçimi, özellikle görüntü verilerinde yüksek doğruluk ve hassasiyet gerektiren alanlarda, daha az bilinen ancak kritik derecede önemli bir görüntü biçimidir. Genel kullanım ve web grafikleri için tasarlanmış JPEG veya PNG gibi daha yaygın biçimlerden farklı olarak, PFM biçimi özellikle yüksek dinamik aralıklı (HDR) görüntü verilerini depolamak ve işlemek üzere tasarlanmıştır. Bu, geleneksel 8 bitlik veya hatta 16 bitlik görüntü biçimlerine kıyasla çok daha geniş bir parlaklık düzeyi aralığını temsil edebileceği anlamına gelir. PFM biçimi, her pikselin yoğunluğunu temsil etmek için kayan nokta sayıları kullanarak bunu başarır ve en koyu gölgelerden en parlak vurgulara kadar neredeyse sınırsız bir parlaklık değeri aralığına izin verir.
PFM dosyaları, HDR verilerini depolamadaki basitlikleri ve verimlilikleriyle karakterize edilir. Bir PFM dosyası, esasen piksel verilerinden sonra gelen bir başlık bölümünden oluşan ikili bir dosyadır. Başlık, insan tarafından okunabilir ASCII metnidir ve görüntü hakkında genişliği ve yüksekliği gibi önemli bilgileri ve piksel verilerinin gri tonlamalı veya RGB biçiminde depolanıp depolanmadığını belirtir. Başlığın ardından piksel verileri, her pikselin değeri 32 bit (gri tonlamalı görüntüler için) veya 96 bit (RGB görüntüler için) IEEE kayan nokta sayısı olarak temsil edilen ikili bir biçimde depolanır. Bu yapı, HDR görüntüleme için gerekli hassasiyeti sağlarken biçimin yazılımda uygulanmasını kolaylaştırır.
PFM biçiminin benzersiz bir yönü, hem küçük hem de büyük uçlu bayt sıralamasını desteklemesidir. Bu esneklik, biçimin uyumluluk sorunları olmadan farklı bilgi işlem platformlarında kullanılmasını sağlar. Bayt sırası, başlıkta biçim tanımlayıcısıyla belirtilir: RGB görüntüler için 'PF' ve gri tonlamalı görüntüler için 'Pf'. Tanımlayıcı büyük harfse, dosyanın büyük uçlu bayt sırası kullandığı anlamına gelir; küçük harfse, dosya küçük uçlu kullanır. Bu mekanizma sadece zarif değil, aynı zamanda dosyalar farklı bayt sıralarına sahip sistemler arasında paylaşıldığında kayan nokta verilerinin doğruluğunu korumak için de çok önemlidir.
HDR görüntüleri temsil etmedeki avantajlarına rağmen, PFM biçimi, her piksel için kayan nokta gösterimi kullanılmasından kaynaklanan büyük dosya boyutları nedeniyle tüketici uygulamalarında veya web grafiklerinde yaygın olarak kullanılmamaktadır. Dahası, çoğu görüntüleme cihazı ve yazılım, PFM dosyalarının sağladığı yüksek dinamik aralık ve hassasiyeti işlemek üzere tasarlanmamıştır. Sonuç olarak, PFM dosyaları, en yüksek görüntü kalitesi ve doğruluğun gerekli olduğu bilgisayar grafikleri araştırması, görsel efekt üretimi ve bilimsel görselleştirme gibi profesyonel alanlarda ağırlıklı olarak kullanılmaktadır.
PFM dosyalarının işlenmesi, kayan nokta verilerini doğru bir şekilde okuyup yazabilen özel yazılım gerektirir. Biçimin sınırlı benimsenmesi nedeniyle, bu tür yazılımlar daha yaygın görüntü biçimleri için kullanılan araçlardan daha az yaygındır. Yine de, birkaç profesyonel düzeyde görüntü düzenleme ve işleme uygulaması PFM dosyalarını destekleyerek kullanıcıların HDR içerikle çalışmasına olanak tanır. Bu araçlar genellikle yalnızca görüntüleme ve düzenleme için değil, aynı zamanda PFM dosyalarını ton eşleme ve diğer teknikler yoluyla mümkün olduğunca dinamik aralığı koruyarak daha geleneksel biçimlere dönüştürmek için de özellikler sağlar.
PFM dosyalarıyla çalışmadaki en önemli zorluklardan biri, tüketici donanım ve yazılımlarında HDR içeriğe yönelik yaygın desteğin olmamasıdır. Son yıllarda HDR desteğinde kademeli bir artış olsa da, daha yeni bazı ekranlar ve TV'ler daha geniş bir parlaklık düzeyi aralığı gösterebilse de, ekosistem hala bu konuda yetersiz kalmaktadır. Bu durum genellikle PFM dosyalarını daha geniş uyumlu olan biçimlere dönüştürmeyi gerektirir, ancak bu da PFM biçimini profesyonel kullanım için bu kadar değerli kılan dinamik aralık ve hassasiyetin bir kısmını kaybetme pahasına olur.
HDR görüntüleri depolamadaki birincil rolüne ek olarak, PFM biçimi, onu bilgisayar grafikleri ve görüntü işlemede eğitim amaçları ve deneysel projeler için mükemmel bir seçim haline getiren basitliğiyle de dikkat çekmektedir. Basit yapısı, öğrencilerin ve araştırmacıların karmaşık dosya biçimi özelliklerine takılmadan HDR verilerini kolayca anlamalarına ve işlemelerine olanak tanır. Bu kullanım kolaylığı, biçimin hassasiyeti ve esnekliğiyle birleştiğinde, PFM'yi akademik ve araştırma ortamlarında paha biçilmez bir araç haline getirir.
PFM biçiminin bir diğer teknik özelliği, IEEE kayan nokta gösterimini kullanması sayesinde sonsuz ve alt normal sayıları desteklemesidir. Bu özellik, özellikle aşırı değerlerin veya verilerde çok ince derecelendirmelerin temsil edilmesi gereken bilimsel görselleştirme ve belirli bilgisayar grafikleri çalışmalarında faydalıdır. Örneğin, fiziksel olayların simülasyonlarında veya son derece parlak ışık kaynaklarına sahip sahnelerin işlenmesinde, çok yüksek veya çok düşük yoğunluk değerlerini doğru bir şekilde temsil etme yeteneği çok önemli olabilir.
Bununla birlikte, PFM biçiminin kayan nokta hassasiyetinin avantajları, özellikle büyük görüntüler için bu dosyaları işlerken artan hesaplama talepleriyle birlikte gelir. Her pikselin değeri bir kayan nokta sayısı olduğundan, görüntü ölçekleme, filtreleme veya ton eşleme gibi işlemler, geleneksel tamsayı tabanlı görüntü biçimlerine göre hesaplama açısından daha yoğun olabilir. Daha fazla işleme gücü gereksinimi, gerçek zamanlı uygulamalarda veya sınırlı özelliklere sahip donanımlarda bir sınırlama olabilir. Buna rağmen, en yüksek görüntü kalitesinin çok önemli olduğu uygulamalar için faydalar, bu hesaplama zorluklarından çok daha ağır basmaktadır.
PFM biçimi ayrıca, çok yönlülüğünü daha da artıran başlığında ölçek faktörünü ve uçluğunu belirtme hükümleri de içerir. Ölçek faktörü, dosyanın, dosyanın piksel değerlerinin sayısal aralığıyla temsil edilen fiziksel parlaklık aralığını belirtmesine olanak tanıyan bir kayan nokta sayısıdır. Bu özellik, PFM dosyaları farklı projelerde kullanıldığında veya işbirlikçiler arasında paylaşıldığında, piksel değerlerinin gerçek dünya parlaklık değerleriyle nasıl ilişkili olduğunun net bir şekilde anlaşılması için çok önemlidir.
PFM biçiminin teknik avantajlarına rağmen, niş profesyonel ve akademik ortamların ötesinde daha geniş bir benimsenmede önemli zorluklarla karşı karşıyadır. PFM dosyalarını işlemek için özel yazılıma duyulan ihtiyaç, büyük dosya boyutları ve hesaplama talepleriyle birleştiğinde, kullanımının daha yaygın biçimlere kıyasla sınırlı kaldığı anlamına gelir. PFM biçiminin daha geniş bir kabul görmesi için, hem HDR içeriği görüntüleyebilen mevcut donanımda hem de yazılım ekosisteminin yüksek doğruluklu, yüksek dinamik aralıklı görüntülere verdiği destekte önemli bir değişime ihtiyaç olacaktır.
Geleceğe bakıldığında, PFM biçiminin ve genel olarak HDR görüntülemenin geleceği, görüntüleme teknolojisindeki ve görüntü işleme algoritmalarındaki gelişmelerle bağlantılıdır. Daha geniş bir parlaklık düzeyi aralığı sunabilen ekranlar yaygınlaştıkça ve hesaplama kaynakları daha erişilebilir hale geldikçe, PFM gibi HDR biçimlerini kullanmanın engelleri azalabilir. Dahası, kayan nokta görüntü verilerini işlemek için daha verimli algoritmalar üzerine devam eden araştırmalarla, PFM dosyalarını ve geleneksel görüntü biçimlerini işleme arasındaki performans farkı daralabilir ve bu da HDR görüntülemenin daha geniş bir uygulama yelpazesinde benimsenmesini kolaylaştırabilir.
Sonuç olarak, Taşınabilir FloatMap (PFM) biçimi, yüksek dinamik aralıklı görüntüleme alanında çok çeşitli parlaklık düzeylerini temsil etmek için benzersiz bir hassasiyet ve esneklik sunan çok önemli bir teknolojidir. Karmaşıklığı ve özel yazılım ve donanıma duyulan ihtiyaç, benimsenmesini profesyonel ve akademik bağlamlarla sınırlasa da, PFM biçiminin yetenekleri, görüntü doğruluğunun en önemli olduğu durumlarda onu paha biçilmez bir varlık haline getirmektedir. Teknoloji ekosistemi gelişmeye devam ettikçe, PFM ve HDR içeriğinin ana akım uygulamalara daha fazla entegre olma
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.