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 Gri Tonlama Biçimi (PGM), görüntü işleme ve bilgisayar grafiklerinde gri tonlamalı görüntüleri basit ve sade bir biçimde temsil etmek için yaygın olarak kabul görmüş ve kullanılan bir biçimdir. Önemi sadece basitliğinde değil, aynı zamanda farklı bilgi işlem platformları ve yazılım ekosistemleri arasında esnekliği ve taşınabilirliğinde de yatmaktadır. PGM biçimi bağlamında bir gri tonlamalı görüntü, her pikselin siyahtan beyaza değişen bir yoğunluk değerini temsil ettiği çeşitli gri tonlarından oluşur. PGM standardının formülasyonu, öncelikle minimum hesaplama yüküyle görüntüleri ayrıştırma ve işleme kolaylığına yönelikti ve bu nedenle özellikle hızlı görüntü işleme görevleri ve eğitim amaçları için uygun hale getirdi.
Bir PGM dosyasının yapısı basittir ve görüntü verilerinden önce gelen bir başlıktan oluşur. Başlığın kendisi dört bölüme ayrılmıştır: dosyayı bir PGM olarak tanımlayan ve ikili veya ASCII biçiminde olup olmadığını gösteren sihirli sayı; piksel cinsinden genişlik ve yükseklikle belirtilen görüntü boyutları; her piksel için olası yoğunluk değerleri aralığını belirleyen maksimum gri değeri; ve son olarak isteğe bağlı olan ve görüntü hakkında ek bilgi sağlamak için eklenebilen yorumlar. 'P2' sihirli sayısı bir ASCII PGM'yi gösterirken, 'P5' bir ikili PGM'yi ifade eder. Bu farklılaşma, insan okunabilirliği ile depolama verimliliği arasındaki dengeyi sağlar.
Başlığın ardından, görüntü verileri başlıkta belirtilen piksel boyutlarına karşılık gelen bir ızgara biçiminde özetlenir. Bir ASCII PGM'de (P2), her pikselin yoğunluk değeri düz metin olarak listelenir, görüntünün sol üst köşesinden sağ alt köşesine doğru sıralanır ve boşluklarla ayrılır. Değerler, siyahı temsil eden 0'dan başlıkta belirtilen maksimum gri değerine (beyazı temsil eder) kadar değişir. Bu biçimin okunabilirliği, kolay düzenleme ve hata ayıklama kolaylığı sağlar ancak ikili karşılığına kıyasla dosya boyutu ve ayrıştırma hızı açısından daha az verimlidir.
Öte yandan, ikili PGM dosyaları (P5), görüntü verilerini yoğunluk değerleri için ikili gösterim kullanarak daha sıkıştırılmış bir biçimde kodlar. Bu biçim, dosya boyutunu önemli ölçüde azaltır ve büyük miktarlarda görüntü işleyen veya yüksek performans gerektiren uygulamalar için avantajlı olan daha hızlı okuma/yazma işlemlerine olanak tanır. Bununla birlikte, ikili dosyaların insan tarafından okunamaması ve görüntüleme ve düzenleme için özel yazılım gerektirmesi bir dezavantajdır. İkili bir PGM işlenirken, özellikle son bayt sırası dikkate alınarak dosyanın kodlaması ve sistemin mimarisi göz önünde bulundurularak ikili verilerin doğru şekilde işlenmesi çok önemlidir.
PGM biçiminin esnekliği, başlıktaki maksimum gri değeri parametresiyle gösterilir. Bu değer, görüntünün bit derinliğini belirler ve bu da temsil edilebilecek gri tonlama yoğunlukları aralığını belirler. 255 yaygın bir seçimdir, yani her piksel 0 ile 255 arasında herhangi bir değer alabilir ve bu da 8 bitlik bir görüntüde 256 farklı gri tonlamaya izin verir. Bu ayar çoğu uygulama için yeterlidir; ancak PGM biçimi, maksimum gri değerini artırarak 16 bit/piksel gibi daha yüksek bit derinliklerini destekleyebilir. Bu özellik, yüksek dinamik aralıklı görüntüleme uygulamaları için uygun olan daha ince yoğunluk derecelerine sahip görüntülerin temsil edilmesini sağlar.
PGM biçiminin basitliği, işleme ve düzenlemesine de uzanır. Biçim iyi belgelenmiş olduğundan ve daha gelişmiş görüntü biçimlerinin sahip olduğu karmaşık özelliklerden yoksun olduğundan, PGM görüntülerini ayrıştırmak, değiştirmek ve oluşturmak için programlar yazmak temel programlama becerileriyle gerçekleştirilebilir. Bu erişilebilirlik, görüntü işlemede deney yapmayı ve öğrenmeyi kolaylaştırır ve PGM'yi akademik ortamlarda ve hobiciler arasında popüler bir seçim haline getirir. Dahası, biçiminin karmaşık olmayan yapısı, filtreleme, kenar algılama ve kontrast ayarı gibi görevler için algoritmaların verimli bir şekilde uygulanmasına olanak tanır ve hem araştırma hem de pratik uygulamalarda kullanımına katkıda bulunur.
Güçlü yönlerine rağmen, PGM biçiminin de sınırlamaları vardır. En dikkat çekici olanı, doğası gereği gri tonlama için tasarlandığı için renkli görüntüleri desteklememesidir. Bu, yalnızca tek renkli görüntülerle ilgilenen uygulamalar için bir dezavantaj olmasa da, renk bilgisi gerektiren görevler için Netpbm biçim ailesindeki kardeşlerine, örneğin renkli görüntüler için Taşınabilir Piksel Haritası Biçimi'ne (PPM) başvurulmalıdır. Ek olarak, PGM biçiminin basitliği, JPEG veya PNG gibi daha karmaşık biçimlerinde bulunan sıkıştırma, meta veri depolama (temel yorumların ötesinde) veya katmanlar gibi modern özellikleri desteklemediği anlamına gelir. Bu sınırlama, yüksek çözünürlüklü görüntüler için daha büyük dosya boyutlarına yol açabilir ve belirli uygulamalarda kullanımını kısıtlayabilir.
PGM biçiminin uyumluluğu ve diğer biçimlere kolayca dönüştürülebilirliği, dikkate değer avantajları arasındadır. Görüntü verilerini basit ve belgelenmiş bir şekilde kodladığından, PGM görüntülerini diğer biçimlere dönüştürmek (veya tam tersi) nispeten basittir. Bu özellik, görüntülerin çeşitli biçimlerden kaynaklanabileceği, basitlik uğruna PGM'de işlenebileceği ve ardından dağıtım veya depolama için uygun bir son biçime dönüştürülebileceği görüntü işleme kanalları için mükemmel bir aracı biçim haline getirir. Farklı programlama dillerindeki çok sayıda yardımcı program ve kitaplık, bu dönüştürme süreçlerini destekler ve PGM biçiminin çok yönlü ve uyarlanabilir bir iş akışındaki rolünü güçlendirir.
PGM dosyaları için güvenlik hususları genellikle yanlış biçimlendirilmiş veya kötü amaçlı oluşturulmuş dosyaları ayrıştırma ve işlemeyle ilgili riskler etrafında döner. Basitliği nedeniyle, PGM biçimi daha karmaşık biçimlere kıyasla belirli güvenlik açıklarına karşı daha az hassastır. Bununla birlikte, PGM dosyalarını ayrıştıran uygulamalar, yanlış başlık bilgileri, beklenen boyutları aşan veriler veya geçerli aralık dışındaki değerler gibi beklenmedik girdileri yönetmek için yine de sağlam hata işleme uygulamalıdır. Özellikle kullanıcı tarafından sağlanan görüntüleri kabul eden uygulamalarda PGM dosyalarının güvenli bir şekilde işlenmesini sağlamak, potansiyel güvenlik açıklarını önlemek için çok önemlidir.
İleriye bakıldığında, PGM biçiminin basitliğine ve sınırlamalarına rağmen teknoloji endüstrisinin belirli nişlerindeki kalıcı alaka düzeyi, basit ve iyi belgelenmiş dosya biçimlerinin değerini vurgular. Öğretim aracı olarak rolü, hızlı görüntü işleme görevlerine uygunluğu ve görüntü biçimi dönüşümlerini kolaylaştırması, dosya biçimi tasarımında işlevsellik ve karmaşıklık arasındaki denge önemini örnekler. Teknoloji ilerledikçe, gelişmiş özelliklere, daha iyi sıkıştırmaya ve yeni görüntüleme teknolojilerine destek sunan yeni görüntü biçimleri şüphesiz ortaya çıkacaktır. Ancak PGM biçiminin mirası, performans, basitlik ve taşınabilirliğin optimum bir karışımını hedefleyen gelecekteki biçimlerin tasarımı için bir kıstas olarak hizmet ederek devam edecektir.
Sonuç olarak, Taşınabilir Gri Tonlama Biçimi (PGM), basitliğine rağmen dijital görüntüleme alanında paha biçilmez bir varlıktır. Kullanım kolaylığı, erişilebilirlik ve basitlik üzerine odaklanan tasarım felsefesi, eğitimden yazılım geliştirmeye kadar çeşitli alanlarda sürekli alaka düzeyini sağlamıştır. Gri tonlamalı görüntülerin verimli bir şekilde işlenmesini ve düzenlenmesini sağlayarak PGM biçimi, görüntü işleme meraklıları ve profesyonellerinin araç setinde kendine bir yer edinmiştir. Eğitim değeri, işleme kanallarındaki rolü veya görüntü işlemedeki basitliği için kullanılıp kullanılmadığına bakılmaksızın, PGM biçimi, sürekli gelişen dijital teknoloji manzarasında iyi tasarlanmış, basit dosya biçimlerinin kalıcı etkisinin bir kanıtı olmaya devam etmektedir.
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.