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.
PNG24 resim formatı, Truecolor PNG olarak da bilinir, yaygın olarak kullanılan, kayıpsız bir resim depolama formatıdır. Taşınabilir Ağ Grafikleri (PNG) spesifikasyonunun bir parçası olarak tanımlanan PNG24, sıkıştırma sırasında kaliteyi düşürmeden yüksek renk derinliğine sahip resimleri görüntüleme yeteneği sayesinde önemli bir popülerlik kazanmıştır. Kayıt sırasında kalite bozulmasına yol açan kayıplı sıkıştırma tekniklerini kullanan JPEG gibi muadillerinden farklı olarak, PNG24, dosya kaç kez kaydedildiğinden veya sıkıştırıldığından bağımsız olarak orijinal görüntü kalitesini korur.
PNG24 formatı, adını piksel başına 24 bit renk bilgisi depolama yeteneğinden alır. Bu, üç birincil renk olan kırmızı, yeşil ve mavi (RGB) için her biri için 8 bit veya bir bayt ayrılarak mümkün olur. Bu yapılandırma, özellikle 16,7 milyona kadar farklı rengi görüntülemeyi sağlayarak geniş bir renk temsili yelpazesine olanak tanır. Bu kadar geniş bir renk aralığı, PNG24'ü fotoğraflar, dijital sanat ve gradyanlı grafikler dahil olmak üzere yüksek kaliteli görüntüler için ideal bir seçim haline getirir.
PNG24'ün tanımlayıcı özelliklerinden biri kayıpsız sıkıştırma algoritmasıdır. PNG, LZ77 algoritması ve Huffman kodlamasının bir kombinasyonu olan DEFLATE olarak bilinen bir yöntem kullanır. Bu yöntem, görüntü kalitesinde herhangi bir kayıp olmadan dosya boyutlarını verimli bir şekilde azaltır ve bu da onu çevrimiçi görüntü paylaşımı ve depolama için oldukça etkili kılar. Sıkıştırma herhangi bir veriyi atmaz; bunun yerine, görüntü verilerindeki tekrarlayan kalıpları ve yapıları tanımlar ve bu bilgileri daha kompakt bir şekilde kodlar.
Şeffaflık, PNG24 formatının bir diğer önemli özelliğidir. Yalnızca tek bir şeffaflık seviyesini (açık veya kapalı) destekleyebilen GIF'in aksine, PNG24 alfa kanalı aracılığıyla 256 şeffaflık seviyesini destekler. PNG24 görüntüsündeki her piksel, tamamen opak ile tamamen şeffaf arasında değişen bireysel bir şeffaflık seviyesine sahip olabilir. Bu özellik, özellikle görüntüleri farklı arka planlara bindirmek, yumuşak kenarlar oluşturmak ve görüntüde ek maskelemeye gerek kalmadan karmaşık grafik arayüzleri oluşturmak için kullanışlıdır.
PNG24 görüntüleri ayrıca gama düzeltmesi olarak bilinen bir özelliği de destekler. Bu, görüntülerin farklı görüntüleme cihazlarında tutarlı parlaklık ve renklendirme sağlamasına olanak tanır. Gama düzeltmesi, görüntünün parlaklığını önceden tanımlanmış bir gama değerine göre ayarlayarak çalışır ve bu da farklı monitörlerin değişen gama tepkilerini telafi etmeye yardımcı olur. Bu, bir monitörde düzenlenen bir görüntünün başka bir ekranda görüntülendiğinde benzer görünmesini sağlar ve bu da fotoğrafçılar ve grafik tasarımcıları için kritik bir husustur.
Gelişimsel tarama, PNG24'te bir görüntünün web tarayıcılarında aşamalı olarak görüntülenmesini sağlayan isteğe bağlı bir özelliktir. Bu, özellikle kullanıcıların düşük çözünürlüklü bir görüntü sürümünü yüklenirken görebildiği yavaş internet bağlantıları için kullanışlıdır ve kullanıcı deneyimini iyileştirir. PNG, görüntünün ayrıntılarını her geçişte kademeli olarak artıran yedi geçişli bir geliştirmeli tarama şeması olan Adam7 algoritmasını kullanır. Bu, görüntünün yukarıdan aşağıya satır satır göründüğü geliştirmeli olmayan formatla tezat oluşturur.
Uygulama ve destek açısından PNG24, modern web tarayıcıları, görüntü düzenleme yazılımları ve çeşitli işletim sistemlerinde iyi desteklenmektedir. Bu yaygın destek, kısmen GIF'e patentsiz bir alternatif olarak geliştirilen formatın açık standardından kaynaklanmaktadır. PNG24 dahil PNG spesifikasyonu, sürekli evrimini ve web standartlarıyla uyumluluğunu sağlayarak World Wide Web Konsorsiyumu (W3C) tarafından sürdürülmektedir.
Sayısız avantajına rağmen, PNG24 formatı bazı dezavantajlardan da muzdariptir. Birincil sorunlardan biri dosya boyutudur; kayıpsız sıkıştırma ve yüksek renk derinliği nedeniyle PNG24 dosyaları genellikle JPEG muadillerinden daha büyüktür. Bu daha büyük dosya boyutu, web siteleri için daha uzun yükleme sürelerine yol açabilir ve daha fazla bant genişliği kullanabilir. Bu nedenle, web kullanımı için kalite ihtiyacını hız ihtiyacına karşı dengelemek çok önemlidir ve bazı durumlarda JPEG gibi kayıplı sıkıştırmaya sahip formatlar daha uygun olabilir.
Dahası, PNG24'ün geniş renk aralığı yüksek kaliteli görüntüler için faydalı olsa da, sınırlı renklere sahip daha basit grafikler için gereksiz olabilir. Bu gibi durumlarda, 256 rengi destekleyen PNG8 gibi daha düşük renk derinliğine sahip formatlar daha uygun olabilir. Görüntünün içeriğine göre uygun formatı seçmek, amaçlanan kullanım için görsel kaliteyi düşürmeden dosya boyutlarını önemli ölçüde azaltabilir.
Standart PNG24 formatına ek olarak, PNG32 olarak bilinen bir varyant da vardır. Fark, kırmızı, yeşil ve mavi için mevcut 24 bite 8 bitlik bir alfa kanalının eklenmesinde yatar ve bu da piksel başına toplam 32 bit ile sonuçlanır. Alfa kanalının doğrudan formata dahil edilmesi, şeffaflık üzerinde daha fazla kontrol sağlar ve PNG32'yi karmaşık şeffaflık efektleri gerektiren görüntüler için tercih edilir hale getirir.
PNG24 dosyalarının oluşturulması ve düzenlenmesi, çeşitli araçlar ve yazılım uygulamaları kullanılarak gerçekleştirilebilir. Adobe Photoshop, GIMP ve diğerleri gibi çoğu görüntü düzenleme yazılımı, PNG24 desteği sunar ve kullanıcıların çalışmalarını doğrudan bu formatta kaydetmelerine olanak tanır. Ek olarak, PNG24 dosyalarını web kullanımı için optimize etmek, kaliteyi kaybetmeden dosyaları daha da sıkıştıran çeşitli çevrimiçi ve çevrimdışı araçlar mevcuttur. Bu araçlar genellikle dosya boyutunu azaltmak için daha agresif stratejiler uygular, örneğin renk paletini minimum düzeye indirir veya sıkıştırma ayarlarını düzenler.
Teknik özelliklerini göz önünde bulundurarak, PNG24'ün kodlama süreci, sıkıştırma etkinliğini artırmayı amaçlayan filtreleme dahil olmak üzere birkaç adımı içerir. Gerçek sıkıştırmadan önce, kodlayıcı görüntü verilerini daha sıkıştırılabilir bir forma dönüştürmek için her görüntü satırına beş filtre yönteminden birini uygulayabilir. Bu ön işleme adımı, dosyanın son boyutunu önemli ölçüde etkileyebilir ve görüntü özelliklerine göre doğru filtre yöntemini seçmek daha verimli sıkıştırmaya yol açabilir.
PNG24 dosyalarının bir diğer önemli yönü de parça tabanlı yapısıdır. Bir PNG dosyası, görüntü verilerini, meta verileri, renk profillerini ve daha fazlasını depolamak gibi farklı amaçlara hizmet eden birden fazla parçadan oluşur. Bu modüler yaklaşım, yalnızca görüntülerin verimli bir şekilde işlenmesini ve işlenmesini kolaylaştırmakla kalmaz, aynı zamanda mevcut veri yapısını bozmadan ek bilgilerin dahil edilmesini de sağlar. Örneğin, telif hakkı ve lisans bilgilerini doğrudan dosyaya gömmek, dijital varlıkların korunmasını ve yönetimini geliştirmek mümkündür.
PNG24 dosyalarında erişilebilirlik ve uluslararasılaşma da dikkate alınır. Açıklamalar ve ek açıklamalar gibi metinsel bilgiler, dosyanın metin parçaları içinde birden fazla dilde saklanabilir. Bu özellik, PNG24'ü, içerik oluşturucuların yerelleştirilmiş bilgiler ve meta veriler eklemesine olanak tanıyarak küresel dağıtım için uygun hale getirir ve böylece görüntüleri farklı kitleler için daha erişilebilir ve anlaşılır hale getirir.
Sonuç olarak, PNG24 görüntü formatı, yüksek kaliteli görüntüleri depolamak ve paylaşmak için sağlam ve çok yönlü bir seçenek olarak öne çıkmaktadır. Geniş bir renk yelpazesiyle uyumluluğu, şeffaflık desteği ve kayıpsız sıkıştırma, onu hem web hem de basılı medya için çekici bir seçim haline getirmektedir. Bununla birlikte, nispeten büyük dosya boyutu ve basit grafiklerde aşırı kullanım potansiyeli, bir projenin özel ihtiyaçlarına göre uygun formatı seçmenin önemini vurgulamaktadır. Teknoloji ve web standartları gelişmeye devam ettikçe, PNG24, esnekliği ve kalitesiyle ödüllendirilerek dijital görüntüleme alanında kritik bir oyuncu 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.