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.
TIFF (Tagged Image File Format), görüntü verilerini depolamak için çok yönlü ve esnek bir formattır. 1980'lerin ortalarında Aldus Corporation tarafından geliştirilen ve şimdi Adobe Systems'ın bir parçası olan TIFF, tescilli görüntü formatları arasındaki boşluğu kapatmak için tasarlandı ve görüntü depolama için uyarlanabilir ve ayrıntılı bir çerçeve sağladı. TIFF, daha basit görüntü formatlarının aksine, yüksek çözünürlüklü, çok katmanlı görüntüleri depolayabilir ve bu da onu fotoğrafçılık, yayıncılık ve coğrafi görüntüleme gibi alanlardaki profesyoneller için tercih edilen bir seçim haline getirir.
TIFF formatı özünde, JPEG, LZW, PackBits ve ham sıkıştırılmamış veriler dahil ancak bunlarla sınırlı olmamak üzere çeşitli görüntü kodlamalarını tutabilen bir kap gibidir. Bu esneklik, TIFF görüntülerinin en yüksek görüntü kalitesini korumak veya daha kolay paylaşım için dosya boyutlarını küçültmek gibi farklı ihtiyaçlar için son derece optimize edilmesine olanak tanıdığı için önemli bir özelliktir.
TIFF'in ayırt edici bir özelliği, etiketlerin temel ilkesi üzerinde çalışan yapısıdır. Her TIFF dosyası, genellikle IFD (Görüntü Dosyası Dizinleri) olarak adlandırılan bir veya daha fazla dizinden oluşur ve bunlar görüntü meta verilerini, görüntü verilerinin kendisini ve potansiyel olarak diğer alt dosyaları içerir. Her IFD, tanımlanmış bir giriş listesinden oluşur; her giriş, görüntü boyutları, sıkıştırma türü ve renk bilgileri gibi dosyanın farklı özniteliklerini belirten bir etikettir. Bu etiket yapısı, TIFF dosyalarının çok çeşitli görüntü türlerini ve verilerini işlemesine olanak tanır ve bu da onları son derece çok yönlü kılar.
TIFF'in güçlü yönlerinden biri, RGB, CMYK, LAB ve diğerleri dahil olmak üzere çeşitli renk alanlarını ve renk modellerini desteklemesidir ve bu da çok sayıda profesyonel ve yaratıcı uygulamada doğru renk temsili sağlar. Ek olarak, TIFF, 1 bit (siyah beyaz) ile 32 bit (ve daha yüksek) gerçek renkli görüntüler arasında değişen çoklu renk derinliklerini destekleyebilir. Alfa kanallarını (saydamlık için) işleme yeteneğiyle birleştirilen bu renk derinliği desteği, TIFF'i yüksek kaliteli görüntü yeniden üretimi için ideal bir format haline getirir.
TIFF ayrıca telif hakkı bilgileri, zaman damgaları, GPS verileri ve çok daha fazlasını içerebilen meta veriler için sağlam destek sunar. Bu, IPTC (Uluslararası Basın Telekomünikasyon Konseyi), EXIF (Değiştirilebilir Görüntü Dosyası Formatı) ve XMP (Genişletilebilir Meta Veri Platformu) standartlarının kullanılmasıyla kolaylaştırılır. Bu tür kapsamlı meta veri yetenekleri, özellikle her görüntü hakkında ayrıntılı bilgilerin çok önemli olduğu profesyonel ortamlarda, büyük görüntü kitaplıklarını kataloglamak, aramak ve yönetmek için çok değerlidir.
TIFF'in bir diğer dikkate değer özelliği, tek bir dosya içinde birden fazla görüntü ve sayfa işleme yeteneğidir ve bu özellik çok sayfalı destek olarak bilinir. Bu, TIFF'i, ilgili görüntüleri tek bir dosyada birleştirmenin iş akışlarını ve dosya yönetimini önemli ölçüde kolaylaştırabileceği taranmış belgeler, fakslı belgeler ve senaryo uygulamaları için özellikle kullanışlı hale getirir.
Birçok avantajına rağmen, TIFF'in karmaşıklığı ve esnekliği uyumluluk sorunlarına yol açabilir. Tüm TIFF dosyaları eşit yaratılmamıştır ve tüm yazılımlar her olası TIFF varyantını işlemez. Bu, dijital kamera görüntüleri için formatı standartlaştırmayı amaçlayan TIFF/EP (Elektronik Fotoğrafçılık) ve yayıncılık endüstrisinin ihtiyaçlarını hedefleyen TIFF/IT (Bilgi Teknolojisi) gibi alt kümelerin ortaya çıkmasına yol açmıştır. Bu alt kümeler, dosyaların belirli profillere uygun olmasını sağlayarak farklı platformlar ve uygulamalar arasında birlikte çalışabilirliği artırır.
Sıkıştırma, TIFF'in bir diğer önemli yönüdür, çünkü format hem kayıpsız hem de kayıplı sıkıştırma şemalarını destekler. LZW (Lempel-Ziv-Welch) ve Deflate (ZIP'e benzer) gibi kayıpsız sıkıştırma, orijinal görüntü kalitesinin korunmasının çok önemli olduğu uygulamalar için tercih edilir. JPEG gibi kayıplı sıkıştırma, dosya boyutu mükemmel doğruluktan daha kritik bir endişe olduğunda kullanılabilir. TIFF'in sıkıştırmadaki esnekliği bir güç olsa da, kullanıcıların bir sıkıştırma yöntemi seçerken söz konusu olan artıları ve eksileri anlamaları gerekir.
TIFF'in daha teknik yönlerinden biri, dosya hakkında bayt sırası dahil olmak üzere önemli bilgiler içeren dosya başlığıdır. TIFF, hem big-endian (Motorola) hem de little-endian (Intel) bayt sıralarını destekler ve başlığın ilk birkaç baytı bunlardan hangisinin kullanıldığını gösterir ve TIFF dosyalarının farklı sistemlerde ve mimarilerde doğru şekilde okunmasını sağlar. Ek olarak, başlık, ilk IFD'ye olan ofseti belirtir ve esasen görüntü verilerinin ve meta verilerin başladığı yeri işaret eder ve bu da dosyayı okumak için çok önemli bir husustur.
Yüksek dinamik aralıklı (HDR) görüntülerle uğraşmak, TIFF'in öne çıktığı bir başka alandır. TIFF dosyaları, piksel verileri için kayan nokta değerleri kullanarak, standart görüntü formatlarından daha geniş bir parlaklık ve renk değeri aralığını temsil edebilir ve bu da yüksek kaliteli görüntü yakalama ve yeniden üretim gerektiren özel efektler, dijital sinema ve profesyonel fotoğrafçılık gibi endüstrilerin ihtiyaçlarını karşılar.
TIFF formatı, çok yönlülüğüne ve profesyonel alanlarda yaygın kullanımına rağmen eleştirilerden de muaf değildir. TIFF'i bu kadar güçlü kılan esneklik, karmaşıklığına da katkıda bulunur ve özel yazılım veya inceliklerinin tam olarak anlaşılması olmadan çalışmayı zorlaştırır. Dahası, TIFF görüntülerinin dosya boyutları, özellikle sıkıştırılmamış görüntü verileri veya yüksek çözünürlüklü görüntülerle uğraşırken oldukça büyük olabilir ve bu da depolama ve aktarım zorluklarına yol açar.
Yıllar boyunca, TIFF'in yeteneklerini daha da geliştirmek ve sınırlamalarını gidermek için çabalar sarf edilmiştir. Örneğin, BigTIFF, standart TIFF dosyalarının sınırlamalarını aşan son derece yüksek çözünürlüklü veya ayrıntılı görüntülerle çalışma ihtiyacını karşılayan orijinal TIFF spesifikasyonunun bir uzantısıdır. Bu evrim, TIFF'in gelişen teknoloji ve ortaya çıkan uygulamaların ihtiyaçlarını karşılamak üzere devam eden gelişimini ve uyarlanmasını yansıtır.
Sonuç olarak, Tagged Image File Format (TIFF), esnekliği karmaşıklık ile dengeleyerek dijital görüntü depolamanın değişen ihtiyaçlarına ve zorluklarına bir kanıt olarak durmaktadır. Ayrıntılı görüntü verilerini ve meta verileri kapsülleme, çeşitli sıkıştırma şemalarını destekleme ve çeşitli profesyonel ortamlara uyum sağlama yeteneği, onu kalıcı bir format haline getirir. Yine de, karmaşıklıklarında gezinmek, yapısı ve yetenekleri hakkında sağlam bir anlayış gerektirir. Dijital görüntüleme teknolojisi gelişmeye devam ettikçe, TIFF formatı muhtemelen profesyonel ve yaratıcı alanlarda alaka düzeyini ve faydasını koruyarak gelişecektir.
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.