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पुन: नमूनाकरण फ़िल्टर की व्याख्या: निकटतम, बिलिनियर, बाइक्यूबिक और लैंज़ोस
· पेजभूमि
छवि का आकार बदलने रीसैम्पलिंग कैनवास
प्रत्येक आकार को यह तय करना होता है कि नया पिक्सेल पुराने पिक्सेल से किस रंग का होना चाहिए: निकटतम-पड़ोसी प्रतियां, बिलिनियर औसत चार, बाइक्यूबिक का वजन सोलह होता है, और लैंज़ोस एक विंडो सिंक का उपयोग करता है। यह पोस्ट प्रत्येक के बारे में बताती है, ब्लर, रिंगिंग और अलियासिंग के बीच व्यापार-बंद, और ब्राउज़र आपको क्या देते हैं।
एक ही फोटो, तीन टूल, तीन परिणाम - आकार बदलने वाली छवियों की ठोस पहेली जो तीक्ष्णता और चमक में भिन्न होती है
आकार बदलने वाले दो टूल समान आयामों और स्पष्ट रूप से भिन्न किनारों वाली फ़ाइलें तैयार कर सकते हैं। नमूना भिन्न होने पर ज्यामिति मेल खा सकती है: प्रत्येक आउटपुट पिक्सेल को स्रोत जानकारी से प्राप्त रंग की आवश्यकता होती है, और वह व्युत्पत्ति तीक्ष्णता, चिकनाई या अलियासिंग के प्रतिरोध का पक्ष ले सकती है। अकेले फ़ाइल आयाम विधि की पहचान नहीं कर सकते।
सोशल इमेज रिसाइज़र जानबूझकर एक संकीर्ण वादा करता है। ड्रॉइमेज से पहले यह इमेज स्मूथिंग को सक्षम करता है और उच्च स्मूथिंग गुणवत्ता का अनुरोध करता है। कैनवस 2D API ऐप को यह नहीं बताता है कि ब्राउज़र किस कर्नेल का चयन करता है, इसलिए उत्पाद स्रोत-स्तर की निश्चितता के साथ अपने आउटपुट को निकटतम, बिलिनियर, बाइक्यूबिक या लैंज़ोस लेबल नहीं कर सकता है।
नमूनाकरण की समस्या - स्पष्ट शब्दों में, फ़िल्टर किए बिना किसी छवि को सिकोड़ने से मोइरे और दांतेदार किनारे क्यों उत्पन्न होते हैं
सिकुड़न से नमूने निकल जाते हैं। यदि उच्च-आवृत्ति धारियों, बालों या जाल को पर्याप्त फ़िल्टरिंग के बिना मैप किया जाता है, तो वे दांतेदार, चमकदार हो सकते हैं या गलत पैटर्न बना सकते हैं। इज़ाफ़ा मौजूदा नमूना स्थितियों के बीच नई नमूना स्थिति बनाता है। दोनों दिशाओं में, एक रेज़ैम्पलर छिपे हुए विवरण को प्रकट करने के बजाय एक सीमित स्रोत से आउटपुट का अनुमान लगाता है।
एक उपयोगी परीक्षण छवि विकर्णों, एक-पिक्सेल रेखाओं, दोहराए गए ग्रिड और चिकनी ग्रेडिएंट्स को जोड़ती है। इसे कई पैमानों पर निर्यात करें और एक-से-एक पिक्सेल प्लस सामान्य डिस्प्ले आकार का निरीक्षण करें। अवलोकनों से पता चलता है कि कैसे परीक्षण किया गया ब्राउज़र अपने आंतरिक कार्यान्वयन को रिवर्स-इंजीनियर करने का नाटक किए बिना कठिन सामग्री को संभालता है।
निकटतम और द्विरेखीय उपयोगी अवधारणाएँ हैं, लेकिन ToolAcre उन्हें विकल्प के रूप में उजागर नहीं करता है
निकटतम-पड़ोसी संकल्पनात्मक रूप से निकटतम स्रोत नमूना चुनता है और हार्ड पिक्सेल ब्लॉकों को संरक्षित करता है। बिलिनियर इंटरपोलेशन वैचारिक रूप से आस-पास के नमूनों को मिश्रित करता है और आम तौर पर संक्रमण को सुचारू बनाता है। वे विवरण दृश्यमान चरम सीमाओं को समझाने में मदद करते हैं, लेकिन ToolAcre किसी भी विधि के साथ कोई स्विच लेबल नहीं करता है और इसके परीक्षण इंजन के कर्नेल की पहचान नहीं करते हैं।
केवल एक किनारे से नामित फ़िल्टर का अनुमान न लगाएं। एक ब्राउज़र कार्यान्वयन पैमाने के साथ व्यवहार को अनुकूलित या भिन्न कर सकता है। एकमात्र विश्वसनीय उत्पाद कथन यह है कि स्मूथिंग सक्षम है और गुणवत्ता गुण उच्च पर सेट है। किसी भी गहन वर्गीकरण के लिए इस मॉड्यूल के बाहर ब्राउज़र-विशिष्ट साक्ष्य की आवश्यकता होती है।
इस कैनवास कार्यान्वयन द्वारा बाइकुबिक व्यवहार का वादा नहीं किया गया है
बाइक्यूबिक विधियां व्यापक पड़ोस और क्यूबिक वेटिंग का उपयोग करती हैं, ऐसे वेरिएंट के साथ जो एज ओवरशूट के खिलाफ नरमता का व्यापार करते हैं। समर्पित छवि अनुप्रयोगों की तुलना करने के लिए यह मूल्यवान पेजभूमि है। यह कैनवस 2डी आउटपुट के लिए कोई अनुबंध नहीं है, क्योंकि render.js न तो क्यूबिक गुणांक का चयन करता है और न ही बाइक्यूबिक लाइब्रेरी आयात करता है।
यदि किसी उत्पादन वर्कफ़्लो के लिए किसी विशेष क्यूबिक कर्नेल की आवश्यकता होती है, तो ऐसे टूल का उपयोग करें जो इसे नाम और परीक्षण करता है। सोशल इमेज रिसाइज़र मूल ब्राउज़र उपलब्धता और स्थानीय संचालन को प्राथमिकता देता है। इसके परिणाम को रिकॉर्ड किए गए इंजन और संस्करण के तहत ब्राउज़र-पुन: नमूना आउटपुट के रूप में आंका जाना चाहिए, न कि एक संस्करण के नियंत्रित वैज्ञानिक कार्यान्वयन के रूप में प्रस्तुत किया जाना चाहिए।
लैंज़ोस टूल अनुबंध से बाहर है और इसे डिफ़ॉल्ट के रूप में दावा नहीं किया गया है
लैंज़ोस एलियासिंग को नियंत्रित करते समय विवरण को संरक्षित करने के लिए एक विंडोड सिनक विचार का उपयोग करता है, और कठोर किनारे कुछ सेटिंग्स के तहत रिंगिंग दिखा सकते हैं। कार्यपुस्तिका कहती है कि यह कई फ़ोटो टूल में डिफ़ॉल्ट है, लेकिन उस व्यापकता का स्रोत यहाँ नहीं है। इससे भी महत्वपूर्ण बात यह है कि ToolAcre में कुछ भी लैंज़ोस के नाम का अनुरोध नहीं करता है।
प्रभामंडल का निदान करते समय यह चूक मायने रखती है। एक को देखने से लैंज़ोस कर्नेल साबित नहीं होता है, और एक को न देखने से दूसरा एल्गोरिदम साबित नहीं होता है। स्रोत और आउटपुट, दस्तावेज़ स्केल और ब्राउज़र की तुलना करें, और ऐसे कारण बताने से बचें जिन्हें एप्लिकेशन नहीं देख सकता। एक दृश्य लक्षण छिपे हुए कोड को प्रमाणित किए बिना परीक्षण का मार्गदर्शन कर सकता है।
ब्राउज़र क्या पेशकश करते हैं - नामांकित फ़िल्टर के बजाय टॉगल और गुणवत्ता संकेत को सुचारू करना, और ब्राउज़र और संस्करणों के बीच आउटपुट भिन्न क्यों होता है
ब्राउज़र कैनवास फ़िल्टर कैटलॉग के बजाय imageSmoothingEnabled और imageSmoothingQuality को उजागर करता है। ToolAcre स्केल किए गए स्रोत को चित्रित करने से ठीक पहले पहला ट्रू और दूसरा हाई सेट करता है। इंजन किसी संकेत की अलग-अलग व्याख्या कर सकते हैं या संस्करणों के बीच विकसित हो सकते हैं, यही कारण है कि समान JavaScript छोटे क्रॉस-ब्राउज़र अंतर उत्पन्न कर सकते हैं।
नमूनाकरण न होने पर भी ज्यामिति स्पष्ट रहती है। कंप्यूटफ़्रेम सटीक पैमाना लौटाता है और आयाम खींचता है; ड्रॉरेक्ट केंद्र और परिणाम को ऑफसेट करता है; आउटपुट कैनवास में पूर्णांक लक्ष्य आयाम हैं। ब्राउज़रों के बीच अंतर की समीक्षा करते समय उन ज्ञात तथ्यों को छिपे हुए नमूना विकल्प से अलग करें।
इसमें क्या शामिल नहीं है - आकार बदलने के बाद शार्पनिंग, और सामग्री-जागरूक या मशीन-लर्निंग स्केलर्स
आकार बदलने के बाद पैनापन, सामग्री-जागरूक तरीके और मशीन-लर्निंग पुनर्निर्माण मौजूद नहीं हैं। कोई अनशार्प-मास्क नियंत्रण, एज डिटेक्टर या जेनरेटेड-डिटेल मॉडल नहीं है। आउटपुट गुणवत्ता नियंत्रण हानिपूर्ण प्रारूपों के लिए एन्कोडिंग को प्रभावित करते हैं, आकार बदलने के बाद के शार्पनिंग चरण को नहीं। उन्हें अलग-अलग ऑपरेशन के रूप में मानें।
ब्राउज़र-मूल वर्कफ़्लो सटीक रूप से उपयोगी रहता है क्योंकि यह सरल और उपलब्ध है। नियमित सामाजिक फ़सलों के लिए, वास्तविक परिणाम का निरीक्षण करें। वैज्ञानिक इमेजिंग, टाइपोग्राफी मास्टर्स या पिक्सेल-कला संरक्षण के लिए, उस सामग्री के अनुकूल स्पष्ट फ़िल्टर नियंत्रण और सत्यापन के साथ टूलींग चुनें।
टेकअवे: फ़िल्टर लुक की व्याख्या करता है - सोशल इमेज रिसाइज़र ब्राउज़र के स्वयं के पुन: नमूने का उपयोग करता है, इसलिए इन शर्तों को जानने से आपको पता चलता है कि क्या उम्मीद करनी है और क्या जांचना है
पुन: नमूनाकरण बताता है कि आकार पूरी कहानी क्यों नहीं है, लेकिन साक्ष्य को टूल से मेल खाना चाहिए। सोशल इमेज रिसाइज़र सुचारू, उच्च गुणवत्ता वाले कैनवास ड्राइंग का अनुरोध करता है और ब्राउज़र पर सटीक कर्नेल छोड़ देता है। कोड द्वारा कभी भी चयनित फ़िल्टर का विपणन किए बिना उपयोगी फसलें पैदा करने के लिए यह पर्याप्त है।
एक कठिन परीक्षण छवि रखें, ब्राउज़र विवरण रिकॉर्ड करें और गुणवत्ता मायने रखने पर निर्यात की तुलना करें। शब्दावली आप जो देखते हैं उसका वर्णन करने में मदद करती है; कार्यान्वयन आपको बताता है कि आप ईमानदारी से क्या दावा कर सकते हैं। नामित एल्गोरिदम केवल वहीं होते हैं जहां कोड या आधिकारिक ब्राउज़र साक्ष्य उन्हें प्रदर्शित करते हैं।