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सोशल मीडिया के लिए एक छोटी छवि को बेहतर बनाना: आकार बदलने से क्या पुनर्प्राप्त नहीं किया जा सकता
· यह काम किस प्रकार करता है
छवि का आकार बदलने छवि के गुणवत्ता आकार बढ़ाए जाने
एक छवि को बड़ा करने से रेज़ैम्पलर को आपके पास मौजूद पिक्सेल के बीच पिक्सेल का आविष्कार करने के लिए कहा जाता है, इसलिए यह सुचारू हो सकता है लेकिन उस विवरण को पुनर्स्थापित नहीं कर सकता जो कभी कैप्चर नहीं किया गया था। यह पोस्ट बताती है कि जब आप अपस्केल करते हैं तो क्या होता है, परिणाम का आकलन कैसे करें और ईमानदार विकल्प क्या होते हैं।
जो लोगो मिट्टी में बदल गया - एक बड़े प्लेसमेंट को भरने के लिए एक छोटी फ़ाइल को खींचने की ठोस विफलता
एक छोटा लोगो केवल कम स्रोत पिक्सेल द्वारा प्रस्तुत जानकारी के लिए कई आउटपुट पिक्सेल निर्दिष्ट करके एक बड़े सामाजिक फ्रेम को भर सकता है। परिणामी फ़ाइल में अनुरोधित चौड़ाई और ऊंचाई है, लेकिन इसके अतिरिक्त नमूने अनुमान हैं। कंटेनर में अधिक पिक्सेल वक्र, बनावट या अक्षरांकन को दोबारा नहीं बनाते हैं जिन्हें स्रोत ने कभी रिकॉर्ड नहीं किया है।
ToolAcre की अपनी सीमा बताती है कि एक छोटी छवि को बड़ा करने से विवरण नहीं जोड़ा जा सकता है और यह उपलब्ध सबसे बड़ी मूल छवि की अनुशंसा करता है। यह चेतावनी तब भी लागू होती है जब निर्यात पूरी तरह से सफल हो जाता है। सफल ज्यामिति का मतलब है कि फ्रेम भर दिया गया था या फिट कर दिया गया था; यह प्रमाणित नहीं करता कि बढ़ा हुआ विषय किसी अभियान के लिए पर्याप्त तीव्र है।
विस्तार करते समय प्रक्षेप क्या करता है - बीच के मूल्यों का अनुमान लगाना, और परिणाम अधिक स्पष्ट क्यों नहीं, अधिक तीव्र क्यों होता है
विस्तार के दौरान, ड्रॉइमेज स्रोत बिटमैप को एक बड़े आयत पर मैप करता है। स्मूथिंग सक्षम होने पर, कैनवास कार्यान्वयन मध्यवर्ती मानों की गणना करता है ताकि संक्रमण कम अवरुद्ध हों। ऑपरेशन सीढ़ी-सीढ़ी वाले किनारों को नरम कर सकता है, लेकिन प्रत्येक अनुमान पड़ोसी स्रोत नमूनों द्वारा बाधित होता है। एक गुम हुए अक्षर स्ट्रोक का कोई छिपा हुआ स्रोत मूल्य नहीं है जो पुनर्प्राप्त होने की प्रतीक्षा कर रहा हो।
यह भेद प्रक्षेप को पुनर्निर्माण से अलग करता है। सोशल इमेज रिसाइज़र ब्राउज़र कैनवास नमूनाकरण करता है, न कि मशीन-लर्निंग मॉडल जो प्रशंसनीय संरचना उत्पन्न करता है। आउटपुट आपूर्ति किए गए पिक्सेल की एक विस्तृत व्याख्या बनी हुई है। यदि मूल बैज में एक पतली रेखा पर चार पिक्सेल हैं, तो आकार बदलने से डिज़ाइनर का सटीक इच्छित वक्र निर्धारित नहीं किया जा सकता है।
यह ब्राउज़र स्मूथिंग नियंत्रणों को उजागर करता है, जिसे निकटतम, बिलिनियर या बाइक्यूबिक विकल्पों का नाम नहीं दिया गया है
रूपरेखा निकटतम-पड़ोसी, बिलिनियर और बाइक्यूबिक तरीकों के विपरीत है, लेकिन यह UI उन नामित फ़िल्टर की पेशकश नहीं करता है। रेंडरर स्मूथिंग चालू करता है और उच्च गुणवत्ता का अनुरोध करता है। ब्राउज़र इंजन तय करते हैं कि उस संकेत का सम्मान कैसे किया जाए, इसलिए ईमानदार तुलना परीक्षण किए गए ब्राउज़र में व्यवहार को सुचारू करना है, चयन योग्य एल्गोरिदम मैट्रिक्स नहीं।
रुकावट और धुंधलापन अभी भी उपयोगी दृश्य श्रेणियां हैं। कठोर वर्ग पिक्सेल अपर्याप्त स्मूथिंग या अत्यधिक आवर्धन का सुझाव देते हैं; नरम सीमाएँ एक बड़े क्षेत्र में फैले अनुमानों को प्रकट करती हैं। कोई भी परिणाम नया विवरण नहीं है। टूल की तुलना करते समय ब्राउज़र, स्रोत आयाम और आउटपुट आयाम रिकॉर्ड करें, क्योंकि अलग-अलग छिपे हुए रेज़ैम्पलर एक ही पैमाने के कारक को अलग दिखा सकते हैं।
सार्वभौमिक संख्यात्मक सीमा के बिना वितरण आकार में वृद्धि का आकलन करें
ऐसा कोई सार्वभौमिक इज़ाफ़ा प्रतिशत नहीं है जिस पर कोई छवि अस्वीकार्य हो जाए। एक साधारण आइकन, एक बनावट वाली तस्वीर और एक छोटा वर्डमार्क अलग तरह से विफल होते हैं। इच्छित प्रस्तुति के आकार और देखने की दूरी पर निर्णय लें, और विशेष रूप से पहचानने योग्य किनारों, अक्षर काउंटरों, चेहरे की विशेषताओं और दोहराए गए पैटर्न को देखें।
एक-से-एक पिक्सेल पर जांच करने से पहले सामान्य प्रदर्शन पैमाने पर परिणाम का निरीक्षण करें। एक फ़ाइल आवर्धन के तहत खुरदरी दिख सकती है, फिर भी एक छोटे कार्ड में सही ढंग से संचार कर सकती है, जबकि एक स्पष्ट रूप से सुचारू पूर्वावलोकन ब्रांड लेटरिंग को अस्पष्ट बना सकता है। स्वीकृति को इच्छित उपयोग का वर्णन करना चाहिए, न कि आविष्कार की गई "सुरक्षित" पैमाने की सीमा पर भरोसा करना चाहिए।
विकल्प जो काम करते हैं - मूल फ़ाइल ढूंढना, डिज़ाइन स्रोत से पुनः निर्यात करना, या एक छोटा प्लेसमेंट चुनना जो आपके पास मौजूद पिक्सेल में फिट हो
सबसे अच्छा विकल्प एक बड़ा मूल या डिज़ाइन स्रोत से नया निर्यात है। एक वेक्टर लोगो को सीधे अंतिम आयामों पर प्रस्तुत किया जा सकता है। यदि इनमें से कोई भी मौजूद नहीं है, तो सम्मिलित मोड छोटी परिसंपत्ति के संपूर्ण आकार को संरक्षित कर सकता है जबकि एक ठोस या धुंधली पेजभूमि अप्रयुक्त स्थान को भर देती है, इसे फ्रेम को कवर करने तक खींचने की आवश्यकता से बचाती है।
एक और ईमानदार विकल्प डिज़ाइन किए गए कैनवास के भीतर एक छोटा स्थान है। सोशल इमेज रिसाइज़र एक लेआउट एडिटर नहीं है, लेकिन इसका सम्मिलित मोड सिद्धांत को प्रदर्शित करता है: मिन-स्केल पूरी छवि को फिट करता है और केंद्र में गैर-अतिप्रवाहित अक्षों को पिन करता है। पेजभूमि यह दिखावा करने के बजाय एक जानबूझकर घटक बन जाती है कि इंटरपोलेशन ने उच्च-रिज़ॉल्यूशन कलाकृति को बहाल कर दिया है।
कार्यान्वित उदाहरण: अवलोकन किए गए आउटपुट का उपयोग करके कवर की तुलना करें, आविष्कृत गुणवत्ता स्कोर का नहीं
एक छोटा वर्गाकार बैज लें और वर्तमान 1080×1080 प्रीसेट को लक्षित करें। सबसे पहले कवर का उपयोग करें और बढ़े हुए किनारे और टेक्स्ट का निरीक्षण करें। फिर एक जानबूझकर पेजभूमि के साथ शामिल करने के लिए स्विच करें और तुलना करें कि बैज छोटे दृश्यमान पैमाने पर विश्वसनीय रहता है या नहीं। दोनों को केवल परीक्षण के रूप में तब तक सहेजें जब तक संचार स्वामी किCAक को मंजूरी न दे दे।
सार्थक अवलोकन स्रोत आयाम, लक्ष्य आयाम, फिट मोड और दृश्य दोष हैं। मनगढ़ंत गुणवत्ता स्कोर संलग्न न करें. यदि निहित संस्करण बेहतर संचार करता है, तो परिणाम यह साबित करता है कि फ़्रेमिंग इस परिसंपत्ति के विस्तार से बेहतर प्रदर्शन कर सकता है। यदि इनमें से कोई भी काम नहीं करता है, तो सबूत गुणवत्ता को आँख मूँद कर समायोजित करने के बजाय मूल डिज़ाइनर की ओर लौटने का समर्थन करते हैं।
इसमें क्या शामिल नहीं है - मशीन-लर्निंग अपस्केलर्स, जो इसे पुनर्प्राप्त करने के बजाय प्रशंसनीय विवरण उत्पन्न करते हैं, और इस टूल से बाहर हैं
मशीन-लर्निंग अपस्केलर्स इस टूल के बाहर बैठते हैं। वे प्रशंसनीय बनावट या किनारों को उत्पन्न कर सकते हैं, लेकिन उत्पन्न विवरण स्रोत से पुनर्प्राप्त साक्ष्य नहीं हैं। यह अंतर उत्पादों, दस्तावेज़ों और ऐतिहासिक तस्वीरों के लिए मायने रख सकता है, जहां एक आविष्कृत चिह्न अर्थ बदल सकता है, भले ही वह ठोस लगे।
ToolAcre लोगो को वेक्टराइज़ नहीं करता, स्केलिंग के बाद तेज़ नहीं करता या पुनर्निर्माण प्रकार नहीं करता। इसके नियंत्रण क्रॉप, फ़िट, ज़ूम, स्थिति, पेजभूमि, आउटपुट स्वरूप और गुणवत्ता हैं। वे सीमाएँ उपयोगी हैं क्योंकि वे परिणाम को समझाने योग्य रखते हैं: ब्राउज़र ने आपूर्ति किए गए पिक्सेल का नमूना लिया और उन्हें सिमेंटिक रिस्टोरेशन का दावा किए बिना एन्कोड किया।
टेकअवे: सबसे बड़े मूल से शुरू करें जो आप पा सकते हैं - सोशल इमेज रिसाइज़र इसे ब्राउज़र में क्रॉप और स्केल करेगा, लेकिन यह विवरण का आविष्कार नहीं करेगा
सबसे बड़े भरोसेमंद मूल से शुरुआत करें, किसी फ़ीड से कॉपी किए गए थंबनेल से नहीं। यदि विस्तार आवश्यक रहता है, तो वितरण आकार पर इसका निरीक्षण करें और अपेक्षाओं को स्रोत में मौजूद चीज़ों से जोड़कर रखें। स्मूथिंग से किनारों का स्वरूप बदल सकता है; यह उस जानकारी को पुनर्प्राप्त नहीं कर सकता जिसे कभी कैप्चर नहीं किया गया या जिसे पहले ही छोड़ दिया गया हो।
सोशल इमेज रिसाइज़र दो व्यावहारिक विकल्प देता है: फ़्रेम भरें और ओवरफ़्लो क्रॉपिंग स्वीकार करें, या छवि शामिल करें और पेजभूमि का उपयोग करें। किसी नाजुक संपत्ति को बढ़ाने से पहले उनकी तुलना करें। कभी-कभी सबसे पेशेवर आकार वह होता है जो एक छोटे लोगो को यह दिखावा करने से इंकार कर देता है कि यह एक बड़ा मूल लोगो है।