Hình ảnh & hình ảnh · Trình chỉnh sửa hình ảnh trên mạng xã hội
Giải thích về các bộ lọc lấy mẫu lại: Gần nhất, Song tuyến tính, Bicubic và Lanczos
· Lý lịch
image-resizing lấy mẫu lại vải vẽ
Mỗi lần thay đổi kích thước đều phải quyết định màu của một pixel mới so với các pixel cũ: các bản sao lân cận gần nhất, trung bình song tuyến tính là bốn, bicubic nặng mười sáu và Lanczos sử dụng một sinc có cửa sổ. Bài đăng này giải thích từng vấn đề, sự cân bằng giữa làm mờ, đổ chuông và đặt răng cưa cũng như những gì trình duyệt cung cấp cho bạn.
Cùng một bức ảnh, ba công cụ, ba kết quả — câu đố cụ thể về những hình ảnh được thay đổi kích thước có độ sắc nét và độ lung linh khác nhau
Hai công cụ thay đổi kích thước có thể tạo ra các tệp có kích thước giống hệt nhau và các cạnh khác nhau rõ ràng. Hình dạng có thể khớp trong khi lấy mẫu khác nhau: mỗi pixel đầu ra cần một màu lấy từ thông tin nguồn và nguồn gốc đó có thể mang lại độ sắc nét, độ mịn hoặc khả năng chống răng cưa. Chỉ riêng kích thước tệp không thể xác định được phương pháp.
Social Image Resizer cố tình đưa ra lời hứa hẹp hơn. Trước drawImage, nó cho phép làm mịn hình ảnh và yêu cầu chất lượng làm mịn cao. Canvas 2D API không cho ứng dụng biết tên kernel mà trình duyệt chọn, vì vậy sản phẩm không thể gắn nhãn đầu ra gần nhất, song tuyến tính, bicubic hoặc Lanczos một cách chắc chắn ở cấp độ nguồn.
Vấn đề lấy mẫu - tại sao việc thu nhỏ hình ảnh mà không lọc lại tạo ra các cạnh lởm chởm và lởm chởm, nói một cách dễ hiểu
Thu nhỏ loại bỏ các mẫu. Nếu các sọc, tóc hoặc lưới tần số cao được ánh xạ mà không được lọc đầy đủ, chúng có thể trở nên lởm chởm, lung linh hoặc tạo thành các mẫu sai. Việc mở rộng tạo ra các vị trí mẫu mới giữa các vị trí hiện có. Theo cả hai hướng, bộ lấy mẫu lại ước tính đầu ra từ một nguồn hữu hạn thay vì tiết lộ chi tiết ẩn.
Một hình ảnh thử nghiệm hữu ích kết hợp các đường chéo, đường một pixel, lưới lặp lại và độ chuyển màu mượt mà. Xuất nó ở nhiều tỷ lệ và kiểm tra từng pixel một cộng với kích thước hiển thị bình thường. Các quan sát cho thấy cách trình duyệt được thử nghiệm xử lý nội dung khó mà không giả vờ thiết kế ngược quá trình triển khai nội bộ của nó.
Gần nhất và song tuyến tính là các khái niệm hữu ích nhưng ToolAcre không hiển thị chúng dưới dạng lựa chọn
Lân cận gần nhất về mặt khái niệm chọn mẫu nguồn gần nhất và có xu hướng bảo toàn các khối pixel cứng. Nội suy song tuyến tính về mặt khái niệm pha trộn các mẫu gần đó và nói chung làm trơn tru quá trình chuyển đổi. Những mô tả đó giúp giải thích những điểm cực đoan có thể nhìn thấy được, nhưng ToolAcre không cung cấp công tắc nào được gắn nhãn bằng một trong hai phương pháp và các thử nghiệm của nó không xác định được nhân của động cơ.
Không suy ra bộ lọc được đặt tên chỉ từ một cạnh. Việc triển khai trình duyệt có thể tối ưu hóa hoặc thay đổi hành vi theo quy mô. Tuyên bố sản phẩm đáng tin cậy duy nhất là tính năng làm mịn được bật và thuộc tính chất lượng được đặt ở mức cao. Bất kỳ phân loại sâu hơn nào đều yêu cầu bằng chứng dành riêng cho trình duyệt bên ngoài mô-đun này.
Hành vi bicubic không được hứa hẹn bởi việc triển khai canvas này
Phương pháp bicubic sử dụng vùng lân cận và trọng số khối rộng hơn, với các biến thể đánh đổi độ mềm mại để chống lại độ vọt lố của cạnh. Đó là nền tảng có giá trị để so sánh các ứng dụng hình ảnh chuyên dụng. Đây không phải là hợp đồng cho đầu ra Canvas 2D, vì render.js không chọn hệ số bậc ba cũng như không nhập thư viện hai khối.
Nếu quy trình sản xuất yêu cầu một khối nhân cụ thể, hãy sử dụng công cụ đặt tên và kiểm tra nó. Social Image Resizer ưu tiên tính khả dụng của trình duyệt gốc và hoạt động cục bộ. Kết quả của nó phải được đánh giá là đầu ra được lấy mẫu lại bởi trình duyệt theo công cụ và phiên bản đã ghi, không được thể hiện dưới dạng triển khai khoa học được kiểm soát của một biến thể.
Lanczos nằm ngoài hợp đồng công cụ và không được coi là mặc định
Lanczos sử dụng ý tưởng chân thực có cửa sổ để bảo toàn chi tiết trong khi kiểm soát răng cưa và các cạnh cứng có thể hiển thị tiếng chuông trong một số cài đặt. Sổ làm việc cho biết đây là mặc định trong nhiều công cụ ảnh, nhưng mức độ phổ biến đó không được nêu ở đây. Quan trọng hơn, không có gì trong ToolAcre yêu cầu Lanczos bằng tên.
Sự thiếu sót này rất quan trọng khi chẩn đoán quầng sáng. Nhìn thấy một cái không chứng minh được hạt nhân Lanczos và không nhìn thấy một cái không chứng minh được một thuật toán khác. So sánh nguồn và đầu ra, tỷ lệ tài liệu và trình duyệt, đồng thời tránh chỉ định các nguyên nhân mà ứng dụng không thể quan sát được. Triệu chứng trực quan có thể hướng dẫn việc kiểm tra mà không cần xác nhận mã ẩn.
Những gì trình duyệt cung cấp — chuyển đổi mượt mà và gợi ý chất lượng thay vì các bộ lọc được đặt tên và tại sao kết quả đầu ra lại khác nhau giữa các trình duyệt và phiên bản
Canvas trình duyệt hiển thị imageSmoothingEnabled và imageSmoothingQuality thay vì danh mục bộ lọc. ToolAcre đặt giá trị đúng đầu tiên và giá trị cao thứ hai ngay trước khi vẽ nguồn theo tỷ lệ. Các công cụ có thể diễn giải gợi ý theo cách khác nhau hoặc phát triển giữa các phiên bản, đó là lý do tại sao JavaScript giống hệt nhau có thể tạo ra những khác biệt nhỏ giữa các trình duyệt.
Hình học vẫn rõ ràng ngay cả khi không lấy mẫu. CalculateFrame trả về tỷ lệ chính xác và kích thước bản vẽ; drawRect căn giữa và bù kết quả; canvas đầu ra có kích thước mục tiêu là số nguyên. Tách những dữ kiện đã biết đó khỏi lựa chọn lấy mẫu ẩn khi xem xét sự khác biệt giữa các trình duyệt.
Điều này không bao gồm những gì - làm sắc nét sau khi thay đổi kích thước và các bộ chia tỷ lệ nhận biết nội dung hoặc máy học
Không có tính năng làm sắc nét sau khi thay đổi kích thước, các phương pháp nhận biết nội dung và tái thiết máy học. Không có điều khiển mặt nạ không sắc nét, bộ dò cạnh hoặc mô hình chi tiết được tạo. Kiểm soát chất lượng đầu ra ảnh hưởng đến việc mã hóa cho các định dạng bị mất chứ không ảnh hưởng đến giai đoạn làm sắc nét sau khi thay đổi kích thước. Hãy coi đó là những hoạt động riêng biệt.
Quy trình làm việc dựa trên trình duyệt vẫn hữu ích vì nó đơn giản và có sẵn. Đối với cây trồng xã hội thông thường, hãy kiểm tra kết quả thực tế. Đối với hình ảnh khoa học, bậc thầy về kiểu chữ hoặc bảo tồn nghệ thuật pixel, hãy chọn công cụ có các điều khiển bộ lọc rõ ràng và xác thực phù hợp với nội dung đó.
Bài học rút ra: bộ lọc giải thích giao diện — Social Image Resizer sử dụng khả năng lấy mẫu lại của chính trình duyệt, vì vậy, việc biết các thuật ngữ này sẽ cho bạn biết điều gì sẽ xảy ra và điều gì cần kiểm tra
Việc lấy mẫu lại giải thích tại sao kích thước không phải là toàn bộ câu chuyện nhưng bằng chứng phải phù hợp với công cụ. Social Image Resizer yêu cầu bản vẽ canvas chất lượng cao, mượt mà và để lại kernel chính xác cho trình duyệt. Điều đó đủ để tạo ra những cây trồng hữu ích mà không cần tiếp thị bộ lọc mà mã không bao giờ chọn.
Giữ một hình ảnh thử nghiệm khó, ghi lại chi tiết trình duyệt và so sánh các bản xuất khi chất lượng có vấn đề. Thuật ngữ này giúp mô tả những gì bạn nhìn thấy; việc triển khai sẽ cho bạn biết những gì bạn có thể yêu cầu một cách trung thực. Các thuật toán được đặt tên chỉ thuộc về nơi mã hoặc bằng chứng trình duyệt có thẩm quyền chứng minh chúng.