किनारे सुधारें

जो इमेजेस नॉइज़, कम कॉन्ट्रास्ट या धुंधली सीमाओं वाली हैं, उनमें अंत में खुरदुरे परिणाम रह सकते हैं। स्केलपेल का इस्तेमाल करने के बाद, किनारों को आगे समायोजित करें: मेन्यू इससे संबंधित है। इस वीडियो में स्वचालित और अनुकूलन-योग्य, दोनों तरीकों का वर्णन किया जाएगा जिनसे Clipping Magic आपके परिणाम के किनारों को प्रबंधित करता है। इसके बाद, प्रत्येक के बारे में पूर्ण विस्तार से पढ़ें!


किनारे सुधारने संबंधी फीचर्स

एज़ गार्डस्वचालित किनारा डिटेल रिकवरी

Clipping Magic में किनारों के साथ साथ ऑटोमैटिक डिटेल रिकवरी का फीचर है। यह आपकी क्लिपिंग सीमा को अधिक स्वाभाविक बनाता है और केवल अल्फा-मास्क लगाने से बेहतर परिणाम उत्पन्न करता है।

एज गार्ड का इस्तेमाल केवल तभी किया जाता है जब ऑफसेट 0 हो (डिफॉल्ट रूप से)।


हेलो स्क्रबरस्वचालित हेलो निकासी

अधिकांश इमेजेस में बैकग्राउंड रंगों को फोरग्राउंड में थोड़ा सा बहते हुए दिखाया जाता है। जब इमेज से बैकग्राउंड निकाली जाती है, तब इससे क्लिपिंग सीमा अजीब दिख सकती है, विशेषकर जब इमेज को किसी भिन्न रंग के साथ नए बैकग्राउंड पर रखा जाता है। Clipping Magic सिर्फ क्लिपिंग सीमा को ऑफसेट करने वाली आकृति संबंधी विकृतियों से रहित सुस्पष्ट परिणाम सृजित करने के लिए स्वचालित रूप से इन हेलोज़ का पता लगाता है और इन्हें निकालता है।


कॉर्नर गार्डचटख परिणामों के लिए स्वचालित रूप से कॉर्नर का पता लगाना

जब बहुत अधिक स्मूदिंग लागू की जाती है, तो Clipping Magic आपके परिणाम को तब भी अच्छा और चटख रखने के लिए स्वचालित रूप से कॉर्नर का पता लगाने की फीचर देता है। यह डिफ़ॉल्ट रूप से चालू है, परंतु यदि आप चाहें तो इसे बंद कर सकते हैं।

ओरिजिनल + मार्क्स

किनारे:
मार्क्स सहित मूल ट्यूटोरियल इमेजेस

परिणाम

ट्यूटोरियल इमेज परिणाम

ओरिजिनल + मार्क्स

किनारे:
मार्क्स सहित मूल ट्यूटोरियल इमेजेस

परिणाम

ट्यूटोरियल इमेज परिणाम

स्मूदिंगखुरदरे क्लिपिंग पथ हैंडल करें

आप सामान्यतः ऐसी निम्नतम स्मूदिंग सेटिंग का इस्तेमाल करना चाहते हैं जो कि खुरदुरेपन से पर्याप्त रूप से छुटकारा दिलाती है। यह आउटलाइन की अनुभूति को बनाए रखने और बिना खोजे गए कोनों को अनावश्यक रूप से रांउड आउट करने से बचाने के लिए है।

स्मार्ट स्मूदिंग ऐसे स्मूदिंग स्तर का इस्तेमाल करता है जो फोरग्राउंड के स्थानीय चरित्र के अनुकूल हो, इसलिए तीखे किनारों का अधिक बारीकी से पालन किया जाता है, और अस्पष्ट किनारों को अधिक सपाट किया जाता है।

फिक्स्ड स्मूदिंग पूरी सीमा के समानांतर उपयोगकर्ता-निर्धारित स्मूदिंग स्तर का इस्तेमाल करता है।

स्मार्ट स्मूदिंग और 1 की सेटिंग आमतौर पर अच्छी फोरग्राउंड सीमा प्राप्त करती है। फिर भी, बेहतरीन सेटिंग आपकी विशिष्ट इमेज पर निर्भर करेगी।

स्मूदिंग को पूर्ण प्रभाव प्राप्त करने देने के लिए आपको कॉर्नर डिटेक्शन बंद करने की आवश्यकता हो सकती है क्यंकि अन्यथा कोने परिणाम पहलू-युक्त बना सकते हैं।

ओरिजिनल + मार्क्स

स्मूदिंग स्तर: 1
मार्क्स सहित मूल ट्यूटोरियल इमेजेस

परिणाम

ट्यूटोरियल इमेज परिणाम

ओरिजिनल + मार्क्स

स्मूदिंग स्तर: 0
मार्क्स सहित मूल ट्यूटोरियल इमेजेस

परिणाम

ट्यूटोरियल इमेज परिणाम

ओरिजिनल + मार्क्स

स्मूदिंग स्तर: 2
मार्क्स सहित मूल ट्यूटोरियल इमेजेस

परिणाम

ट्यूटोरियल इमेज परिणाम

ओरिजिनल + मार्क्स

स्मूदिंग स्तर: 5
मार्क्स सहित मूल ट्यूटोरियल इमेजेस

परिणाम

ट्यूटोरियल इमेज परिणाम

कॉर्नर मार्क्सअत्यधिक स्मूद कोने पुनर्प्राप्त करें

अल्गोरिथ्म द्वारा कुछ कोने अवश्य ही बिना खोजे रह जाएंगे, या आपने शायद कॉर्नर डिटेक्शन शायद बंद कर दिया होगा। और कभी-कभी इमेज के लिए ऐसी स्मूदिंग सेटिंग आवश्यक होती है जो इतनी अधिक होती है कि छूटे हुए कोने राउंड आउट हो जाते हैं। क्लिपिंग पथ को कोनों को महत्व देने के लिए बाध्य करने के लिए आप महत्वपूर्ण हरे/लाल मार्क्स जोड़कर इन कोनों को पुनः प्राप्त कर सकते हैं:

×

ओरिजिनल + मार्क्स

किनारे:
मार्क्स सहित मूल ट्यूटोरियल इमेजेस

×

परिणाम

ट्यूटोरियल इमेज परिणाम

ओरिजिनल + मार्क्स

किनारे:
मार्क्स सहित मूल ट्यूटोरियल इमेजेस

परिणाम

ट्यूटोरियल इमेज परिणाम

फैदरिंग रेडियसहल्की सीमाएं, कम हेलोज़

फैदरिंग रेडियस यह नियंत्रित करता है कि पूर्णतया अपारदर्शी फोरग्राउंड से पूर्णतया पारदर्शी बैकग्राउंड तक जाने के लिए कितने पिक्सेल लगते हैं। छोटा रेडियस ऐसा तीखा किनारा सृजित करता है जो दुष्कर ऑब्जेक्ट्स के लिए अनुकूल हो; बड़ा रेडियस कोमलता का आभास देती है जो कुछेक परिधानों और अन्य कोमल या अस्पष्ट ऑब्जेक्ट्स पर अच्छी तरह से काम करती है।

अल्गोरिथ्म सामान्यतः स्वच्छ फोरग्राउंड सृजित करता है जो तथाकथित हेलोज़ (फोरग्राउंड में बैकग्राउंड प्रवाह) से खराब नहीं होता है, गंभीर मामलों में फैदरिंग रेडियस बढ़ाना सहायक हो सकता है।

ऑटो फेदरिंग एक फेदरिंग त्रिज्या का इस्तेमाल करता है जिसकी स्वचालित रूप से फोरग्राउंड और बैकग्राउंड के बीच की पूरी सीमा के साथ औसत ब्लर से मेल खाने के लिए गणना की जाती है।
(डिफॉल्ट सेटिंग)

स्थानीय फैदरिंग ऐसा फैदरिंग रेडियस इस्तेमाल करता है जो फोरग्राउंड के स्थानीय चरित्र के अनुरूप ढल जाता है, अतः तीखे किनारे तीखे बने रहते हैं और अस्पष्ट किनारे अस्पष्ट बने रहते हैं। फ़ोरग्राउंड किनारों के साथ फ़ोकस ब्लर के अलग-अलग स्तरों के साथ शॉट्स पर बहुत बढ़िया काम करता है, जैसे कि फील्ड की उथली गहराई के साथ तस्वीरें जो बोकेह का प्रदर्शन करती हैं।

फिक्स्ड फैदरिंग पूरी सीमा के समानांतर उपयोगकर्ता-निर्धारित फैदरिंग रेडियस का इस्तेमाल करता है।

ऑटो फैदरिंग और 1px की सेटिंग आमतौर पर फोरग्राउंड सीमा के प्रति बेहद समतुल्य पुनर्चित्रण प्राप्त करती है, और यही सुझाई जाने वाली सेटिंग है।

उदाहरण के तौर पर नमूना मामला निम्नलिखित है:

ओरिजिनल + मार्क्स

फैदरिंग रेडियस: 1
मार्क्स सहित मूल ट्यूटोरियल इमेजेस

परिणाम

ट्यूटोरियल इमेज परिणाम

ओरिजिनल + मार्क्स

फैदरिंग रेडियस: 3
मार्क्स सहित मूल ट्यूटोरियल इमेजेस

परिणाम

ट्यूटोरियल इमेज परिणाम

ओरिजिनल + मार्क्स

फैदरिंग रेडियस: 6
मार्क्स सहित मूल ट्यूटोरियल इमेजेस

परिणाम

ट्यूटोरियल इमेज परिणाम

ऑफसेटतीव्र हैलोज़ को क्रॉप आउट करें

अल्गोरिद्म सामान्यतः ऐसे स्वच्छ फोरग्राउंड का सृजन करता है जो ऐसे हैलोज़ से खराब नहीं होती जहाँ बैकग्राउंड फोरग्राउंड में ब्लीड हो जाती है। फिर भी, गंभीर मामलों में, या जब बेहद कम फैदरिंग रेडियस वांछित हो, तब आप सीमा के भीतर की ओर ऑफसेट करके हैलोज़ को क्रॉप आउट कर सकते हैं।

बेहतरीन सेटिंग आपकी विशिष्ट इमेज और वाँछित इस्तेमाल पर निर्भर करेगी - उदाहरण के रूप में नमूना मामला निम्नलिखित है:

×

ओरिजिनल + मार्क्स

ऑफसेट: 0.0px
मार्क्स सहित मूल ट्यूटोरियल इमेजेस

×

परिणाम

ट्यूटोरियल इमेज परिणाम

ओरिजिनल + मार्क्स

ऑफसेट: 2.0px
मार्क्स सहित मूल ट्यूटोरियल इमेजेस

परिणाम

ट्यूटोरियल इमेज परिणाम

प्री-क्रॉप


आपकी इमेज का आकार आपकी सक्रिय आकार सीमा से अधिक है। कृपया इमेज की उस भाग तक काट-छाँट करें जिसे आप क्लिप करना चाहते हैं।

ऑस्पेक्ट अनुपात को लॉक करें
आकार सीमा

ओरिजनल इमेज

आकार:
आस्पेक्ट अनुपात:
मेगापिक्सेल्स:

काट-छाँट की गई इमेज

आकार:
आस्पेक्ट अनुपात:
मेगापिक्सेल्स:

काट-छाँट की गई इमेज का आकार सीमा से अधिक है और इसे फिट करने के लिए स्केल किया जाएगा।

आकार सीमा पूरी हो गई, पूरा रेज़ोल्यूशन बनाए रखा गया।