বর্ধমানভাবে গুণমানকে কমিয়ে দিবে?

Question

ফটোশপে, যখন কোনও রাস্টার 75৫ % বার দু'বার কমিয়ে দেওয়ার বিপরীতে একবার 75৫% কমিয়ে দেওয়া হবে তখন কি মানের মধ্যে পার্থক্য থাকবে ? উভয় ক্ষেত্রেই, চূড়ান্ত আকারটি একই হবে: মূলের 25%।

আমার জিজ্ঞাসার কারণ হ'ল কখনও কখনও আমি এমন একটি চিত্রকে স্কেল করতে চাই যা আমি জানি যে এর আগে ছোট করা হয়েছিল। আমি চিত্রটি যেখানে তার আসল আকারে ছিলাম সেখানে একশ বার সিটিআরএল + জেড (পূর্বাবস্থায়) করা ঘৃণা করি। যদি চূড়ান্ত গুণমানটি প্রভাবিত না হয় তবে আমি কেবল তখনই চিত্রটি স্কেল করব।

Comments

আমি ধরে নিচ্ছি আপনার মানে "50% একবার বনাম 25% দুবার"? তবুও (100%-75%)*(100%-75%) != 50%,। তবে আমি বিশ্বাস করি আপনি কী বলতে চাইছেন তা আমি জানি এবং এর উত্তরটি "না", এবং যদি কিছু থাকে তবে আপনি সত্যই পার্থক্যটি বলতে পারবেন না।

— মতিন উলহাক

Not২-এ কোনও উত্তর নয় তবে আপনার সমস্যার সম্ভাব্য সমাধান: যদি সম্ভব হয় তবে আপনি যে স্তরটিকে একটি স্মার্ট অবজেক্টে আকার পরিবর্তন করতে চলেছেন তা রূপান্তর করুন, এটি মূল ফাইলের গুণমানের কোনও প্রভাব ছাড়াই পিছনে স্কেল করা যেতে পারে।

— জারি কেইনেনেন

@ মন্টু একবারে 75% এবং দুবার 50% বলার জন্য সম্পাদিত। দুবার 25% আসলে একবারে 50% এর চেয়ে বড়।

— জোজো

Answer 1

এটি সম্প্রদায়ের উইকি, যাতে আপনি এই ভয়ঙ্কর, ভয়ানক পোস্টটি ঠিক করতে পারেন।

---

গ্রার, ল্যাটেক্স নেই। :) আমি অনুমান করি আমাকে কেবল সেরাটা করতে হবে।

---

সংজ্ঞা:

আমরা যদি কোন চিত্র (পিএনজি, বা অন্য অবচয়হীন * ফরম্যাট) নামে পেয়েছেন একটি আকার একটি _এক্স দ্বারা একটি _Y । আমাদের লক্ষ্য এটি পি = 50% দ্বারা স্কেল করা ।

চিত্র ( "অ্যারে") বি একটি "সরাসরি ছোটো" এর সংস্করণ হতে হবে একটি । এটা করতে হবে বি _গুলি = 1 ধাপের সংখ্যা।

এ = বি _{বি এস} = বি ₁

চিত্র ( "অ্যারে") সি একটি "বৃদ্ধিলাভ ছোটো" এর সংস্করণ হতে হবে একটি । এটা করতে হবে সি _গুলি = 2 ধাপের সংখ্যা।

A ≅ C _{C s} = C ₂

---

মজাদার জিনিসপত্র:

এ = বি ₁ = বি ₀ × পি

সি ₁ = সি ₀ × পি ^{1 ÷ _সে}

A ≅ C ₂ = C ₁ × p ^{1 ÷ C _s}

আপনি কি এই ভগ্নাংশ শক্তি দেখতে পাচ্ছেন? তারা তাত্ত্বিকভাবে রাস্টার চিত্রগুলির সাথে মানকে হ্রাস করবে (ভেক্টরের অভ্যন্তরে রাস্টারগুলি প্রয়োগের উপর নির্ভর করে)। কত? আমরা এটি পরবর্তী পরীক্ষা করব ...

---

ভাল জিনিস:

সি _e = 0 যদি p ^{1 ÷ C _s} ∈ ℤ হয় ℤ

সি _e = সি _এস যদি p ^{1 ÷ সেঃ _এর} ∉ ℤ

যেখানে ই পূর্ণসংখ্যার রাউন্ড-অফ ত্রুটির কারণে সর্বাধিক ত্রুটি (সবচেয়ে খারাপ পরিস্থিতি) উপস্থাপন করে।

এখন, সবকিছু ডাউনস্কেটিং অ্যালগরিদমের উপর নির্ভর করে (সুপার স্যাম্পলিং, বিউকুবিক, ল্যাঙ্কসোস স্যাম্পলিং, নিকটবর্তী নিকটবর্তী ইত্যাদি)।

যদি আমরা নিকটবর্তী নিকটবর্তী (যে কোনও মানের জন্য সবচেয়ে খারাপ অ্যালগরিদম) ব্যবহার করি তবে "সত্য সর্বাধিক ত্রুটি" ( সি _টি ) সি _{ই এর} সমান হবে । আমরা যদি অন্য কোনও অ্যালগরিদম ব্যবহার করি তবে এটি জটিল হয়ে যায়, তবে এটি ততটা খারাপ হবে না। (কেন এটি নিকটবর্তী নিকটবর্তী অঞ্চলের মতো খারাপ হবে না এমন কোনও প্রযুক্তিগত ব্যাখ্যা চাইলে আমি এটির একটি অনুমান কেবল একটি অনুমান করতে পারি না E দ্রষ্টব্য: আরে গণিতবিদ! এটিকে ঠিক করুন!)

---

তোমার প্রতিবেশীকে ভালবাসো:

আসুন ইমেজ একটি "অ্যারে" করে ডি সঙ্গে ডি _এক্স = 100 , ডি _{ওয়াই} = 100 , এবং ডি _গুলি = 10 । পি এখনও একই: পি = 50% ।

নিকটতম নিকটবর্তী অ্যালগোরিদম (ভয়ানক সংজ্ঞা, আমি জানি):

এন (আই, পি) = মার্জএক্স ডুপ্লিকেটস (ফ্লোরআলআইজেজএক্সওয়াইসস (আই _{এক্স, ওয়াই} × পি), আই) , যেখানে কেবল _{এক্স, ওয়াই} নিজেই গুণিত হচ্ছে; তাদের রঙ (আরজিবি) মান না! আমি জানি আপনি গণিতে সত্যই তা করতে পারবেন না, এবং ঠিক এই কারণেই আমি ভবিষ্যদ্বাণীটির ল্যাজেন্ডারি ম্যাথেমিটিয়ান নই ।

( MergeXYDuplicates () কেবল নীচে-পূর্বের / বাম-সবচেয়ে রাখে X, Y প্রকৃত চিত্র মধ্যে "উপাদান" আমি সব সদৃশ এটা খুঁজে বের করে, এবং পরিত্যাগ বাকি জন্য।)

আসুন একটি এলোমেলো পিক্সেল নেওয়া যাক: ডি _{0 39,23} । তারপরে D _{n + 1} = N (D _n , p ^{1 ÷ D _s} ) = N (D _n , ~ 93.3%) বার বার প্রয়োগ করুন।

সি _{এন + 1} = তল (সি _এন × ~ 93.3%)

সি ₁ = তল ((39,23) ~ ~ 93.3%) = তল ((36.3,21.4)) = (36,21)

সি ₂ = তল ((36,21) × .3 93.3%) = (33,19)

সি ₃ = (30,17)

সি ₄ = (27,15)

সি ₅ = (25,13)

সি ₆ = (23,12)

সি ₇ = (21,11)

সি ₈ = (19,10)

সি ₉ = (17,9)

সি ₁₀ = (15,8)

যদি আমরা কেবল একবার সাধারণ স্কেল কমিয়ে ফেলি তবে আমাদের তা হবে:

বি ₁ = তল ((39,23) × 50%) = তল ((19.5,11.5)) = (19,11)

খ এবং গ তুলনা করা যাক :

খ ₁ = (19,11)

সি ₁₀ = (15,8)

এটি (4,3) পিক্সেলের ত্রুটি ! আসুন শেষ পিক্সেল (99,99) দিয়ে এটি ব্যবহার করে দেখুন এবং ত্রুটির প্রকৃত আকারের জন্য অ্যাকাউন্ট করুন। আমি এখানে সমস্ত গণিত আর করব না, তবে আমি আপনাকে বলব এটি (46,46) হয়ে যায় , এটি হওয়া উচিত (3,3) এর একটি ত্রুটি , (49,49) ।

আসুন এই ফলাফলগুলিকে আসলটির সাথে একত্রিত করুন: "আসল ত্রুটি "টি (1,0) । প্রতি পিক্সেলের সাথে যদি এটি ঘটে থাকে তা কল্পনা করুন ... এটি কোনও পার্থক্য শেষ করতে পারে। হুম ... হ্যাঁ, এর চেয়ে সম্ভবত আরও ভাল উদাহরণ আছে। :)

---

উপসংহার:

যদি আপনার চিত্রটি মূলত একটি বড় আকারের হয় তবে আপনি একাধিক ডাউনস্কেল না করে আসলেই কিছু যায় আসে না (নীচে "রিয়েল-ওয়ার্ল্ড উদাহরণ" দেখুন)।

নিকটবর্তী নিকটবর্তী অঞ্চলে প্রতি বর্ধমান পদক্ষেপে (নিচে) সর্বাধিক এক পিক্সেল দ্বারা এটি খারাপ হয়। আপনি যদি দশটি ডাউনস্কেল করেন তবে আপনার চিত্রটি মানের দিক থেকে কিছুটা হ্রাস পাবে।

---

বাস্তব-বিশ্বের উদাহরণ:

( একটি বৃহত্তর দর্শন জন্য থাম্বনেইল ক্লিক করুন ।)

সুপার স্যাম্পলিং ব্যবহার করে ক্রমহ্রাসমান 1% দ্বারা ডাউনস্কেল:

আপনি দেখতে পাচ্ছেন, সুপার স্যাম্পলিং বেশ কয়েকবার প্রয়োগ করলে এটি "ঝাপসা" করে। আপনি যদি একটি ডাউনস্কেল করে থাকেন তবে এটি "ভাল"। আপনি যদি এটি ক্রমিকভাবে করেন তবে এটি খারাপ ।

---

* সম্পাদক এবং বিন্যাসের উপর নির্ভর করে এটি সম্ভাব্যভাবে কোনও পার্থক্য আনতে পারে , তাই আমি এটিকে সহজ রাখছি এবং এটিকে নিরর্থক বলছি।

Comments

আপনি অনেক চেষ্টা করেছেন LOL .... + 1

— জ্যাক

প্রয়াসের জন্য +1 ... আমাদের চিন্তা করার জন্য -1000 আর্টসির ধরণের লোকেরা এগুলি পড়বে। আমি পিক্সে স্ক্রোল করেছি :-)। এবং আপনি আপনার বক্তব্য তৈরি করেছেন।

— ডসন

দুর্দান্ত উত্তর, তবে আমি নিশ্চিত নই যে ভাল উদাহরণগুলি নিকটতম প্রতিবেশী বা সুপার স্যাম্পলিং কীভাবে ব্যবহার করছে; বিশেষত বাইকুবিক ইন্টারপোলেশন হিসাবে ফটোশপ ডিফল্ট। এছাড়াও আমি একটি চিত্র বিস্তৃত করার সময় কনভার্সটি পড়েছি : পদক্ষেপ বৃদ্ধি বড়ের চেয়ে কিছুটা ভাল ফলাফল দেয় – বৃদ্ধি বন্ধ করুন: photo.stackexchange.com/a/3985/1913 কেন হ্রাসের ক্ষেত্রে এটি হবে না?

— জারি কেইনেনেন

@ কোইউ বিকিউবিক সুপারসম্পলিং, আইআইআরসি থেকে খারাপ। ডাউনস্কলিংয়ে, চিত্রটি ডেটা হারাচ্ছে। [পুরোপুরি সত্য নয়, তবে:] সর্বাধিক ডাউনস্কেলিং অ্যালগরিদমগুলি নিকটতম-প্রতিবেশী প্রান্তটি কিছুটা 'ঝাপসা' করে উত্পাদিত ঘৃণ্যতা অপসারণ করার সময় এই ডেটাটি হারাতে ডিজাইন করা হয়েছে। এই অস্পষ্টতা যোগ হয়। [অনুমান] যদি চিত্রটি বড় করা হচ্ছে, তবে এটি 'পুনরাবৃত্তভাবে' উন্নত হচ্ছে। আমি বাজি দিয়েছি যে এখানে একটি অ্যালগরিদম (গুলি) রয়েছে যার মধ্যে সিপিইউতে ব্যয়বহুল হলেও এই পুনরাবৃত্ত গুণটি চিত্র একবারে একবারে

— উপুড়

নিষ্ক্রিয়তার পরে আমার ছবিগুলি মুছে ফেলার জন্য ইমগর অভিশপ্ত। চিত্রগুলি 'স্থায়ী' এমন কোনও পরিষেবা কি কেউ জানেন?

— মতিন উলহাক

Answer 2

জোজো গুণ সম্পর্কে জিজ্ঞাসা করে। বেশিরভাগ প্রতিক্রিয়া পিক্সেল নির্ভুলতা সম্পর্কে , যা কোনও ডিজাইনার, এমনকি কোনও ফটোগ্রাফারের জন্য অপ্রাসঙ্গিক।

গুণটি হ'ল একটি পরিমাপ যা শেষ ফলাফলটি কতটা দৃinc়প্রত্যয়ী এবং আনন্দিত করে, এটি কতটা "সঠিক" নয়। এক দুর্দান্ত ক্ষেত্রে হিসাবে, ক্লোনিং বা বিষয়বস্তু সচেতনতা একটি চিত্রের অযাচিত অংশগুলিকে প্লাজিবল পিক্সেল সহ প্রতিস্থাপন করুন : এগুলি ঠিক দেখাচ্ছে তবে এগুলি অবশ্যই সঠিক হিসাবে বিবেচনা করা যায় না ।

ফটোশপ-এ, একটি শটে ক্রমহ্রাসমান বনাম ডাউন-সাইজিংয়ের মধ্যে প্রধান ব্যবহারিক পার্থক্যটি এটি অনেক বেশি সময় নেয়। আপনি যদি ঘন্টা ধরে চার্জ করেন, তবে সর্বদা একসাথে 1% যান। যদি না হয় তবে এক শটে ডাউনসাইজ করুন। আপনি যদি পরে আরও বড় সংস্করণ তৈরি করতে চান তবে প্রথমে চিত্রটিকে একটি স্মার্ট অবজেক্ট করুন।

আপনি যে অ্যালগরিদম ব্যবহার করেন তা বিবেচনাধীন নয় (এবং সেই অ্যালগোরিদমগুলি সম্পর্কে ডসনের মন্তব্য মৃত - তারা আশ্চর্যজনক), পিক্সেলকে ছুঁড়ে ফেলে দেয়। অ্যালগরিদম পিক্সেলগুলি বিয়োগ করে এবং অন্যকে কীভাবে সঠিক করে তোলে তা অনুমান করে সংশোধন করে। একটি ভাল অ্যালগরিদম ভাল অনুমান করে; এটি আপনাকে এমন ফলাফল দেয় যা বিশ্বাসযোগ্য মনে হয়, তবে এটি কোনও অর্থবোধে সঠিক নয়। সত্য , নির্ভুল - রঙ ছাড়া অন্য! - আপনি বিজ্ঞানী না থাকলে আপনি যা খুঁজছেন তা নয়, এক্ষেত্রে আপনি সম্ভবত প্রথম স্থানে নেমে যাবেন না।

একটি সাধারণ চিত্র যা সাধারণত বিকুবিক অ্যালগরিদম ব্যবহার করে ডাউনসাইজ করা হয় তা প্রায়শই কিছুটা তীক্ষ্ণ করা থেকে উপকৃত হয় তবে আপনি যদি ওয়েবে জেপেইজ তৈরি করেন, তীক্ষ্ণ করা ফাইলটির আকার বাড়িয়ে তুলবে।

আপনার শেষ পণ্যটির জন্য আপনার প্রয়োজনীয় গুণমান ডিজাইনের সঠিক গুণ । এর বাইরে যে কোনও কিছুই আপনার কাজের জন্য সময় যোগ করে তবে মূল্য দেয় না।

[সম্পাদনা: যেহেতু এই প্রশ্নের পুনরুত্থান কোইয়্যুতে বিস্তারের উল্লেখ ছিল। আমি এই বিষয়ে কিছু মন্তব্য যুক্ত করেছি।]

চারপাশে একটি ধারণা রয়েছে যে আপনি যদি একক দৈত্য লিপের বিপরীতে ছোট পদক্ষেপে কোনও চিত্র আপ-রেজ করেন তবে আপনি কিছুটা ভাল ("কিছুটা কম খারাপ" আরও সঠিক হতে পারবেন) ফলাফল পাবেন। স্কট কেল্বি কিছু বছর আগে এই ধারণার প্রচার করেছিলেন এবং PS 7-তে এটি সত্য হতে পারে I've আমি এমন কিছু দেখিনি যা আমাকে নিশ্চিত করেছিল যে এটি আজ সঠিক। এটি পিএস সিএস 2 এবং 3 এর কাছাকাছি সময়ে আমার নিজের পরীক্ষায় প্রমাণিত হয়নি, তবে এটি বলে রাখা দরকার যে আমি তাদের উপর বেশি সময় নষ্ট করিনি।

আমি গভীর পরীক্ষার জন্য সময় ব্যয় করিনি কারণ "অবনমিত চিত্রের গুণমান" এবং "কিছুটা কম অবনমিত চিত্রের মানের" মধ্যে সামান্য পার্থক্যের কোনও ব্যবহারিক মূল্য নেই: উভয়ই ব্যবহারযোগ্য নয়। আমার নিজের কাজে আমার সাধারণ নিয়মটি হল, "আপসাইজ করবেন না"। ডিজাইনের কাজে ব্যবহারিকতার বিষয়টি হিসাবে, কোনও নির্দিষ্ট উদ্দেশ্যে কিছুটা কম রেজোলিউশনযুক্ত চিত্রটি সর্বদা একই চিত্রের চেয়ে বেশি ব্যবহৃত হয় বলে মনে হয় যে কোনও প্রক্রিয়া দ্বারা "সঠিক" রেজোলিউশনের তুলনায় "সঠিক আকারের" ফ্র্যাক্টাল এবং বাইকুবিক প্রকরণ সহ, জুড়ে আসুন।

Comments

"আপনি যদি এই মুহুর্তের মধ্যে চার্জ করেন, তবে সর্বদা একসাথে 1% যান।" ... অগতানুগতিক? :)

— মতেন উলহাক

বিটিডাব্লু, উদ্দেশ্য অনুযায়ী অ্যালগোরিদম ডাউনস্কলিং দ্বারা অনুভূত 'ঝাপসা' করা হয় না?

— মাতীন উলহাক

উদ্দিষ্ট দ্বারা উদ্বেগ অস্পষ্ট হয় না, তবে সামান্য নরম হওয়া একটি সাধারণ শৈল্পিক। এটি যখন ঘটে তখন একটি শালীন শার্প এটি ঠিক করে দেয়।

— অ্যালান গিলবার্টসন

@ মন্টু: "আপনি যদি এই মুহুর্তের মাধ্যমে চার্জ করেন ..." হ'ল একটি হালকা ব্যঙ্গাত্মক বিষয় যা ডিজাইনের ওয়ার্কফ্লো সম্পর্কে আলোচনার ক্ষেত্রে সাধারণ, এটি জোর দেওয়ার জন্য যে কাজের সময় অকার্যকর এবং অপব্যয়মূলক ব্যবহার উভয়ই অকার্যকর এবং অপব্যয়যোগ্য are

— অ্যালান গিলবার্টসন

+1 প্রচুর ভাল বিট: "গুণমানটি শেষ ফলাফলটি কতটা দৃinc়প্রত্যয়ী এবং আনন্দিত করে তার একটি পরিমাপ, এটি কতটা" সঠিক "নয়" "," নির্ভুল ... আপনি যা খুঁজছেন তা না হলে আপনি না বিজ্ঞানী "," "অবনমিত চিত্রের মানের" এবং "কিছুটা কম অবমানিত চিত্রের মানের মধ্যে" সামান্য পার্থক্যের কোনও ব্যবহারিক মূল্য নেই "

— ফেরে

Answer 3

সাধারণত একাধিক স্কেলিংগুলি একক স্কেলিংয়ের তুলনায় গুণমানকে চূড়ান্ত আকারে কমিয়ে দেয় তবে প্রায়শই পার্থক্যটি ন্যূনতম হয়। বিশেষত, সঠিক অনুপাত দ্বারা ছোট স্কেলিং যেমন আপনার (2: 1, 2: 1) বনাম (4: 1) উদাহরণটি একক স্কেলিংয়ের তুলনায় খুব ছোট অবক্ষয় হবে। সর্বাধিক রেজোলিউশনে সমস্ত পরিবর্তনগুলি করা অবশ্যই সর্বোত্তম এবং তারপরে কেবল একবার স্কেল করুন। সঠিক স্কেলিংটি প্রাথমিকভাবে জানা না গেলে, সঠিক আকারের সন্ধানের জন্য কেউ পরীক্ষা স্কেলিংয়ের একটি সিরিজ করতে পারে, তারপরে আকারটি নোট করুন, পরীক্ষার চিত্রটি ফেলে দিন এবং মূল থেকে সেই আকারে একটি একক স্কেলিং সম্পাদন করতে পারেন।

Comments

আপনি বলেছেন যে ইনক্রিমেন্টাল স্কেলিং আরও খারাপ, কিন্তু তাত্ত্বিক প্রমাণ আছে কি?

— জোজো

আমি আমার মাল্টিমনিটর সেটআপের একটি স্ক্রিনক্যাপ নিয়েছিলাম এবং তারপরে ফটোশপটি ব্যবহার করে একটি সংস্করণ 25% এবং এক 50 তারপর 50 এ স্কেল করতে পারি The দুটি ফলাফল পিক্সেল অভিন্ন ছিল। আমি অবাক

— হয়েছি

@ জোজো: আমার কাছে প্রস্তাব দেওয়ার মতো তাত্ত্বিক প্রমাণ নেই (এবং কোনও প্রমাণটি স্কেলিংয়ের ক্ষেত্রে কোন কোন দ্বি-বিভক্ত অ্যালগরিদম ব্যবহার করা হয়েছিল তার উপর নির্ভর করবে)। আমি মনে করি আপনি এটি ব্যবহারিকভাবে প্রদর্শন করতে পারেন: 400x400 বলুন এমন একটি অনানুষ্ঠানিক চিত্র নিন, এটি 380px স্কেল করুন, এটি 360 এবং এগুলি 340-এ তুলনা করুন it এটিকে আসল থেকে 340px এ তুলনা করা হয়েছে। আমি এটি চেষ্টা করি নি, তবে আমি মনে করি যে আরও কিছুটা অস্পষ্ট হবে, যদিও এটি দৃশ্যমানভাবে উপলব্ধিযোগ্য না all নোট করুন প্রস্তাবিত স্কেলিংটি চমৎকার অনুপাত ব্যবহার করছে না।

— এমজিক্রেবস

আমি মহড়া দিয়েছি। এখানে 1-স্কেল সংস্করণ এবং এখানে 3x আকারযুক্ত সংস্করণ । আপনি নীচের মাঝের সূক্ষ্ম রেখাগুলিতে বিশদ হারাতে পারেন। জুম সহ, আপনি অনেক জায়গায় একই দেখতে পাবেন। এটি গিম্পের মাধ্যমে একটি ঘনক বিভক্ত ছিল এবং ক্ষতিকারক সংকোচনতা এড়াতে পিএনজি ফাইল ব্যবহার করেছিল।

— এমজিক্রেবস 21

Answer 4

এই প্রশ্নটি দুর্দান্ত! ... আমি মনে করি আমরা সবাই খুব প্রযুক্তিগত হয়ে উঠছি যদিও।

100 x 100 পিক্সেল চিত্র = 10000 মোট পিক্সেল

একটি চিত্র স্কেলিং নীচে পিক্সেল টান। স্কেলিং আপ তাদের যুক্ত করে। সফ্টওয়্যারটি কোনওভাবেই ফাইলটি পরিবর্তন করতে একটি "শিক্ষিত অনুমান" নেয়।

একটি একক হ্রাস: 90 x 90 (1900px মূল ফাইলের তথ্য থেকে সরানো)

2 পদক্ষেপ হ্রাস: 95 x 95 (975px সরানো), 90 x 90 (অন্য 925)। এখানে ধরার বিশদটি হ'ল মোট 1900px- এর মধ্যে 975 টি মূল তথ্যের অংশ ছিল না ।

মূল চিত্রটি সর্বদা সেরা। কম "প্রজন্ম" সর্বদা উন্নত মানের সমান (মূল মানের নিকটতম)।

প্রুফ (এবং @ মিটুর মন্তব্যের প্রতিক্রিয়া)

এটি সহজ ... এটি একটি অ্যালগরিদ ... এটি মানুষের চোখের সেট নয়। এখানে 3 টি রঙ রয়েছে। 100% কালো, 50% কালো এবং সাদা (ধূসর স্কেল চিত্র)। আমি এটি কীভাবে স্কেল করি - ইমেজ আকার মেনু, রূপান্তর সরঞ্জাম, আরজিবি, সিএমওয়াইকে, 100 এক্স 100 পিক্স, 10 এক্স 10 ইিন, ফলাফলগুলি একই:

কালো / ধূসর প্রান্ত বরাবর আপনি 80% কালো (একটি রঙ যা বিদ্যমান নেই) খুঁজে পাবেন find সাদা / ধূসর প্রান্ত বরাবর আপনি 7% কালো দেখতে পেয়েছেন (বিদ্যমান নেই)। [এখানে অ্যান্টি-ওরফে যুক্তির জন্য আমন্ত্রণ নয়]

যেমনটি আমরা সবাই জানি (মানুষ, এবং সমস্ত), একটি নিখুঁত হ্রাস বা বৃদ্ধি একটি কালো / ধূসর / সাদা স্ট্রিপযুক্ত বাক্স তৈরি করবে। এবং আমি এখনও দেখতে পেলাম যে একক পুনরাবৃত্তি (উপরে বা নীচে) একাধিকের চেয়ে ভাল একটি প্রতিরূপ তৈরি করেছে।

Comments

"মূল তথ্যের অংশ নয়" সম্পর্কে অংশটি সম্পূর্ণ সঠিক নয়। উদাহরণস্বরূপ, নিকটবর্তী নিকটবর্তী অ্যালগোরিদম পিক্সেলের মান পরিবর্তন করে না; এটি কেবল নির্বাচিত পিক্সেলগুলি সরিয়ে দেয়। অবশেষে, পূর্ণসংখ্যার রাউন্ড-অফ ত্রুটির কারণে "ভুল পিক্সেল" সরানো শুরু হয়, সুতরাং মানটি হ্রাস পায়। "বেটার" অ্যালগরিদমগুলি, ইতিমধ্যে পিক্সেলের রঙগুলি একসাথে মিশতে পারে এবং কিছু পিক্সেল আর্ট স্কেলিং অ্যালগোরিদম এমনকি "অনুমান" নিতে পারে। এটি ঝাপসা হয়ে যায়, যা একক স্কেল ডাউন করার সময় পছন্দনীয় তবে একাধিক নয়।

— মতিন উলহাক

[অব্যাহত] নিকটতম প্রতিবেশী এখনও আরও খারাপ, যদিও: এটি "ভুল পিক্সেল" সরিয়ে দেয় এবং আপনার চিত্রটিকে দেখতে একেবারেই অদ্ভুত সিঁড়ি (শীর্ষ দৃশ্য) এর মতো করে তোলে।

— মতিন উলহাক

আমার স্ট্যাটাস ক্যামেরার দিনগুলিতে আমাকে ফিরিয়ে নিয়ে যায় - সেরা সম্ভাব্য প্রজননের জন্য এটি আপনার প্রয়োজন আকারটি এটি তৈরি করুন / অঙ্কুর করুন। এই অ্যালগরিদমগুলি লেখার লোকদের কাছে বড় প্রপস ... "আসুন এমন একটি জিনিস তৈরি করুন যা সমস্ত কিছু প্রক্রিয়া করবে এবং এটি সময়ের 99% সময়কে সত্যই সুন্দর দেখায়" " <- বেশ কঠিন স্টাফ, গুরুত্ব সহকারে।

— ডসন

Answer 5

সম্ভবত হ্যাঁ, তবে বেশিরভাগ ক্ষেত্রে আপনি পার্থক্যটি লক্ষ্য করতে সক্ষম হবেন না।

সম্পাদনা: আমি দেখতে পাচ্ছি যে লোকেরা আমার উত্তর পছন্দ করে না :)। এটি সহজ কারণ হতে পারে। IMHO এটি এটিকে কম সত্য করে তোলে না। ঠিক আছে ... আমাকে ভুল প্রমাণ করুন :)।

সম্পাদনা 2: আমি আমার উত্তরটি সংক্ষিপ্ত রাখতে চেয়েছিলাম তবে… :)

প্রশ্ন: ফটোশপে, যখন কোনও রাস্টার 75৫% বার দু'বার কমিয়ে দেওয়ার বিপরীতে একবার 75৫% কমিয়ে দেওয়া হবে তখন কি মানের মধ্যে পার্থক্য থাকবে? উভয় ক্ষেত্রেই, চূড়ান্ত আকারটি একই হবে: মূলের 25%।

উত্তর:

1. "সম্ভবত হ্যাঁ" - মন্টুর পোস্টটি একবার দেখুন। তিনি বলেছেন যে প্রতিটি আন্তঃবোলন পদক্ষেপ কিছু ছোটখাটো ত্রুটি পরিচয় করিয়ে দেয়। তারা গোলাকার বা প্রতিনিধিত্বমূলক ত্রুটিগুলি এবং তারা মানের অবক্ষয় অবদান রাখতে পারে। সহজ উপসংহার: আরও পদক্ষেপ, আরও সম্ভাব্য অবক্ষয়। সুতরাং "খুব সম্ভবত" চিত্রটি প্রতিটি স্কেলিং পদক্ষেপের সময় মানের শিথিল হবে। আরও পদক্ষেপ - আরও সম্ভাব্য মানের অবক্ষয়। সুতরাং "সবচেয়ে সম্ভবত" চিত্রটি যদি একের চেয়ে দু'বারের আকারে মাপা হয় তবে আরও অবনতি হবে। গুণগত ক্ষতি হ'ল নির্দিষ্ট নয় - উদাহরণস্বরূপ একটি কঠিন রঙের চিত্র নিন তবে কোনও ডিজাইনার কতক্ষণ অনুরূপ চিত্রগুলি মাপবেন?

2. "তবে বেশিরভাগ ক্ষেত্রে আপনি পার্থক্যটিও লক্ষ্য করতে সক্ষম হবেন না" - আবার - মন্টুর পোস্ট। সম্ভাব্য ত্রুটিগুলি কত বড়? তার উদাহরণগুলিতে চিত্রগুলি 2 এ নয় তবে 75 টি পদক্ষেপে মাপছে এবং মানের পরিবর্তনগুলি লক্ষণীয় তবে নাটকীয় নয়। 75 টি পদক্ষেপে! পিএস সিএস 4-তে চিত্রটি 25% এ ছোট করা হলে কী হবে (বিকুবিক, মন্টুর নমুনা, সেই অনুযায়ী এক এবং দুই ধাপে ছোট)?

পার্থক্য কি কেউ দেখতে পাবে? তবে পার্থক্যটি এখানে রয়েছে:

#: gm compare -metric mse one-step.png two-step.png Image Difference (MeanSquaredError):
           Normalized    Absolute
          ============  ==========
     Red: 0.0000033905        0.0
   Green: 0.0000033467        0.0
    Blue: 0.0000033888        0.0
   Total: 0.0000033754        0.0

এবং সঠিকভাবে চিহ্নিত থাকলে দেখা যায় (জিএম তুলনা-উচ্চতম রঙের বেগুনি-ফাইল ফাইলের ডিফএফএনএইং-স্টেপ.পিএন টু-স্টেপ.পিএনজি):

1 এবং 2 আমার উত্তর দেয়, যা আমি সংক্ষিপ্ত রাখার আশা করছিলাম, যেহেতু অন্যান্যগুলি যথেষ্ট বিস্তৃত ছিল;)।

এটাই! :) আপনি নিজে বিচার করুন।

Comments

-1 কারণ এটি আসল উত্তর নয়। "সম্ভবত হ্যাঁ" ... কিসের ভিত্তিতে ? "আপনি এই পার্থক্যটি লক্ষ্য করতে পারবেন না" ... এই কিউএ সাইটটি ডিজাইন পেশাদারদের উদ্দেশ্যে করা হয়েছে , যারা সঠিকভাবে এমন লোক যারা চিত্রগুলিতে মিনিট পার্থক্য লক্ষ্য করবে। আপনি যদি অসমর্থিত তত্ত্ব এবং অসমর্থিত দৃ as়তা অপসারণ করেন তবে আপনার পোস্টে অন্য কোনও সামগ্রী নেই।

— ফেরে

আমার অভিজ্ঞতার ভিত্তিতে আপনি কি এটা চেষ্টা করেছেন? শতকরা ভাগের এক ভাগের তুলনায় রঙ পৃথক হয় কিনা তা গণনার চেষ্টা করার পরিবর্তে এপ্রোক্সিমেশন কখন ব্যবহার করবেন তা ভাল পেশাদার জানেন:

— thebodzio

আমি বলতে চাইছিলাম: আপনি কি কিছু চিত্র নিচে ইনক্রিমেন্টালি পুনরায় নমুনা দেওয়ার চেষ্টা করেছেন এবং ফলাফলকে এক ধাপে পুনরায় মডেল করা চিত্রের সাথে তুলনা করার চেষ্টা করেছেন? আমি আপনার অভিজ্ঞতা মেনে চলি না।

— thebodzio

@ থেবোডজিও সম্প্রসারণ এই উত্তরটিকে সত্যই সহায়তা করেছে - এবং ডাউনভোটরা স্থায়ী নয় বলে আমি আমার সরিয়েছি।

— জারি কেইনেনেন