इमेज एडिट डिटेक्टर का उपयोग कैसे करें

अनुमानित सेटिंग्स एक्सपोजर, कॉन्ट्रास्ट, सैचुरेशन, ह्यू, रंग तापमान, हरा-मैजेंटा टिंट, शार्पनेस, ब्लर और विन्येट में व्यापक बदलावों का सार देती हैं।

मानचित्र चमकीले क्षेत्रों, रंग बदलाव, तीक्ष्णता में परिवर्तन और उन हिस्सों को दिखाते हैं जिन्हें व्यापक अनुमान पूरी तरह से स्पष्ट नहीं करता है।

विश्वसनीयता बताती है कि मूल और संपादित छवियां उपयोगी रीडआउट के लिए पर्याप्त रूप से मेल खाती हैं या नहीं।

एक ही फोटो, रेंडर, स्क्रीनशॉट या निर्यात सेट से एक मूल छवि और एक संपादित संस्करण चुनें।

• सर्वोत्तम स्थिति: समान क्रॉप, समान विषय, समान आकार, समान कैमरा स्थिति।

• ठीक मामला: छोटे आकार या निर्यात परिवर्तन के साथ वही दृश्य।

• कमज़ोर मामला: नया पोज़, नया क्रॉप, खिसकी वस्तु, अलग रोशनी या अलग छवि।

असंपादित संदर्भ को मूल स्लॉट में रखें। यह उपकरण को प्रत्येक अनुमान के लिए एक आधार रेखा देता है।

• स्रोत छवि के निकटतम फ़ाइल का उपयोग करें।

• एक कैमरा मूल, साफ़ निर्यात, पुराना स्क्रीनशॉट, या संदर्भ रेंडर अच्छी तरह से काम करता है।

• संपादित छवि के स्क्रीनशॉट को मूल के रूप में उपयोग न करें।

संपादित स्लॉट में परिष्कृत, श्रेणीबद्ध, धारदार, चमकीला या पूर्व-निर्यातित संस्करण रखें।

• उस अंतिम संस्करण का उपयोग करें जिसका आप विश्लेषण करना चाहते हैं।

• यदि संभव हो तो वही क्रॉप रखें।

• यदि संपादित फ़ाइल संपीड़ित है, तो मानचित्र अतिरिक्त परिवर्तन के रूप में संपीड़न बनावट दिखा सकते हैं।

अधिकांश जोड़ियों के लिए बैलेंस्ड से शुरुआत करें। त्वरित जांच के लिए फास्ट पर जाएं या कठिन छवियों के लिए उन्नत पर जाएं।

• तेज़: साधारण रंग या चमक संपादन के लिए त्वरित आकलन।

• संतुलित: फ़ोटो, उत्पाद छवियों और स्क्रीनशॉट के लिए सामान्य विकल्प।

• उन्नत: सूक्ष्म संपादन, शोर निर्यात, या कई छोटे बदलावों के साथ छवि जोड़े के लिए उपयोगी।

डिटेक्टर प्रारंभ करें और ब्राउज़र को स्थानीय रूप से अनुमान की गणना करने दें। पेज कॉन्फिडेंस, सेटिंग्स, मैप्स और LUT आउटपुट से भर जाएगा।

• विश्लेषण के दौरान दोनों छवियों को लोड रखें.

• बड़ी छवियों में अधिक समय लग सकता है क्योंकि ब्राउज़र में निरीक्षण के लिए अधिक पिक्सेल हैं।

• इस प्रक्रिया के दौरान आपका छवि डेटा ब्राउज़र में रहता है।

इस क्रम का उपयोग करें: पहले विश्वसनीयता, दूसरे अनुमानित सेटिंग्स, तीसरे मैप, और अंत में LUT आउटपुट।

• विश्वसनीयता: जांचती है कि जोड़ी विश्लेषण के लिए उपयुक्त है या नहीं।

• अनुमानित सेटिंग्स: व्यापक संपादन पैरामीटर दिखाती हैं।

• डायग्नोस्टिक मैप: स्थानीय एडिट, असंगतियां और वे क्षेत्र दिखाते हैं जिन्हें अनुमानित सेटिंग्स पूरी तरह नहीं समझा पातीं।

• LUT आउटपुट: किसी अन्य छवि पर अनुमानित रंग ग्रेड का परीक्षण करता है।

एक्सपोजर, कॉन्ट्रास्ट, सैचुरेशन, ह्यू, रंग तापमान, हरा-मैजेंटा टिंट, शार्पनेस, ब्लर और विन्येट में व्यापक बदलावों पर टूल की सबसे अच्छी आकलन।

चमक परिवर्तन, रंग आंदोलन, तीक्ष्णता परिवर्तन, अवशिष्ट अंतर और पुनर्निर्मित अनुमान के लिए दृश्य मानचित्र।

छवि जोड़ी के लिए एक व्यावहारिक गुणवत्ता लेबल। उच्च विश्वसनीयता का मतलब है कि उपयोगी अनुमान के लिए जोड़ी पर्याप्त रूप से मेल खाती है।

व्यापक संपादन अनुमान उन क्षेत्रों को पूरी तरह से स्पष्ट नहीं कर सकता है। ये क्षेत्र मास्क, रीटचिंग, ऑब्जेक्ट परिवर्तन या क्रॉप बेमेल की ओर इशारा कर सकते हैं।

एक रंग परिवर्तन फ़ाइल. ब्राउज़र के अंदर किसी अन्य लक्ष्य छवि पर अनुमानित रंग ग्रेड का परीक्षण करने के लिए इसका उपयोग करें।

यहां से प्रारंभ करें. एक मजबूत फिट अनुमानित सेटिंग्स को अधिक उपयोगी बनाता है। कमजोर फिट का आमतौर पर मतलब होता है कि जोड़ी बहुत ज्यादा बदल गई है।

व्यापक संपादन पैरामीटर देखें: एक्सपोजर, कॉन्ट्रास्ट, सैचुरेशन, ह्यू, रंग तापमान, हरा-मैजेंटा टिंट, शार्पनेस, ब्लर और विन्येट।

चमक में बदलाव, रंग में बदलाव, नरम विवरण, तेज किनारों, सुधारे गए क्षेत्रों और संरेखण समस्याओं का पता लगाने के लिए मानचित्रों का उपयोग करें।

उत्पन्न LUT का उपयोग रंग-ग्रेड परीक्षण के रूप में करें। विश्वसनीयता और मैप उचित दिखने के बाद यह सबसे उपयोगी है।

वही दृश्य, वही क्रॉप

दो छवियां पंक्तिबद्ध हैं, और चिह्नित क्षेत्र आप जो देख सकते हैं उससे मेल खाते हैं। संपादन को पुनः बनाने के लिए प्रारंभिक बिंदु के रूप में संख्याओं का उपयोग करें।

स्थानीय संपादन दिखाई देते हैं

हाइलाइट किए गए स्थानों को आँख से जाँचें। चेहरे, लेबल, आसमान और वस्तु के किनारे अक्सर ब्रश का काम, मास्किंग या सफाई दिखाते हैं।

जोड़ी बेमेल

बेहतर मेल वाली इमेज जोड़ी का उपयोग करें। बड़े क्रॉप, पोज, लाइटिंग, विषय, ऑब्जेक्ट या कैमरा बदलाव परिणाम पर हावी हो सकते हैं और उसे समझना कठिन बना सकते हैं।

खिसका हुआ विषय, नया क्रॉप या बदली हुई कैमरा स्थिति विश्लेषण पर हावी हो सकती है। बेहतर मिलान वाली जोड़ी आज़माएँ।

मास्क, क्लोन कार्य, पृष्ठभूमि सफाई, और ऑब्जेक्ट निष्कासन अक्सर अवशिष्ट मानचित्रों में दिखाई देते हैं। व्यापक सेटिंग्स केवल संपादन के भाग की व्याख्या करेंगी।

भारी JPEG या WebP निर्यात शोर बढ़ा सकता है और विवरण को नरम कर सकता है। यदि चित्र मिलते-जुलते दिखते हैं लेकिन डायग्नोस्टिक मैप में बहुत शोर या बिखरे निशान दिखते हैं, तो संपीड़न गुणवत्ता की जाँच करें।

बहुत सपाट, गहरे, चमकीले, या कम रंग वाली छवियां रंग, टिंट और LUT अनुमान को कम स्थिर बना सकती हैं।