बैच इमेज ब्लैक बॉर्डर हटाने का टूल

छवियों के काले किनारों, सफेद किनारों और कस्टम ठोस रंग के बॉर्डर को बैच में पहचानकर क्रॉप करें, फ़ोल्डर रिकर्शन और मल्टी-थ्रेड प्रोसेसिंग का समर्थन करता है।

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टूल उपयोग

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निर्देश

सॉफ़्टवेयर उपयोग निर्देश

इनपुट चित्र चुनें:इनपुट बॉक्स में पथ भरें, प्रोसेस किए जाने वाले चित्र चुनने के लिए "फ़ाइल ब्राउज़ करें" या "फ़ोल्डर ब्राउज़ करें" बटन पर क्लिक करें, या फ़ाइल/फ़ोल्डर को सीधे इनपुट बॉक्स में खींचकर छोड़ें। एकल फ़ाइल, कई फ़ाइलें और पूरा फ़ोल्डर समर्थित हैं; कई पथों को सेमीकोलन(;) से अलग करें।
सबडायरेक्टरी में खोजें:चुनने पर मुख्य फ़ोल्डर के सभी स्तरों में चित्र फ़ाइलों को रिकर्सिव रूप से खोजा जाएगा; "मूल पथ संरचना बनाए रखें" के साथ उपयोग करने पर आउटपुट फ़ाइलें इनपुट जैसी ही डायरेक्टरी संरचना में सहेजी जाएँगी।
सेव डायरेक्टरी सेट करें:इनपुट बॉक्स में भरकर, "ब्राउज़ करें" पर क्लिक करके या फ़ोल्डर खींचकर परिणामों की आउटपुट जगह निर्दिष्ट करें, और समान नाम होने पर प्रोसेसिंग तरीका ऑटो रीनेम, स्किप या ओवरराइट सेट करें।
डिटेक्शन मोड चुनें:
- ऑटो डिटेक्शन:काली और सफेद किनारी दोनों आज़माता है और अधिक स्पष्ट क्रॉप परिणाम चुनता है
- स्मार्ट डिटेक्शन(कोई भी किनारी रंग):ग्रे, लाल, नीले आदि किसी भी सॉलिड रंग या हल्के ग्रेडिएंट बॉर्डर की पहचान करता है
- काली किनारी / सफेद किनारी:एकल रंग के बॉर्डर के लिए डिटेक्शन
- सॉलिड रंग किनारी(कस्टम):R,G,B द्वारा निर्दिष्ट रंग के अनुसार डिटेक्शन
डिटेक्शन पैरामीटर समायोजित करें:आवश्यकतानुसार थ्रेशोल्ड(0-255), पंक्ति/कॉलम ट्रिगर अनुपात, सुरक्षित मार्जिन, न्यूनतम क्रॉप पिक्सेल, निश्चित क्रॉप पिक्सेल और क्रॉप किनारे(ऊपर, नीचे, बाएँ, दाएँ) सेट करें, ताकि क्रॉपिंग परिणाम अपेक्षा के अधिक अनुरूप हो।
आउटपुट विकल्प कॉन्फ़िगर करें:मूल फ़ॉर्मैट बनाए रखें या JPG/PNG/WEBP/BMP/TIFF/GIF में बदलें, और गुणवत्ता, कंप्रेशन स्तर, पारदर्शी बैकग्राउंड भराव रंग, समवर्ती संख्या और मेटाडेटा बनाए रखना है या नहीं सेट करें।
प्रीव्यू और प्रोसेस:पहले प्रीव्यू पर क्लिक करके एक चित्र का प्रभाव देख सकते हैं; पुष्टि के बाद बैच प्रोसेसिंग के लिए "शुरू करें" पर क्लिक करें। प्रक्रिया के दौरान पॉज़, जारी रखें और रोकें समर्थित हैं; पूरा होने के बाद विफल फ़ाइलों को अलग से फिर से आज़माया जा सकता है।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

उत्तर:ऑटो डिटेक्शनकाली किनारी और सफेद किनारी के अनुसार अलग-अलग कोशिश करता है और अधिक भाग काटने वाला परिणाम चुनता है, यह सामान्य काली या सफेद किनारी वाली छवियों के लिए उपयुक्त है; स्मार्ट डिटेक्शन(कोई भी किनारी रंग)चारों किनारों की अपनी सॉलिड रंग विशेषताओं के आधार पर निर्णय करता है, और ग्रे, लाल, नीला आदि किसी भी रंग, यहाँ तक कि हल्के ग्रेडिएंट वाले बॉर्डर को भी पहचान सकता है।

उत्तर:थ्रेशोल्डपिक्सेल और लक्ष्य बॉर्डर रंग के बीच अधिकतम अनुमत अंतर दर्शाता है। मान जितना बड़ा होगा, निर्णय उतना ही ढीला होगा, जिससे शोर या अशुद्ध रंग वाले बॉर्डर हटाए जा सकते हैं; पंक्ति/कॉलम ट्रिगर अनुपातदर्शाता है कि किसी पंक्ति या कॉलम में शर्त पूरी करने वाले पिक्सेल का अनुपात कितना होने पर उसे "किनारा" माना जाएगा। बॉर्डर में मिश्रित रंग हों तो थ्रेशोल्ड को उचित रूप से बढ़ा सकते हैं; सामग्री गलती से कटने की चिंता हो तो ट्रिगर अनुपात बढ़ाएँ।

उत्तर: सुरक्षा मार्जिन पहचानी गई क्रॉप सीमा को कुछ पिक्सेल या प्रतिशत तक बाहर की ओर बढ़ा देता है, ताकि उपयोगी सामग्री कटने से बच सके; न्यूनतम क्रॉप पिक्सेल एक निचली सीमा सेट करने के लिए है। जब पहचानी गई किनारी इस मान से कम हो, तो क्रॉप नहीं किया जाता, जिससे लगभग बिना बॉर्डर वाली छवियों की अनावश्यक री-एन्कोडिंग से बचा जा सके।

उत्तर: नहीं। यह टूल Windows डेस्कटॉप क्लाइंट है। सभी पहचान और क्रॉपिंग आपके स्थानीय डिवाइस पर ही पूरी होती है, और चित्र फ़ाइलें किसी भी सर्वर पर अपलोड नहीं की जातीं, जिससे आपकी गोपनीयता और डेटा सुरक्षा बेहतर ढंग से सुरक्षित रहती है।

उत्तर: समर्थित है। मल्टी-फ़्रेम GIF और एनिमेटेड WEBP के लिए, टूल पहले सभी फ़्रेमों के संयुक्त क्षेत्र के आधार पर सुरक्षित क्रॉप क्षेत्र की गणना करता है, फिर प्रत्येक फ़्रेम को क्रॉप करके वापस लिखता है, और मूल प्लेबैक अवधि, लूप संख्या और पारदर्शिता पैरामीटर को यथासंभव बनाए रखता है।

उत्तर: JPG、JPEG、PNG、BMP、WEBP、TIFF、GIF、TGA、ICO जैसे सामान्य फ़ॉर्मेट पढ़ने के लिए समर्थित हैं। आउटपुट के समय मूल फ़ॉर्मेट बनाए रखा जा सकता है, या JPG、PNG、WEBP、BMP、TIFF、GIF में से किसी एक में बदला जा सकता है।

उत्तर: बैच गति बढ़ाने के लिए समांतर संख्या को उचित रूप से बढ़ाया जा सकता है (अनुशंसित 2-8); बहुत बड़े आकार की छवियों के लिए "बड़ी छवि तेज़ पहचान" चालू करें, टूल पहले छवि को छोटा करके सीमा पहचानता है ताकि मेमोरी उपयोग कम हो; भारी मात्रा में फ़ाइलें प्रोसेस करते समय उन्हें बैचों में भी किया जा सकता है, जिससे पूरी प्रक्रिया अधिक सुचारु रहती है।