Формат без фона как называется: Как называются картинки с прозрачным фоном? — Спрашивалка

Форматы графических файлов: RAW, JPG, PNG, TIFF,

[adrotate banner=»2″]

Форматы файлов — основа работы с цифровыми фотографиями. FotoTips.ru расскажет вам о всех основных форматах графических файлов.

RAW.

Формат файлов содержащий необработанную информацию, поступающую напрямую с матрицы фотокамеры. Эти файлы не обрабатываются процессором камеры (в отличие от JPG) и содержат оригинальную информацию о съемке. RAW может быть сжат без потери качества.

Преимущества RAW очевидны — в отличие от JPG, который был обработан в камере и уже сохранен с сжатием данных — RAW дает широчайшие возможности по обработке фотографии и сохраняет максимальное качество.

Заметка. Разные производители фототехники используют разные алгоритмы для создания RAW в своих камерах. Каждый производитель придумывает собственное разрешение для своего RAW-файла — NEF — Nikon, CR2 — Canon…

JPEG (он же JPG).

Это самый распространенный формат графических файлов.

Свою популярность JPG заслужил гибкой возможностью сжатия данных. При необходимости изображение можно сохранить с максимальным качеством. Либо сжать его до минимального размера файла для передачи по сети.

В JPG применяется алгоритм сжатия с потерей качества. Что это нам дает? Явный минус такой системы — потеря качества изображения при каждом сохранении файла. С другой сжатие изображения в 10 раз упрощает передачу данных.

На практике, сохранение фотографии с минимальной степенью сжатия не дает видимого ухудшение качества изображения. Именно поэтому JPG — самый распространенный и популярный формат хранения графических файлов.

TIFF.

Формат TIFF очень популярен для хранения изображений. Он позволяет сохранять фотографии в различных цветовых пространствах (RBG, CMYK, YCbCr, CIE Lab и пр.) и с большой глубиной цвета (8, 16, 32 и 64 бит). TIFF широко поддерживается графическими приложениями и используется в полиграфии.

В отличии от JPG, изображение в TIFF не будет терять в качестве после каждого сохранения файла. Но ,к сожалению, именно из-за этого TIFF файлы весят в разы больше JPG.

Право на формат TIFF в данный момент принадлежит компании Adobe. Photoshop может сохранять TIFF без объединения слоев.

PSD.

Формат PSD используется в программе Photoshop. PSD позволяет сохранять растовое изображение со многими слоями, любой глубиной цвета и в любом цветовом пространстве.

Чаще всего формат используется для сохранения промежуточных или итоговых результатов сложной обработки с возможностью изменения отдельных элементов.

Так же PSD поддерживает сжатие без потери качества. Но обилие информации, которое может содержать PSD файл, сильно увеличивает его вес.

BMP.

Формат BMP один из первых графических форматов. Его распознает любая программа работающая с графикой, поддержка формата интегрирована в операционные системы Windows и OS/2.

BMP хранит данные с глубиной цвета до 48 бит и максимальным размером 65535×65535 пикселей.
На данный момент формат BMP практически не используеться ни в интернете (JPG весит в разы меньше), ни в полиграфии (TIFF справляеться с этой задачей лучше).

GIF.

Формат GIF был создан на заре интернета для обмена изображениями. Он может хратить сжатые без потери данных изображения в формате до 256 цветом. Формат GIF идеально подходит для чертежей и графиков, а так же поддерживает прозрачность и анимацию.
Так же GIF поддерживает сжатие без потери качества.

PNG.

Формат PNG создан как для улучшения, так и для замены формата GIF графическим форматом, не требующим лицензии для использования. В отличии от GIF, у PNG есть поддержка альфа-канала и возможность хранить неограниченное количество цветов.

PNG сжимает данные без потерь, что делает его очень удобным для хранения промежуточных версий обработки изображений.

JPEG 2000 (или jp2).

Новый графический формат, созданный для замены JPEG. При одинаковом качестве размер файла в формате JPEG 2000 на 30% меньше, чем JPG.

При сильном сжатии JPEG 2000 не разбивает изображение на квадраты, характерные формату JPEG.

К сожалению, на данный момен этот формат мало распростанён и поддерживается только браузерами Safari и Mozilla/Firerox (через Quicktime).

Как устроен формат JPEG / Хабр

Изображения формата JPEG встречаются повсюду в нашей цифровой жизни, но за этим покровом осведомлённости скрываются алгоритмы, устраняющие детали, не воспринимаемые человеческим глазом. В итоге получается высочайшее визуальное качество при наименьшем размере файла – но как конкретно всё это работает? Давайте посмотрим, чего именно не видят наши глаза!

Легко принять, как само собой разумеющееся, возможность отправить фотку другу, и не волноваться по поводу того, какое устройство, браузер или операционную систему он использует – однако так было не всегда. К началу 1980-х компьютеры умели хранить и показывать цифровые изображения, однако по поводу наилучшего способа для этого существовало множество конкурирующих идей. Нельзя было просто отправить изображение с одного компьютера на другой и надеяться, что всё заработает.

Для решения этой проблемы в 1986 году был собран комитет экспертов со всего мира под названием «Объединённая группа экспертов по фотографии» (Joint Photographic Experts Group, JPEG), основанный в рамках совместной работы Международной организации по стандартизации (ISO) и Международной электротехнической комиссии (IEC) – двух международных организаций по стандартизации, штаб-квартира которых расположена в Женеве (Швейцария).

Группа людей под названием JPEG создала стандарт сжатия цифровых изображений JPEG в 1992 году. Любой человек, использовавший интернет, вероятно, встречался с изображениями в кодировке JPEG. Это самый распространённый способ кодирования, отправки и хранения изображений. От веб-страниц до емейла и соцсетей, JPEG используется миллиарды раз в день – практически каждый раз, когда мы смотрим изображение онлайн или отправляем его. Без JPEG веб был бы менее ярким, более медленным, и, вероятно, в нём было бы меньше фоток котиков!

Эта статья – о том, как декодировать JPEG изображение. Иначе говоря, о том, что требуется для преобразования сжатых данных, хранящихся на компьютере, в изображение, появляющееся на экране. Об этом стоит знать не только потому, что это важно для понимания технологии, которую мы используем ежедневно, но и потому, что раскрывая уровни сжатия, мы лучше узнаём восприятие и зрение, а также то, к каким деталям наши глаза восприимчивей всего.

Кроме того, играться с изображениями таким способом очень интересно.

Заглядывая внутрь JPEG

На компьютере всё хранится в виде последовательности двоичных чисел. Обычно эти биты, нули и единицы, группируются по восемь, составляя байты. Когда вы открываете JPEG изображение на компьютере, что-то (браузер, операционка, ещё что-то) должно декодировать байты, восстановив изначальное изображение в виде списка цветов, которые можно показать.

Если вы скачаете эту умильную фотографию кота и откроете её в текстовом редакторе, вы увидите кучу бессвязных символов.

Здесь я использую Notepad++ для изучения содержимого файла, поскольку обычные текстовые редакторы, типа Notepad из Windows, испортят двоичный файл после сохранения, и он перестанет удовлетворять формату JPEG.

Открывая изображение в текстовом редакторе, вы сбиваете компьютер с толку, точно так же, как вы сбиваете с толку свой мозг, когда потрёте глаза и начинаете видеть цветные пятна!

Эти пятна, которые вы видите, известны, как фосфены, и не являются результатом воздействия светового стимула или галлюцинациями, порождёнными разумом. Они возникают, потому что ваш мозг считает, что любые электрические сигналы в глазных нервах передают информацию о свете. Мозгу необходимо делать такие предположения, поскольку никак нельзя узнать, является ли сигнал звуком, видением или чем-то ещё. Все нервы в теле передают абсолютно одинаковые электрические импульсы. Давя на глаза, вы отправляете сигналы, не являющиеся зрительными, но активирующие рецепторы глаза, что ваш мозг интерпретирует – в данном случае, неверно – как нечто зрительное. Вы буквально способны видеть давление!

Забавно думать о том, насколько компьютеры похожи на мозг, однако это также является полезной аналогией, иллюстрирующей, насколько сильно значение данных – передаваемых по телу нервами, или хранящихся на компьютере – зависит от их интерпретации. Все двоичные данные состоят из нулей и единиц, базовых компонентов, способных передавать информацию любого вида. Ваш компьютер часто догадывается, как интерпретировать их при помощи подсказок, например, расширений файлов. А сейчас мы заставляем его интерпретировать их как текст, поскольку именно этого ожидает текстовый редактор.

Чтобы понять, как декодировать JPEG, нам нужно увидеть сами изначальные сигналы – двоичные данные. Это можно сделать при помощи шестнадцатеричного редактора, или же прямо на веб-странице оригинала статьи! Там есть изображение, рядом с которым в текстовом поле приведены все его байты (кроме заголовка), представленные в десятичном виде. Вы можете менять их, и скрипт перекодирует и выдаст новое изображение на лету.

Можно узнать многое, просто играясь с этим редактором. К примеру, можете ли вы сказать, в каком порядке хранятся пиксели?

В этом примере странно то, что изменение некоторых чисел вообще не влияет на изображение, а, например, если заменить число 17 на 0 в первой строке, то фотка полностью испортится!

Другие изменения, например, замена 7 на строке 1988 на число 254 изменяет цвет, но только последующих пикселей.

Возможно, наиболее странным будет то, что некоторые числа меняют не только цвет, но и форму изображения. Измените 70 в строке 12 на 2 и посмотрите на верхний ряд изображения, чтобы увидеть, что я имею в виду.

И вне зависимости от того, какое JPEG изображение вы используете, вы всегда будете находить эти загадочные шахматные последовательности при редактировании байтов.

Играясь с редактором, тяжело понять, как воссоздаётся фотка из этих байтов, поскольку JPEG сжатие состоит из трёх различных технологий, применяющихся последовательно по уровням. Мы изучим каждую из них отдельно, чтобы раскрыть наблюдаемое нами загадочное поведение.

Три уровня JPEG сжатия:

1. Цветовая субдискретизация.
2. Дискретное косинусное преобразование и дискретизация.
3. Кодирование длин серий, дельта и Хаффмана

Дабы вы могли представить себе масштабы сжатия, обратите внимание, что изображение, приведённое выше, представляет 79 819 чисел, то есть, около 79 Кб. Если бы мы хранили его без сжатия, для каждого пикселя потребовалось бы по три числа – для красной, зелёной и синей составляющей.

Это составило бы 917 700 чисел, или ок. 917 Кб. В результате JPEG сжатия итоговый файл уменьшился больше чем в 10 раз!

На самом деле, это изображение можно сжать гораздо сильнее. Снизу приведены два изображения рядом – фотка справа была ужата до 16 Кб, то есть в 57 раз меньше, чем несжатая версия!

Если присмотреться, будет видно, что эти изображения не идентичны. Оба они – картинки с JPEG сжатием, однако правая гораздо меньше по объёму. Также она выглядит чуть похуже (посмотрите на квадраты цветов фона). Поэтому JPEG ещё называют сжатием с потерями; в процессе сжатия изображение меняется и теряет некоторые детали.

1. Цветовая субдискретизация

Вот изображение с применением только первого уровня сжатия.

(Интерактивная версия – в оригинале статьи). Удаление одного числа рушит все цвета. Однако если удалить ровно шесть чисел, это практически не влияет на изображение.

Теперь числа чуть проще расшифровать. Это почти что простой список цветов, у которого каждый байт изменяет ровно один пиксель, но при этом он уже в два раза меньше несжатого изображения (которое занимало бы ок. 300 Кб в таком уменьшенном размере). Догадаетесь, почему?

Можно видеть, что эти числа не обозначают стандартные красную, зелёную и синюю компоненты, поскольку если заменить все числа нулями, мы получим зелёное изображение (а не белое).

Это потому, что эти байты обозначают Y (яркость),

Cb (относительная голубизна),

и Cr (относительная краснота) картинки.

Почему не использовать RGB? Ведь именно так работает большинство современных экранов. Ваш монитор может демонстрировать любой цвет, включая красный, зелёный и синий цвета с разной интенсивностью для каждого пикселя. Белый получается включением всех трёх на полную яркость, а чёрный – их отключением.

Это также очень похоже на работу человеческого глаза. Цветовые рецепторы наших глаз называются «колбочки», и делятся на три типа, каждый из которых более чувствителен либо к красному, либо к зелёному, либо к синему цветам [колбочки S-типа чувствительны в фиолетово-синей (S от англ. Short — коротковолновый спектр), M-типа — в зелено-желтой (M от англ. Medium — средневолновый), и L-типа — в желто-красной (L от англ. Long — длинноволновый) частях спектра. Наличие этих трёх видов колбочек (и палочек, чувствительных в изумрудно-зелёной части спектра) даёт человеку цветное зрение. / прим. перев.]. Палочки, другой тип фоторецепторов в наших глазах, способны улавливать только изменения в яркости, однако они гораздо более чувствительные. В наших глазах есть около 120 млн палочек и всего 6 млн колбочек.

Поэтому наши глаза гораздо лучше замечают изменения в яркости, чем изменения в цвете. Если отделить цвет от яркости, можно убрать немного цвета, и никто ничего не заметит. Цветовая субдискретизация – это процесс представления цветовых компонентов изображения в меньшем разрешении по сравнению с компонентами яркости. В примере выше у каждого пикселя ровно один компонент Y, а у каждой отдельной группы из четырёх пикселей есть ровно одна компонента Cb и одна Cr. Поэтому изображение содержит в четыре раза меньше цветовой информации, чем было у оригинала.

Цветовое пространство YCbCr используется не только в JPEG. Его изначально придумали в 1938 году для телепередач. Не у всех есть цветной телевизор, поэтому разделение цвета и яркости позволило всем получать один и тот же сигнал, а телевизоры без цвета просто использовали только компонент яркости.

Поэтому удаление одного числа из редактора полностью рушит все цвета. Компоненты хранятся в виде Y Y Y Y Cb Cr (на самом деле, не обязательно в таком порядке – порядок хранения задаётся в заголовке файла). Удаление первого числа приведёт к тому, что первое значение Cb будет воспринято, как Y, Cr как Cb, и в целом получится эффект домино, переключающий все цвета картинки.

Спецификация JPEG не обязывает вас использовать YCbCr. Но в большинстве файлов она используются, поскольку она даёт изображения лучшего качества после субдискретизации по сравнению с RGB. Но вам не обязательно верить мне на слово. Посмотрите сами в табличке ниже, как будет выглядеть субдискретизация каждого отдельного компонента как в RGB, так и в YCbCr.

(Интерактивная версия – в оригинале статьи).

Удаление синего не так заметно, как красного или зелёного. Всё потому, что из шести миллионов колбочек в ваших глазах около 64% чувствительны к красному, 32% к зелёному и 2% к синему.

Субдискретизация компонента Y (слева внизу) видна лучше всего. Заметно даже небольшое изменение.

Преобразование изображения из RGB в YCbCr не уменьшает размер файла, но облегчает поиск менее заметных деталей, которые можно удалить. Сжатие с потерями происходит на втором этапе. В её основе лежит идея представления данных в более сжимаемом виде.

2. Дискретное косинусное преобразование и дискретизация

Этот уровень сжатия по большей части и определяет суть JPEG. После преобразования цветов в YCbCr компоненты сжимаются по отдельности, поэтому далее мы можем сконцентрироваться только на компоненте Y. И вот как выглядят байты компонента Y после применения этого уровня.

(Интерактивная версия – в оригинале статьи). В интерактивной версии клик на пикселе прокручивает редактор на строчку, которая его обозначает. Попробуйте поудалять числа с конца или добавить несколько нулей к определённому числу.

На первый взгляд, выглядит, как очень плохое сжатие. В изображении 100 000 пикселей, и для обозначения их яркости (Y-компоненты) требуется 102 400 чисел — это хуже, чем если вообще ничего не сжимать!

Однако обратите внимание на то, что большинство этих чисел равны нулю. Более того, все эти нули в конце строк можно удалять, не меняя изображение. Остаётся порядка 26 000 чисел, а это уже почти в 4 раза меньше!

На этом уровне находится секрет шахматных узоров. В отличие от других эффектов, которые мы видели, появление этих узоров не является глюком. Они – строительные блоки всего изображения. В каждой строчке редактора содержится ровно 64 числа, коэффициенты дискретного косинусного преобразования (DCT), соответствующие интенсивностям 64-х уникальных узоров.

Эти узоры формируются на основе графика косинуса. Вот, как выглядят некоторые из них:

8 из 64 коэффициентов

Ниже – изображение, демонстрирующее все 64 узора.

(Интерактивная версия – в оригинале статьи).

Эти узоры имеют особое значение, поскольку они формируют базис изображений размера 8х8. Если вы незнакомы с линейной алгеброй, то это означает, что любое изображение размера 8х8 можно получить из этих 64-х узоров. DCT – это процесс разбиения изображений на блоки 8х8 и преобразования каждого блока в комбинацию из этих 64 коэффициентов.

То, что любое изображение можно составить из 64 определённых узоров, кажется волшебством. Однако это то же самое, что сказать, что любое место на Земле можно описать двумя числами – широтой и долготой [с указанием полушарий / прим. перев.]. Мы часто считаем поверхность Земли двумерной, поэтому нам требуются всего два числа. Изображение 8х8 имеет 64 измерения, поэтому нам требуются 64 числа.

Пока непонятно, как это помогает нам в смысле сжатия. Если нам нужно 64 числа для представления изображения 8х8, почему этот способ будет лучше, чем просто хранить 64 компоненты яркости? Мы делаем это по той же причине, по которой мы превратили три числа RGB в три числа YCbCr: это позволяет нам удалить незаметные детали.

Сложно увидеть, какие именно детали удаляются на этом этапе, поскольку JPEG применяет DCT к блокам 8х8. Однако никто не запрещает нам применить его к целой картинке. Вот, как выглядит DCT по компоненте Y в применении к целой картинке:

С конца можно удалить более 60 000 чисел практически без заметных изменений на фотке.

Однако отметьте, что если мы обнулим первые пять чисел, разница будет очевидной.

Числа в начале обозначают изменения низкой частоты в изображении, и наши глаза улавливают их лучше всего. Числа ближе к концу обозначают изменения высоких частот, которые сложнее заметить. Чтобы «увидеть то, что не видно глазом», мы можем изолировать эти детали высокой частоты, обнулив первые 5000 чисел.

Мы видим все области изображения, в которых происходит наибольшее изменение от пикселя к пикселю. Выделяются глаза кота, его усы, махровое одеяло и тени в нижнем левом углу. Можно пойти и дальше, обнулив первые 10 000 чисел:

20 000:

40 000:

60 000:

Эти высокочастотные детали JPEG и удаляет на этапе сжатия. Преобразование цветов в коэффициенты DCT не несёт потерь. Потери образуются на шаге дискретизации, где удаляются величины высокой частоты или близкие к нулю. Когда вы понижаете качество сохранения JPEG, программа увеличивает порог количества удаляемых значений, что даёт уменьшение размера файла, но делает картинку более пикселизированной. Поэтому изображение в первом разделе, которое было в 57 раз меньше, так выглядело. Каждый блок 8х8 представлялся гораздо меньшим количеством коэффициентов DCT по сравнению с более качественной версией.

Можно сделать такой крутой эффект, как постепенная потоковая передача изображений. Можно вывести размытую картинку, которая становится всё более детализированной по мере скачивания всё большего количества коэффициентов.

Вот, просто для интереса, что получится при использовании всего 24 000 чисел:

Или всего 5000:

Очень размыто, но как будто узнаваемо!

3. Кодирование длин серий, дельта и Хаффмана

Пока что все этапы сжатия шли с потерями. Последний этап, наоборот, идёт без потерь. Он не удаляет информацию, однако значительно уменьшает размер файла.

Как можно сжать что-либо, не отбрасывая информацию? Представьте, как бы мы описали простой чёрный прямоугольник 700 х 437.

JPEG использует для этого 5000 чисел, но можно достичь гораздо лучшего результата. Можете представить себе схему кодирования, которая бы описывала подобное изображение как можно меньшим количеством байт?

Минимальная схема, которую смог придумать я, использует четыре: три для обозначения цвета, и четвёртый – сколько пикселей имеет такой цвет. Идея представления повторяющихся значений таким сжатым способом называется кодирование длин серий. Она не имеет потерь, поскольку мы можем восстановить закодированные данные в первозданном виде.

Размер файла JPEG с чёрным прямоугольником гораздо больше 4 байт – вспомните, что на уровне DCT сжатие применяется к блокам 8х8 пикселей. Поэтому как минимум нам нужен один коэффициент DCT на каждые 64 пикселя. Один нам нужен потому, что вместо того, чтобы хранить один DCT-коэффициент, за которым идёт 63 нуля, кодирование длин серий позволяет нам хранить одно число и обозначить, что «все остальные – нули».

Дельта-кодирование – это техника, при которой каждый байт содержит отличие от какого-то значения, а не абсолютную величину. Поэтому редактирование определённых байтов изменяет цвет всех остальных пикселей. К примеру, вместо того, чтобы хранить

12 13 14 14 14 13 13 14

Мы могли бы начать с 12, а потом просто обозначать, сколько надо прибавить или отнять, чтобы получить следующее число. И эта последовательность в дельта-кодировании приобретает вид:

12 1 1 0 0 -1 0 1

Преобразованные данные не получаются меньше исходных, но сжимать их уже легче. Применение дельта-кодирования перед кодированием длин серий может сильно помочь, оставаясь при этом сжатием без потерь.

Дельта-кодирование – одна из немногих техник, применяемых вне блоков 8х8. Из 64 коэффициентов DCT один – просто постоянная волновая функция (сплошной цвет). Он представляет среднюю яркость каждого блока для компонент яркости, или среднюю голубизну для компонентов Cb, и так далее. Первое значение каждого DCT-блока называется DC-значением, и каждое DC-значение проходит дельта-кодирование по отношению к предыдущим. Поэтому изменение яркости первого блока повлияет на все блоки.

Остаётся последняя загадка: как изменение единственного числа полностью портит всю картинку? Пока таких свойств у уровней сжатия не было. Ответ лежит в заголовке JPEG. Первые 500 байт содержат метаданные об изображении – ширину, высоту, и проч., и пока мы с ними не работали.

Без заголовка практически невозможно (ну, или очень сложно) декодировать JPEG. Это будет выглядеть так, будто я пытаюсь описать вам картину, и начинаю изобретать слова для того, чтобы передать своё впечатление. Описание будет, вероятно, весьма сжатым, поскольку я могу изобретать слова именно с тем значением, которое я хочу передать, однако для всех остальных они не будут иметь смысла.

Звучит глупо, но именно так это и происходит. Каждое изображение JPEG сжимается с кодами, специфичными именно для него. Словарь кодов хранится в заголовке. Эта техника называется «код Хаффмана», а словарь – таблицей Хаффмана. В заголовке таблица отмечена двумя байтами – 255 и потом 196. У каждого цветового компонента может быть своя таблица.

Изменения таблиц радикально повлияют на любое изображение. Хороший пример – поменять на 15-й строке 1 на 12.

Это происходит потому, что в таблицах указывается, как нужно читать отдельные биты. Пока что мы работали только с двоичными числами в десятичном виде. Но это скрывает от нас тот факт, что если вы хотите хранить число 1 в байте, то оно будет выглядеть, как 00000001, поскольку в каждом байте должно быть ровно восемь бит, даже если нужен из них всего один.

Потенциально это большая трата места, если у вас есть много мелких чисел. Код Хаффмана – это техника, позволяющая нам ослабить это требование, по которому каждое число должно занимать восемь бит. Это значит, что если вы видите два байта:

234 115

То, в зависимости от таблицы Хаффмана, это могут быть три числа. Чтобы их извлечь, вам надо сначала разбить их на отдельные биты:

11101010 01110011

Затем обращаемся к таблице, чтобы понять, как их группировать. К примеру, это могут быть первые шесть битов, (111010), или 58 в десятичной системе, за которыми идут пять битов (10011), или 19, и наконец последние четыре бита (0011), или 3.

Поэтому очень сложно разобраться в байтах на этом этапе сжатия. Байты не представляют то, что кажется. Не буду углубляться в детали работы с таблицей в данной статье, но материалов по этому вопросу в сети достаточно.

Один из интересных трюков, которые можно проделать, зная это – отделить заголовок от JPEG и хранить его отдельно. По сути, получится, что файл сможете прочесть только вы. Facebook проделывает это, чтобы ещё сильнее уменьшать файлы.

Что ещё можно сделать – совсем немного изменить таблицу Хаффмана. Для других это будет выглядеть, как испорченная картинка. И только вы будете знать волшебный вариант её исправления.

Подведём итоги: так что же нужно для декодирования JPEG? Необходимо:

1. Извлечь таблицу (таблицы) Хаффмана из заголовка и декодировать биты.
2. Извлечь коэффициенты дискретного косинусного преобразования для каждого компонента цвета и яркости для каждого блока 8х8, проведя обратные преобразования кодирования длин серий и дельты.
3. Скомбинировать косинусы на основе коэффициентов, чтобы получить значения пикселей для каждого блока 8х8.
4. Масштабировать компоненты цветов, если проводилась субдискретизация (эта информация есть в заголовке).
5. Преобразовать полученные значения YCbCr для каждого пикселя в RGB.
6. Вывести изображение на экран!

Серьёзная работа для простого просмотра фотки с котиком! Однако, что мне в этом нравится – видно, насколько технология JPEG человекоцентрична. Она основана на особенностях нашего восприятия, позволяющих достичь гораздо лучшего сжатия, чем обычные технологии. И теперь, понимая, как работает JPEG, можно представить, как эти технологии можно перенести в другие области. К примеру, дельта-кодирование в видео может дать серьёзное уменьшение размера файла, поскольку там часто есть целые области, не меняющиеся от кадра к кадру (к примеру, фон).

Код, использованный в статье, открыт, и содержит инструкции по замене картинок на свои собственные.

Что такое прозрачный логотип и как его создать?

Современные логотипы обладают рядом характеристик, отличающих их от других графических изображений. Во-первых, логотипы — как печатные, так и цифровые — имеют широкую область применения. Когда дело доходит до создания индивидуальности вашего бренда, вы должны найти лучший способ вписать свой логотип в различные контексты, будь то веб-сайт или печатная продукция (брошюры, буклеты и т. д.). Для этого вам нужна эмблема на прозрачном (а не цветном) фоне.

1. Где вы используете прозрачный логотип?
2. Форматы прозрачных логотипов
3. Как создать прозрачный логотип?
4. Как создать прозрачный логотип (png) с помощью ZenBusiness

Где вы используете прозрачный логотип?

Логотипы на прозрачном фоне в основном используются на веб-сайтах и ​​страницах в социальных сетях, посвященных компании, бренду, продукту и т. д.

В чем особенность прозрачных логотипов? Самым большим преимуществом прозрачных эмблем является то, что они хорошо сочетаются с любой цветовой палитрой и расположением элементов. Вы можете легко загрузить прозрачное изображение на свой корпоративный сайт, не беспокоясь о том, будет ли оно хорошо выглядеть.

Кроме того, прозрачные логотипы часто используются в качестве водяных знаков на изображениях, защищенных авторским правом. Это актуально для брендов, у которых есть собственные фотогалереи, например. интернет-магазины одежды, фотоагентства и т. д.

Используя свою эмблему в качестве водяного знака, вы можете эффективно защитить свой уникальный графический контент, не делая его менее привлекательным.

Но это еще не все. Прозрачные логотипы также являются отличным выбором для печатных материалов. На предметах с мелким шрифтом (визитки, календари, сувениры и т. д.) может не хватить места для логотипа на цветном фоне. Это когда вам нужна прозрачная эмблема, которая может поместиться где угодно!

Форматы прозрачных логотипов

Если вы хотите создать логотип на прозрачном фоне, вы должны рассмотреть ограниченное количество форматов для сохранения вашего дизайна. Ниже мы перечислили наиболее популярные форматы, которые вы можете выбрать.

PNG возглавляет список популярных форматов для прозрачных дизайнов. Лучшее в этом растровом формате то, что он позволяет сжимать изображение без потери качества. Разработанный в 1996 году как некоммерческая альтернатива файлам GIF, формат PNG стал очень популярным благодаря своей универсальности и широким возможностям редактирования. PNG поддерживает полноцветную графику. Кроме того, вы можете открывать и редактировать файлы PNG во всех основных графических редакторах, например. Фотошоп. Прозрачные логотипы в формате PNG насчитывают до 90% всех эмблем, используемых на веб-сайтах, фотографиях и товарах.

Созданный в 1988 году, GIF был пионером среди растровых форматов. Это еще один удобный формат для прозрачных дизайнов. Чтобы иметь возможность использовать этот формат, вы должны сделать один из его 256 цветов прозрачным. Плохая новость заключается в том, что вы не можете настроить прозрачность, что отпугивает многих пользователей от сохранения файлов в формате GIF.

SVG — это удобный векторный формат, который отлично подходит для проектов с прозрачным фоном. С помощью функции непрозрачности заливки вы можете изменить прозрачность изображения, установив числовые значения. У SVG есть множество преимуществ, которые делают его надежным и удобным для пользователя вариантом. Файлы SVG легко редактировать (даже в текстовых редакторах) и масштабировать. Основанный на языке XML, SVG идеально подходит для макета веб-страницы. Традиционно SVG предпочитают профессиональные дизайнеры, работающие со сложными проектами. Обычные пользователи избегают SVG, выбирая более доступные форматы.

Как создать прозрачный логотип?

Большинство дизайнеров по умолчанию размещают логотип на прозрачном фоне, если только клиент специально не попросил другой вариант. Но что, если у вас есть эмблема на цветном фоне и вы хотите изменить ее на прозрачную? Имея под рукой редактор изображений, такой как Adobe Photoshop, вы можете сделать это за считанные минуты. Посмотрите видео ниже о том, как удалить цветной фон в Photoshop.

Прежде чем двигаться дальше, убедитесь, что ваш логотип сохранен в формате PSD. Откройте файл логотипа в Photoshop и выберите все слои, кроме фонового. Создайте новую группу (папку) и поместите все слои в папку. Позже вы сможете легко настроить прозрачность вашего дизайна, например. сделать его полупрозрачным.
Щелкните значок в нижней правой части вкладки Слои. Перейдите на панель инструментов и найдите значок глаза слева. Нажмите на значок, чтобы сделать вашу эмблему прозрачной на 100%.

Как создать прозрачный логотип (png) с помощью ZenBusiness

К счастью, вам не нужно тратить драгоценное время на работу со сложными графическими редакторами, набитыми запутанными панелями и инструментами. С ZenBusiness вам понадобится всего 5 минут, чтобы создать прозрачную эмблему для вашего бренда, продукта или услуги и загрузить ее на свой компьютер! Посмотрите, как это делается!

Когда вы закончите разработку логотипа, нажмите кнопку «Загрузить логотип». В раскрывающемся меню выберите PNG, PDF или SVG.

На жесткий диск вы получите архив с разными вариантами логотипа. Два логотипа (цветной и черно-белый) будут иметь прозрачный фон. Ищите слово «прозрачный» в именах файлов.

Спорим, вы не найдете более быстрого способа создания прозрачной эмблемы, чем конструктор логотипов ZenBusiness! Не стесняйтесь использовать свой дизайн на веб-сайтах, в рекламных материалах и корпоративных подарках без каких-либо ограничений. Если вам нужны дополнительные пояснения, вот более подробное руководство по созданию прозрачного логотипа с помощью ZenBusiness.

Что такое прозрачный логотип и зачем он нужен

Инструменты 21. 01.2020

JPEG, PNG, PDF, SVG… В Интернете существует несколько различных форматов изображений, и вы можете не знать, какой из них использовать и почему. Кто-нибудь когда-нибудь просил вас дать им прозрачный логотип для проекта? Если вам интересно, это не логотип, который вы можете видеть. Это логотип с невидимым фоном. Сегодня мы объясним, что такое прозрачный логотип и зачем он вам нужен!

Что такое прозрачный формат?

Прозрачный логотип — это логотип в формате PNG или векторе. Их легко распознать, так как фон изображения невидим, в отличие от других форматов, таких как JPEG. Поэтому очень легко использовать прозрачный логотип для создания различных частей вашего бренда.

 PNG – это аббревиатура от Portable Network Graphics, созданная в 1995 году для конкуренции с форматом GIF, который работал в рамках системы авторских отчислений. В настоящее время формат GIF в основном используется для изображений с небольшим количеством цветов или анимированных изображений.

 Когда следует использовать формат PNG или вектор?

 Используйте формат PNG или вектор, если фон вашего изображения должен быть прозрачным, а не белым. Это может быть ваша подпись в электронной почте, значок, такой как Favicon, корпоративный логотип или изображение профиля в социальной сети. Как вы понимаете, важно иметь прозрачный логотип, так как вам, вероятно, придется использовать его на разных платформах. Прозрачный фон будет очень кстати. Возможно, вы сталкивались с сайтом, где логотип или изображение компании имело белую рамку. Это указывает на то, что PNG или векторный формат не использовался. Кроме того, создается впечатление неаккуратной работы.

 Файлы PNG также не влияют на качество изображения при сжатии. В отличие от JPEG, этот формат использует сжатие без потерь, поэтому он обеспечивает гораздо лучшее качество изображения для любого изображения, которое включает иллюстрации, градиент или сплошной цвет. Однако, как правило, такое качество изображения приводит к увеличению размера файла. Поэтому при принятии решения о том, когда использовать PNG, необходимо руководствоваться собственным суждением. Мы рекомендуем использовать формат PNG, когда есть прозрачность, градиентные цвета, четкие сплошные цвета или текст. Если у вас есть веб-сайт, может быть уместно использовать файл PNG для вашего логотипа и файлы JPG для других изображений.

 Надо отметить, что файлы PNG не являются векторными. Вы не можете играть с размерами изображения, так как тогда оно будет пикселизированным. Мы советуем использовать векторные форматы, такие как SVG, если вам нужно увеличить или уменьшить логотип. Векторные форматы также очень популярны среди графических дизайнеров и полиграфистов. Например, если вы хотите добавить свой логотип на свой автомобиль для рекламы, вы должны использовать векторный файл, чтобы убедиться, что конечный результат выглядит великолепно и профессионально.

 И FreeLogoDesign во всем этом?

 FreeLogoDesign знает, как важно иметь профессионально выглядящий бренд.