इमेज तुलना करें
दो इमेज की आसानी से तुलना करें और अंतर पहचानें
सभी मेटाडेटा ऐप एक ही जगह
आपकी फाइलों के अंदर छिपी जानकारी को पढ़ने, संपादित करने, हटाने, निकालने और तुलना करने के लिए दस ऐप।
इमेज तुलना एक नज़र में
ऐप क्या मापता है, इससे पहले कि आप कुछ जोड़ें।
इमेज की तुलना करने के नौ तरीके, सिर्फ़ एक नहीं
अपने सवाल के अनुसार इमेज की तुलना करें। ऐप 9 तुलना एल्गोरिदम देता है, धारणा आधारित मापों से जो देखते हैं कि आंख बदलाव को कैसे पढ़ती है, लेकर पिक्सेल मापों तक जो हर बदले हुए डॉट को गिनते हैं।
Butteraugli डिफ़ॉल्ट है। यह अंतर का अनुमान वैसे लगाता है जैसे कोई व्यक्ति देखेगा, इसलिए जो बदलाव तुरंत नज़र आता है उसका स्कोर अधिक होगा और जो बदलाव किसी को दिखे ही नहीं उसका स्कोर कम होगा।
दिशा उतनी ही महत्वपूर्ण है जितना कि नंबर। SSIM, NCC और PSNR बताते हैं कि दो इमेज कितनी समान हैं, इसलिए उच्च मान अधिक नज़दीकी मेल होता है। Butteraugli, LPIPS, AE, MAE और RMSE बताते हैं कि वे कितने अलग हैं, इसलिए कम मान ज़्यादा नज़दीकी मेल होता है। PDC केवल बदले हुए पिक्सेल की गिनती करता है।
तरीका, हाइलाइट रंग और थ्रेशहोल्ड तुलना चलने से पहले दूसरे चरण में सेट किए जाते हैं।
Butteraugli डिफ़ॉल्ट है। थ्रेशोल्ड केवल पिक्सेल-आधारित तरीकों पर लागू होता है।
दो इमेज के बीच अंतर ढूंढें
दो इमेज के बीच अंतर ढूंढें और ऐप आपको एक डिफ़रेंस मैप देता है: दूसरी इमेज जिसमें हर बदला हुआ हिस्सा आपके चुने हुए रंग में रंगा होता है। हटाई गई वस्तु, एडिट किया गया चेहरा या बदला हुआ लोगो शांत फ़्रेम पर एक चमकीले पैच के रूप में सामने आता है।
हाइलाइट के 8 रंग हैं: लाल, हरा, नीला, पीला, नारंगी, बैंगनी, काला और सफेद। लाल डिफ़ॉल्ट है, क्योंकि यह ज़्यादातर फ़ोटो पर साफ़ दिखता है, लेकिन लाल-प्रधान तस्वीर हरे में जांचना आसान होती है।
पिक्सेल आधारित तरीकों के लिए, थ्रेशहोल्ड यह तय करता है कि बदलाव कितना बड़ा होना चाहिए ताकि वह 0 से 100 के पैमाने पर गिना जाए। यह 4 से शुरू होता है, जो हल्के कंप्रेशन शोर को मैप से बाहर रखता है जबकि असली एडिट फिर भी दर्ज होते हैं।
LPIPS एकमात्र तरीका है जो डिफ़रेंस मैप के बिना स्कोर लौटाता है। बाकी 8 दोनों लौटाते हैं।
हर बदला हुआ भाग आपके चुने हुए रंग में दिखता है, डिफ़ॉल्ट रूप से लाल, जब तक आप इसे बदल न दें।
इमेज तुलना रिपोर्ट पढ़ें
हर तुलना एक रिपोर्ट पर खत्म होती है। यह आपके चुने हुए तरीके के लिए समानता रीडिंग से शुरू होती है, फिर डिफ़रेंस मैप, फिर वे संख्याएं जिनसे रीडिंग बनी है।
जो तरीके प्रति रंग चैनल काम करते हैं, वे लाल, हरे और नीले के लिए अलग-अलग पंक्तियों पर रिपोर्ट करते हैं, साथ ही एक संयुक्त मान भी, ताकि रंग कास्ट उस चैनल के रूप में सामने आए जो बदला है। रिपोर्ट यह भी बताती है कि कुल पिक्सेल में से कितना हिस्सा अलग है।
File Details दोनों इमेज के नाम, आकार, डाइमेंशंस और फ़ाइल प्रकार को साथ-साथ दिखाता है। आम तौर पर यहीं पर रीसाइज़ या कंप्रेशन के दूसरे राउंड बिना कोई स्कोर पढ़े सामने आ जाते हैं।
Export PDF पूरी रिपोर्ट को एक फ़ाइल के रूप में सेव करता है, मुफ़्त, बिना किसी अपग्रेड की ज़रूरत के।
आपको किस तरीके से इमेज की तुलना करनी चाहिए
सभी 9 मुफ़्त हैं और सभी 9 एक ही दो इमेज पर चलते हैं। वे इस बात में अलग हैं कि नंबर का मतलब क्या है।
| विधि | यह क्या मापता है | ज़्यादा मान का मतलब ज़्यादा समान |
|---|---|---|
| Butteraugli | धारणा आधारित दृश्य अंतर | नहीं |
| LPIPS | सीखी हुई धारणा आधारित समानता | नहीं |
| SSIM | स्ट्रक्चरल समानता | हाँ |
| AE | पूर्ण पिक्सेल त्रुटि | नहीं |
| MAE | औसत पिक्सेल त्रुटि | नहीं |
| NCC | पिक्सेल मानों का सहसंबंध | हाँ |
| PSNR | सिग्नल से नॉइज़ अनुपात | हाँ |
| RMSE | रूट मीन स्क्वेयर्ड त्रुटि | नहीं |
| PDC | अलग पिक्सेल की गिनती | नहीं |
Butteraugli, LPIPS और SSIM एक संयुक्त स्कोर देते हैं, इसलिए रंग थ्रेशहोल्ड इन पर लागू नहीं होता और नियंत्रण तब तक छिपा रहता है जब तक आप किसी पिक्सेल आधारित तरीके पर न जाएं। LPIPS एकमात्र तरीका है जो डिफ़रेंस मैप नहीं लौटाता। बाकी हर तरीका मैप और प्रति चैनल मानों का सेट अपने स्कोर के साथ लौटाता है।
जब इमेज तुलना काम आती है
तीन काम, जहाँ एक ही तस्वीर के दो वर्ज़न आते हैं बिना इस नोट के कि क्या बदला।
फॉरेंसिक और प्रामाणिकता
एक ही फ़ोटो की दो कॉपियों को मेल खाना चाहिए। जब वे नहीं मिलतीं, तो डिफ़रेंस मैप दिखाता है कि फ़्रेम का कौन सा हिस्सा बदला गया और स्कोर बताता है कि कितना अंतर आया।
कम्प्रेशन का इमेज गुणवत्ता पर प्रभाव जांचें
छोटी फ़ाइल की हमेशा कुछ कीमत होती है। कंप्रेस्ड कॉपी की मूल से तुलना करें और नंबर बताते हैं कि बचत की क्या कीमत लगी, बजाय इसे सिर्फ़ आंख पर छोड़ने के।
डिज़ाइन और रिव्यू राउंड
एक ही लेआउट के दो एक्सपोर्ट शायद ही वहीं अलग होते हैं जहाँ आप सोचते हैं। यह मैप उन पिक्सेल पर निशान लगाता है जो बदले हैं, ताकि समीक्षा दूसरी नज़र की बजाय सिर्फ एक नज़र में हो सके।
आपकी इमेज आपकी ही रहती हैं
यहाँ तुलना की जाने वाली तस्वीरें अक्सर सबूत, अप्रकाशित काम, या किसी और का चेहरा होती हैं। इन्हें इस तरह संभाला जाता है।
ट्रांसफ़र के दौरान एन्क्रिप्टेड
दोनों इमेज एक एन्क्रिप्टेड कनेक्शन के जरिए भेजी जाती हैं। परिणाम वापस लाने वाली लिंक रैंडम तरीके से बनाई जाती है, ताकि जिसे न दी जाए वह उसे अनुमान से न पा सके।
मानवीय एक्सेस नहीं
कोई भी आपकी तुलना की जाने वाली इमेज को खोलता, पढ़ता या कॉपी नहीं करता, क्योंकि तुलना पूरी तरह स्वचालित है। इन्हें कभी भी AI मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए इस्तेमाल नहीं किया जाता, और कॉपीराइट आपका ही रहता है।
GDPR अनुरूप
काम करने वाले सर्वर यूरोप में स्थित हैं, नामित जर्मन कंट्रोलर द्वारा चलाए जाते हैं, और इनके लिए आप एक डेटा प्रोसेसिंग एग्रीमेंट डाउनलोड कर सकते हैं।
इमेज की तुलना कैसे करें
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अपलोड
पहली इमेज जोड़ें। इसी को संदर्भ माना जाएगा, जिसके मुकाबले दूसरी इमेज मापी जाएगी।
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दूसरी इमेज जोड़ें
वह इमेज जोड़ें जिसमें आप बदलाव जांचना चाहते हैं।
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कोई तरीका चुनें
तुलना मॉडल चुनें।
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तुलना करें
तुलना शुरू करें। दोनों इमेज जांची जाती हैं और आपको एक समानता स्कोर मिलता है।
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समीक्षा
दोनों इमेज के बीच हाइलाइट किए गए अंतर देखें।
इमेज तुलना FAQ
मैं दो इमेज की तुलना कैसे करूं?
पहली इमेज को संदर्भ के रूप में और दूसरी को जांचने वाली इमेज के रूप में जोड़ें, तुलना का कोई तरीका चुनें, और तुलना शुरू करें। वापस जो मिलता है वह है एक समानता स्कोर, बदले हुए हिस्सों को रंग से चिह्नित करता एक डिफरेंस मैप, और इनके पीछे के आंकड़े। कुछ इंस्टॉल नहीं करना है और न ही खाता बनाना है।
मैं दो इमेज के बीच अंतर कैसे ढूंढूं?
दोनों इमेज जोड़ें और डिफरेंस मैप पढ़ें। यह दूसरी इमेज दिखाता है जिसमें हर बदले हुए हिस्से को आपके चुने हुए रंग से भरा गया है, ताकि हटाई गई वस्तु, संपादित डिटेल या खिसका हुआ लोगो तुरंत दिख जाए। रिपोर्ट यह भी बताती है कि कितने प्रतिशत पिक्सेल अलग हैं, जिससे अनुमान एक ठोस आंकड़े में बदल जाता है।
क्या मैं दो इमेज की समानता की तुलना कर सकता हूं?
हाँ। हर तुलना एक स्कोर लौटाती है। SSIM, NCC और PSNR समानता माप हैं, इसलिए बड़ा नंबर दो इमेज को ज्यादा समान दिखाता है। Butteraugli, LPIPS, AE, MAE और RMSE अंतर माप हैं, इसलिए छोटा नंबर ज्यादा नजदीकी मेल दिखाता है। PDC बदले हुए पिक्सेल की सीधी गिनती बताता है।
इमेज की तुलना के लिए मुझे कौन सा तरीका उपयोग करना चाहिए?
Butteraugli डिफॉल्ट है और ज्यादातर तस्वीरों के लिए उपयुक्त है, क्योंकि यह फर्क का आकलन वैसे करता है जैसे कोई व्यक्ति देखेगा। SSIM तब उपयोग करें जब आपको 0 और 1 के बीच स्ट्रक्चरल समानता का आंकड़ा चाहिए। PDC तब उपयोग करें जब आप यह जानना चाहें कि कितने पिक्सेल बदले, न कि यह निर्णय कि वे दिखते कैसे हैं।
क्या मैं अलग आकार की इमेज की तुलना कर सकता हूँ?
तुलना दोनों इमेज को पिक्सेल-दर-पिक्सेल लाइन में रखती है, इसलिए यह तब सबसे अच्छा काम करती है जब दोनों के आयाम समान हों। कोई स्वचालित एलाइनमेंट स्टेप नहीं है। फ़ाइल डिटेल्स तालिका दोनों फ़ाइलों के आयाम दिखाती है, जिससे असमानता तुरंत दिख जाती है, और तुलना से पहले कॉपी को मूल आकार पर वापस स्केल करना सबसे साफ परिणाम देता है।
मैं किन इमेज फॉर्मेट की तुलना कर सकता हूँ?
JPG, JPEG, PNG, WebP, GIF, BMP और TIFF। दोनों इमेज का एक ही फॉर्मेट होना जरूरी नहीं है, इसलिए किसी PNG की तुलना उसी तस्वीर के JPG से की जा सकती है।
क्या ChatGPT इमेज की तुलना कर सकता है?
कोई असिस्टेंट दो तस्वीरों में जो दिखता है उसका वर्णन कर सकता है, लेकिन वह उन्हें मापता नहीं है, और दो बार पूछने पर दो जवाब मिल सकते हैं। यह ऐप 9 नामित एल्गोरिदम में से एक चलाता है, एक दोहराए जा सकने वाला स्कोर लौटाता है, हर बदले हुए हिस्से को मैप पर चिह्नित करता है, और परिणाम को PDF के रूप में एक्सपोर्ट करता है जिसे आप किसी और को दे सकते हैं।
क्या ऑनलाइन इमेज तुलना मुफ्त है?
हाँ। इमेज की तुलना मुफ्त है और कोई अकाउंट ज़रूरी नहीं है। हर इमेज 75 MB तक हो सकती है, और पेड प्लान से यह सीमा बढ़कर 8 GB हो जाती है।
तुलना कैसे काम करती है
दो चरणों में अपलोड
पहले संदर्भ इमेज, फिर वह इमेज जिसे आप जांचना चाहते हैं। हर चरण एक कदम, आपके डिवाइस से, किसी लिंक से, या क्लाउड स्टोरेज से।
तरीका, रंग और थ्रेशहोल्ड
9 एल्गोरिदम में से एक, 8 हाइलाइट रंगों में से एक चुनें, और यह निर्धारित करें कि बदलाव कितना बड़ा हो तभी वह गिना जाए।
डिफरेंस मैप
एक तस्वीर जिसमें बदले हुए हिस्से रंग से भरे हुए हैं, और उसके बगल में स्कोर, प्रति चैनल मान, और बदले हुए पिक्सेल का हिस्सा।
रिपोर्ट को PDF के रूप में एक्सपोर्ट करें
दोनों इमेज का स्कोर, आंकड़े और फ़ाइल डिटेल्स, एक ही फ़ाइल में मुफ्त में सहेजे जाते हैं।
इमेज मेटाडेटा समझाया गया
शब्दकोश और फ़ाइल फ़ॉर्मेट
इमेज की चौड़ाई और ऊँचाई पिक्सेल में, जो फाइल के आकार से अलग होती है।
हर पिक्सेल के रंग को स्टोर करने वाले बिट्स की संख्या, और इस तरह एक इमेज कितने शेड दिखा सकती है।
डेटा को छोटा करने के लिए इस्तेमाल की गई विधि, या यह नोट कि कुछ भी कम्प्रेस नहीं किया गया।
कम्प्रेस्ड इमेज फ़ॉर्मैट जिसे लगभग हर कैमरा, फ़ोन और वेबसाइट फ़ोटो के लिए उपयोग करते हैं।
रियल ट्रांसपेरेंसी वाला लॉसलेस इमेज फ़ॉर्मैट, जो स्क्रीनशॉट और लोगो के लिए इस्तेमाल होता है।
स्कैनिंग, प्रिंटिंग और आर्काइविंग के लिए बनाई गई टैग-आधारित इमेज फॉर्मैट।
संबंधित ऐप्स
वीडियो और PDF फ़ाइलों की भी इसी तरह तुलना करें, और यहाँ रहते हुए किसी इमेज के अंदर झाँकें।