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छवि का आकार बदलने से बिटमैप के पिक्सेल आयाम बदल जाते हैं, या तो छोटा (डाउनसैंपलिंग) या बड़ा (अपसैंपलिंग)। दोनों ऑपरेशन समतुल्य नहीं हैं. डाउनसैंपलिंग पिक्सेल डेटा को त्याग देता है; अपसैंपलिंग प्रक्षेप के माध्यम से पिक्सेल डेटा का आविष्कार करता है। डाउनसैंपलिंग से छोटी, स्पष्ट छवि बनती है; अपसैंपलिंग एक बड़ी छवि बनाती है लेकिन उस विवरण को पुनर्प्राप्त नहीं कर सकती जो स्रोत में नहीं था। यह जानना कि आप किस दिशा में जा रहे हैं, यह निर्धारित करता है कि परिणाम से क्या उम्मीद की जाए।
यह रिसाइज़र HTML5 Canvas API का उपयोग करके आपके ब्राउज़र में चलता है। स्रोत छवि को एक कैनवास में डिकोड किया जाता है, ब्राउज़र के अंतर्निहित रेज़ैम्पलिंग का उपयोग करके नए आयामों पर खींचा जाता है, और मूल प्रारूप (या आपके चुने हुए आउटपुट प्रारूप) में फिर से एन्कोड किया जाता है। गुणवत्ता सेटिंग्स हानिपूर्ण प्रारूपों (जेपीईजी, वेबपी) को प्रभावित करती हैं। आउटपुट किसी भी वेब ऐप में कैनवास-आधारित आकार बदलने के समान होता है।
उच्चतम-गुणवत्ता वाले डाउनसैंपलिंग के लिए, ब्राउज़र कार्यान्वयन के आधार पर बिलिनियर या बाइक्यूबिक इंटरपोलेशन का उपयोग करता है। अपसैंपलिंग के लिए, समान प्रक्षेप एक सहज लेकिन नरम परिणाम उत्पन्न करता है। विशिष्ट AI अपस्केलर्स (waifu2x, Topaz Giga Pixel) तीव्र अपस्केल उत्पन्न करते हैं लेकिन इसके लिए समर्पित टूल की आवश्यकता होती है।
छवि आयाम फ़ाइल आकार, पृष्ठ लोड समय और प्लेटफ़ॉर्म संगतता को प्रभावित करते हैं। स्मार्टफोन कैमरे से ली गई 4000×3000 फोटो का वजन कई मेगाबाइट होता है; 1920×1440 का आकार बदलने से आम तौर पर 4-6× छोटी फ़ाइल प्राप्त होती है और स्क्रीन देखने के लिए कोई प्रत्यक्ष गुणवत्ता हानि नहीं होती है। एक पृष्ठ पर कई छवियों को गुणा करने पर, यह एक महत्वपूर्ण प्रदर्शन जीत है।
प्लेटफ़ॉर्म आवश्यकताएँ भी आकार बदलने को प्रेरित करती हैं। विशिष्ट आयामों पर प्रोफ़ाइल फ़ोटो, अधिकतम अनुमत आकारों पर बाज़ार की छवियां, सटीक पहलू अनुपात पर सोशल मीडिया पूर्वावलोकन - प्रत्येक प्लेटफ़ॉर्म एक विशिष्ट आकार की अपेक्षा करता है, और स्थानीय रूप से आकार बदलना प्लेटफ़ॉर्म के ऑटो-आकार से लड़ने की तुलना में तेज़ है।
छवि छोड़ें, नए आयाम सेट करें, डाउनलोड करें।
आकार बदलने से पहले सही लक्ष्य आयाम चुनें - बहुत छोटा चुनने से विवरण खो जाता है, बहुत बड़ा बैंडविड्थ बर्बाद हो जाता है।
कैनवास एपीआई ब्राउज़र के अंतर्निहित कार्यान्वयन का उपयोग करके पुन: नमूना बनाता है। अधिकांश ब्राउज़र बिलिनियर या बाइक्यूबिक इंटरपोलेशन का उपयोग करते हैं; सटीक एल्गोरिदम अलग-अलग होता है लेकिन गुणवत्ता आधुनिक ब्राउज़रों में तुलनीय होती है।
आउटपुट स्वरूप कैनवस.टूब्लॉब माइम प्रकार पर निर्भर करता है। पीएनजी दोषरहित संपीड़न के साथ सटीक पिक्सेल को सुरक्षित रखता है। JPEG चुनी गई गुणवत्ता पर DCT-आधारित हानिपूर्ण संपीड़न लागू करता है। WebP दोनों मोड का समर्थन करता है; 80-85 गुणवत्ता पर हानिपूर्ण वेबपी लगभग 90 गुणवत्ता पर जेपीईजी के बराबर है।
पहलू अनुपात: आकार बदलने वाला अनुपात को संरक्षित करने के लिए डिफ़ॉल्ट रूप से पहलू अनुपात को लॉक कर देता है। अनलॉक करने से मनमानी स्ट्रेचिंग की अनुमति मिलती है, जो शायद ही कभी वांछित होती है लेकिन विशिष्ट लेआउट के लिए उपयोगी होती है।