Video rip. Часть 2-1. Что такое interlace и с чем его едят
Содержание
В этой статье мы узнаем что такое interlace, deinterlace, telecine, pulldown, ivtc и как всё это вместе нам усложняет жизнь.
Все видео-сигналы можно разделить на две категории: interlaced и progressive.
Interlace, по нашему чересстрочная развёртка, как метод, была придумана Львом Сергеевичем Терменом в 1927 году. Суть её заключается в том, что ТВ кадр состоит из нескольких сотен строк. Строки отображаются на экране не одна за другой, а через одну, таким образом разделяя кадр на два полукадра. Таким образом изображение на телевизоре обновляется со скоростью 50 (PAL) или 60 (NTSC) полукадров в секунду. Поле, которое начинается с нечётной строки называется нечётным или верхним, соответственно, другое, чётным или нижним. Благодаря этому методу мы получаем на экране телевизора изображение хорошего качества без увеличения полосы пропускания (а также проблемы при рипе).
Progressive это видео без чересстрочности. Его мы обсуждать не будем потому, что никаких необходимых преобразований над ним проводить не требуется.
Избавление от чересстрочности называют deinterlace. Делать это надо потому, что на экране компьютера, например, видео с чересстрочностью будет восприниматься как видео с помехами, с такой неприятной взгляду «гребёнкой».
Существует два фактора которые могут нам помешать от неё избавиться.
Во первых, если видео записывается камерой сразу в PAL или NTSC стандартах вещания, то два полукадра идущие друг за другом вместе не представляют собой один кадр. Промежуток между двумя полукадрами составляет 1/50 (PAL) или 1/60(NTSC) секунды. Это означает, что просто так их нам не соединить.
Во вторых, нам будет мешать процедура telecine. Она применяется для преобразования из 24 FPS (стандартное количество кадров в секунду для фильмов снятых на плёнке) в PAL или NTSC. Telecine состоит из двух слов television и cinema. Вообще говоря обычно под telecine подразумевают дублирование некоторых кадров или т.н. pulldown.
Итоги
Видео бывает изначально чересстрочное и подвергнутое telecine. Также стоит помнить, что помимо описанных методов telecine встречаются разные другие, встречаются битые файлы и вообще много чего встречается. В таких случаях сложно дать однозначный совет, надо применять смекалку. Я надеюсь что все те приёмы и инструменты, о которых пойдёт речь в дальнейшем, вам в этом помогут.
Оптимизация PNG и JPEG без потери качества. Часть 1
Введение
И так, как же происходит оптимизация? Давайте разберемся по порядку, в основном это происходит из-за нескольких причин, и сейчас мы их рассмотрим.
Non-interlaced или Interlaced
ColorType и BitDepth
PNG RGB + alpha — 17 853 байт
PNG Palette — 13 446 байт
Разница в размере — 4407 байт (24%), при этом визуально картинки не изменились. Если Вы видите разные изображение, то это оптический обман.
PNG 4-bit — 6 253 байт
PNG 8-bit — 5 921 байт
Разница в размере — 332 байт (5,3%), при этом визуально картинки не изменились. Если Вы видите разные изображение, то это оптический обман.
Обе технологии поддерживают почти все редакторы изображений, которые умеют сохранять в PNG, но об этом знают мало людей, и по этому разработчикам программ-оптимизаторов PNG приходится об этом заботиться.
Chunks
Если кто в танке не в курсе, PNG состоит из Chunks. Писать, что это такое Chunks не буду, можете сами прочитать. Лучше я покажу, для этого есть программа — TweakPNG, возьмите любое изображение формата PNG и откройте через данную программу и увидите всю структуру PNG.
Есть еще программы наподобие TweakPNG, но она лучшая и удобная. Об остальных программах расскажу в заключении.
Оптимизация палитры
Может быть реализована только в PNG Palette, технология основана на оптимизации chunks PLTE, может уменьшить размер изображения, хотя и не намного. На мой взгляд лучше все это технология реализована в Color Quantizer, один из его алгоритмов был реализован и в TruePNG.
Оптимизация альфа-канала
Оригинальное изображение. Размер — 214 903 байт.
Алгоритм сжатия Deflate + Фильтрация строк
Как мы же говорили, PNG состоит из Chunks, в данном случае, нас интересует Chunks — IDAT. Для его сжатия в основном играют два фактора, фильтрация строк и алгоритм сжатия Deflate. Давайте об этом поговорим поподробнее.
Фильтрация строк
Алгоритм сжатия Deflate
На сегодняшний день есть несколько библиотек, основанных на алгоритме сжатия Deflate:
| Библиотека Deflate | Скорость работы | Степень сжатия | Программы | Примечание |
| Zlib | Высокая | Низкая | TruePNG OptiPNG PNGWolf | Благодаря высокой скорости работы может быстро перебрать большое количество значение параметров и выбрать оптимальные. |
| 7-zip | Средняя | Средняя | AdfDef PNGWolf | Не всегда выбранные значения параметров в Zlib являются для них оптимальными (близки к оптимальным). Перебор значений параметров будет занимать большое количество времени и почти всегда затраченное время не оправдывает полученный результат. |
| Kzip | Низкая | Высокая | PNGOut |
PNGWolf использет одновременно и Zlib, и 7-zip.
Важно: все эти программы дополняют друг друга, и они сильны, когда едины. Это самое большая проблема, когда их используют отдельно, а потом сравнивают полученные результаты. В первую очередь надо использовать Zlib, а потом уже 7-zip и/или Kzip.
В следующей части мы поговорим об этих программах поподробнее, а также построим три алгоритма оптимизации PNG (с учетом оптимизации альфа-канала) по степени сжатия и затраченного времени. Ниже приведен условный график зависимости степени сжатия от затраченного времени на оптимизацию Chunks IDAT.
Как видно из графика, чем больше степень сжатия, тем больше времени требуется.
И еще немного.
Итак мы переходим к JPEG, здесь все гораздо проще, и так продолжим. Но перед этим скажу, что JPEG нельзя пересохранить не потеряв качество, даже со степенью качеством 100 (это не максимальное качество, а математический предел оптимизации). Рассмотрим следующий пример (чтобы было честно, изображения были оптимизированы по одному и тому же алгоритму).
Оригинальное изображение — 52 917 байт.
Новое изображение (сохранен через Adobe Photoshop CS5, Save for Web 100) — 53 767 байт
Строим diff-разницу изображений.
Вот так вот сильно изменилась картинки, да, визуально ничего не заметно. Как видно размер картинки увеличился. Это из-за специфики библиотеки, которая создает JPEG, о библиотеках поговорим чуть позже.
Есть только одна программа, которая позволяет пересохранить изображения в JPEG не потеряв качество — BetterJPEG (есть плагин к Adobe Photoshop). Если не ошибаюсь, для жителей стран СНГ для некоммерческого использования программа бесплатная. Лично я использую BetterJPEG, когда нет исходника и требуется незначительное редактирование изображения. Рассмотрим пример работы BetterJPEG.
Оригинальное изображение. 
Новое изображение (усложняем ситуацию, добавляем надпись «HTML»). 
Строим diff-разницу изображений.
Markers
JPEG в отличие от PNG состоит из маркеров. Рекомендую прочитать статью «Структура файла, маркеры», также рекомендую вообще посмотреть сам сайт. Самая мощная программа по изучению структуры JPEG — JPEGsnoop. Есть еще программы, но о них расскажу в заключении. Для изучения структуры JPEG рекомендую следующее изображение — PhotoME.
Удаления некоторых маркеров (APP0-APP15, COM), может существенно уменьшить размер изображения. Мне больше всего для этого нравится программа — Jhead, наиболее простая и удобная.
Progressive и Optimized
Библиотека создания JPEG
Сказать какая из двух библиотек оптимизирует лучше, вопрос очень сложный и не однозначный, но из-за очень высокой скорости работы JPEGTran, Вы просто не замечаете его работу, только не забывайте проверять размер изображения, увеличился или нет, Все это можно сделать и через bat. Помните, JPEGTran может переводить JPEG из Progressive в Optimized и наоборот, не изменяя саму картинку.
Заключение
Это конечно все причины, но наиболее существенные. Почти со всеми авторами приведенных программа я общался, и все они очень талантливые люди. Хотел отдельно поблагодарить x128 за огромную помощь в изучении оптимизации изображений.
Интерлиньяж и межбуквенные интервалы
Настройка интерлиньяжа
При работе с горизонтальным азиатским текстом можно указать, каким образом следует измерять интерлиньяж: либо между нижними линиями шрифта двух строк, либо от верха одной строки до верха следующей.
Задание интерлиньяжа
Изменение применяемого по умолчанию значения автоинтерлиньяжа
Кернинг и трекинг
Кернинг — это увеличение или уменьшение интервала между определенными парами символов. Трекинг — это расширение или сужение интервала между символами в выделенном тексте или во всем блоке текста.
Значения кернинга и трекинга применяются к текстам на японском языке, но, как правило, эти параметры используются и для настройки межсимвольного интервала между символами латиницы.
Кернинг текста можно настраивать автоматически с использованием метрического или оптического кернинга. При метрическом кернинге (называемом также автокернингом) используются пары литер, которые включены в большинство шрифтов. Эти пары литер содержат сведения о расстояниях между конкретными парами букв. Вот некоторые из них: LA, P., To, Tr, Ta, Tu, Te, Ty, Wa, WA, We, Wo, Ya и Yo. Метрический кернинг применяется по умолчанию, поэтому к конкретным парам букв кернинг применяется автоматически во время импорта или ввода.
Некоторые шрифты включают подробные спецификации кернинга. Однако если шрифт содержит только минимальные данные о кернинге или вообще их не содержит, либо если в слове или строке одновременно используются различные гарнитуры и кегли, может потребоваться применение оптического кернинга. При оптическом кернинге интервал между смежными символами подстраивается исходя из их формы.
A. Исходный текст B. Текст с оптическим кернингом C. Текст с установленным вручную кернингом между буквами «W» и «a» D. Текст с трекингом E. Совмещение кернинга и трекинга
Можно также воспользоваться ручным кернингом, что позволит идеально настроить расстояния между двумя соседними символами. Трекинг и ручной кернинг можно использовать вместе. Для этого сначала настраиваются отдельные пары букв, а затем блоки текста делаются более сжатыми или разреженными. Это не оказывает влияния на относительный кернинг пар букв.
Если поместить курсор вставки между двумя буквами, на панели «Символ» появляются значения кернинга. Аналогично этому при выделении слова или фрагмента текста на панели «Символ» появляются значения трекинга.
Как трекинг, так и кернинг измеряются в тысячных долях em — единицы измерения, которая определяется относительно текущего размера шрифта. Для шрифта размером 6 пунктов 1 em равен 6 пунктам. Для шрифта размером 10 пунктов 1 em равен 10 пунктам. Кернинг и трекинг строго пропорциональны текущему размеру шрифта.
Значения кернинга и трекинга применяются к текстам на японском языке, но вообще эти параметры используются и для настройки межсимвольного интервала между символами латиницы.
Эффективное изменение размера картинок при помощи ImageMagick
В наше время всё чаще сайты сталкиваются с необходимостью введения отзывчивого дизайна и отзывчивых картинок – а в связи с этим есть необходимость эффективного изменения размера всех картинок. Система должна работать так, чтобы каждому пользователю по запросу отправлялась картинка нужного размера – маленькие для пользователей с небольшими экранами, большие – для больших экранов.
Веб таким образом работает отлично, но для доставки картинок разных размеров разным пользователям необходимо все эти картинки сначала создать.
Множество инструментов занимается изменением размера, но слишком часто они выдают большие файлы, аннулирующие выигрыш в быстродействии, который должен приходить вместе с отзывчивыми картинками. Давайте рассмотрим, как при помощи ImageMagick, инструмента командной строки, быстренько изменять размеры картинок, сохраняя превосходное качество и получая файлы небольших объёмов.
Большие картинки == большие проблемы
Средняя веб-страница весит 2 Мб, из них 2/3 – картинки. Миллионы людей ходят в интернет через 3G, или ещё хуже. 2Мб-сайты в этих случаях работают ужасно. Даже на быстром соединении такие сайты могут израсходовать лимиты трафика. Работа веб-дизайнеров и разработчиков – упростить и улучшить жизнь пользователя.
Очень маленькие сайты могут просто сохранить несколько вариантов всех картинок. Но что, если у вас их дофига? Например, в магазине может быть сотня тысяч картинок – не делать же их варианты вручную.
ImageMagick
Как работает изменение размера картинок
По определению, при изменении размера картинки меняется количество пикселей в ней. Если её увеличивают, на выходе будет больше пикселей, чем на входе; при уменьшении – наоборот. Задача состоит в том, как лучше всего сохранить содержимое исходной картинки при помощи другого количества пикселей.
Увеличение картинок изобразить проще, так что начнём с него. Рассмотрим картинку с квадратиком 4х4 пикселя, который мы хотим удвоить до 8х8. По сути, мы берём эту картинку и натягиваем на новую сетку – это называется resampling (дискретизация). Чтобы сделать дискретизацию картинки 4х4 на 8х8, нужно куда-то вставить 48 лишних пикселей. У них должен быть какой-то цвет – процесс его подбора зовётся интерполяцией. При дискретизации алгоритм, выбирающий, как работает интерполяция, называется фильтром дискретизации.
Фильтров таких есть множество. Проще всего добавить четыре ряда и четыре столбца любого цвета. Ну, скажем, красного. Это будет фоновая интерполяция, когда на пустых местах появляется цвет фона (красный). В фотошопе это делается через “Image” → “Canvas Size” вместо “Image” → “Image Size”.
Это, конечно, нам не подойдёт. Картинка не будет похожа на исходную. Фоновая интерполяция используется только для добавления новых пикселей, да и тогда она бесполезна при изменении размера.
Ещё одна простая интерполяция – сделать цвет новых пикселей такой же, как у их соседей – это интерполяция по ближайшим соседям. Для картинок, особенно для нашего квадратика, результат будет гораздо лучше.
При понижающей дискретизации, то есть, уменьшении картинки, не так-то просто сделать интерполяцию по ближайшим соседям. Нужно принять, что в математических целях можно оперировать дробными пикселями. Для начала новая сетка применяется к оригинальной картинке. Поскольку пикселей стало меньше, а размер их больше, некоторые из них содержат по нескольку цветов.
Но у настоящих пикселей есть только один цвет. Результирующий цвет каждого пикселя новой решётки определяется цветом по его центру. Поэтому иногда интерполяцию по ближайшим соседям при уменьшении называют точечной дискретизацией.
Но если это что-то посложнее линии и квадратов, такой метод выдаёт зазубренные и квадратные картинки. Он работает быстро, выдаёт мелкие файлы, но выглядит плохо.
Большинство фильтров используют вариации интерполяции по ближайшим соседям – они делают точечную дискретизацию по нескольким точкам и как-то вычисляют некий средний цвет для них. В билинейной интерполяции считается взвешенное среднее цветов.
Но такой фильтр влияет на размер файла, потому что он вместе с округлыми краями добавляет новые цвета. У оригинальной картинки было всего два цвета, теперь же у нас их больше. А при прочих равных, чем больше цветов, тем тяжелее файл.
И что же это означает для нас
Нам нужно как-то уменьшать количество цветов, не теряя в качестве. Больше всего на это влияет выбор фильтра, но и другие настройки тоже могут.
Оптимальные настройки для ImageMagick
Основы ImageMagick
У ImageMagick дофига настроек и функций, и найти нужную довольно тяжело. Нас интересуют две функции, convert и mogrify. Они выполняют схожие действия, но mogrify работает с несколькими файлами сразу, а convert – по одному.
Использовать mogrify можно также, с небольшим дополнением:
Тут IM берёт все файлы JPEG из текущей директории (*.jpg), изменяет их размер до 300 пикселей в ширину и сохраняет их в директории output.
Функции можно комбинировать:
Это тоже изменяет размер input.jpg до 300 пискелей, но устанавливает качество JPEG в 75 перед сохранением в output.jpg.
Тестирование и результаты
Тестируя различные настройки IM, я стремился уменьшить размер файлов, не ухудшая их качества – так, чтобы их не отличить было от опции фотошопа «Save for Web». Я использовал для проверки как субъективное мнение, так и объективное – измерял структурные различия (structural dissimilarity, DSSIM). DSSIM сравнивает две картинки и выдаёт оценку. Чем меньше оценка, тем больше они похожи. 0 означает идентичность. Я добивался оценки DSSIM не более 0,0075. А в одном из исследований в прошлом году было установлено, что обычно люди не могут на глаз отличить картинки с DSSIM менее 0,015.
Протестировав различные изображения разных размеров в форматах JPEG и PNG я пришёл к выводу, что следующие настройки IM создают наименьшие результаты, которые при этом практически неотличимы от выдачи фотошопа:
Разберём их подробнее.
Mogrify или Convert
IM использует convert для обработки картинок по одной, а mogrify обычно нужен для пакетной обработки. В идеальном мире результаты их работы должны совпадать. К сожалению, в convert есть ошибка, из-за которой он игнорирует некоторые из настроек (-define jpeg:fancy-upsampling=off), поэтому пришлось использовать mogrify.
Дискретизация (resampling)
Выбор фильтра дискретизации в IM почему-то запутан. Есть три способа это сделать:
Примеры работы двенадцати различных функций изменения размера
Очевиднее всего использовать –resize, но результаты получаются слишком большими. Я проверил 11 разных функций и обнаружил, что лучше всего с уменьшением справляется –thumbnail, как по размеру, так и по качеству. Эта функция работает в три этапа:
Второй способ выбрать фильтр дискретизации – через –filter. У некоторых функций есть встроенные фильтры, а у других есть фильтры по умолчанию, которые можно поменять. На втором шаге работы –thumbnail используется –filter, потому что там используется функция –resize.
Увеличение чёткости (Sharpening)
Фильтр работает так, что сначала применяется гауссово размытие. Первые два числа – это радиус и сигма (в нашем случае, по 0,25 пикселя). После размытия фильтр сравнивает размытую версию с оригиналом, и там, где яркость отличается более, чем заданный порог (0.065), применяется увеличение чёткости заданной силы (8).
Уменьшение цветности
Как я говорил ранее, основная причина увеличения объёма файлов при изменении размера картинок – добавление новых цветов. Поэтому нужно попытаться уменьшить их количество, но без потери качества.
Один из способов – это постеризация (posterization), когда градиенты заменяются на наборы из чётких цветов. Постеризация уменьшает количество уровней цвета – это то, сколько вариантов остаётся у красного, зелёного и синего каналов. Общее количество цветов картинки будет комбинацией цветов этих каналов.
Постеризация может уменьшить объём файла, но и ухудшить качество. Я предлагаю цифру 136, при которой вы получаете небольшой файл, не теряя особо в качестве.
Оригинал
Уменьшение количества цветов
Дизеринг (Dithering) – процесс, который смягчает последствия уменьшения количества цветов, добавляя шума в цветовые наборы, чтобы создать иллюзию большего количества цветов. В теории это хорошая идея.
После дизеринга
Ошибка дизеринга в IM
Цветовое пространство
Цветовой пространство косвенно относится к количеству цветов на картинке. Это пространтсво определяет, какие цвета доступны. На картинке ниже показано, что пространство цветов ProPhoto RGB содержит больше цветов, чем Adobe RGB, которое, в свою очередь, содержит больше, чем sRGB. И все они содержат цветов меньше, чем видит глаз.
sRGB сделали королём цветовых пространств интернета. Его одобрили W3C и другие организации. Он обязателен к поддержке в CSS Color Module Level 3 и в спецификациях SVG и WebP. На него ссылаются в спецификации PNG. В фотошопе это также это цветовое пространство по умолчанию. Короче, sRGB – лучший выбор для веба, и если вы хотите, чтобы ваши картинки правильно отображались, лучше использовать его.
Качество и сжатие
В форматах с потерей качества вроде JPEG качество и сжатие связаны напрямую – чем больше сжатие, тем ниже качество и меньше объём файла. Поэтому нужно найти баланс.
В моих тестах у контрольных картинок и фотошопа было выставлено качество high, или 60. А в настройках IM я рекомендую использовать 82. Почему?
А у форматов без потери качества вроде PNG, качество и сжатие не связаны. Высокое сжатие не меняет вид картинки, а зависит только от уровня загрузки процессора при её обработке. Если не жалеть компьютеры, то нет причин не выставлять максимальное сжатие PNG.
Мета данные
Прогрессивный рендер
JPEGs и PNGs можно сохранять при помощи прогрессивного (progressive) или последовательно (sequential) рендера. По умолчанию выполняется второй, когда пиксели грузятся по рядам, сверху вниз. Прогрессивный означает, что картинка передаётся и выводится постепенно.
У JPEG прогрессивный рендер может произойти в любое количество шагов – это определяется при сохранении файла. Первый шаг – версия низкого разрешения полной картинки; на каждом последующем появляется версия более высокого разрешения, пока не будет выдана вся картинка в высшем разрешении.
У PNG есть вид прогрессивного рендера под названием Adam7 interlacing, когда пиксели выводятся в семь шагов на основе сетки 8х8.
Оба вида рендера можно настроить в IM через –interlace. Но нужно ли?
Такой рендер увеличивает объём файлов. Долгое время считалось, что его нужно включать, поскольку он улучшает пользовательское восприятие. Даже если идеальная картинка не загрузится сразу, он что-нибудь распознает, и это будет лучше, чем ничего.
В прошлом году по результатам исследования стало видно, что пользователи предпочитают последовательный рендер. Это только одно исследование, но всё равно интересное. Так что я решил рекомендовать использовать последовательный рендер через «-interlace none».
Оптимизация картинок
Оптимизаторов есть множество. Я тестировал image_optim, picopt и ImageOptim, и они все прогоняют картинки через серию разных шагов. Я проверял их по очереди и пришёл к выводу, что лучше прогнать файлы через все три в том порядке, в каком они приведены. Правда, после использования image_optim выгода от picopt и ImageOptim становится минимальной. Если у вас нет лишнего времени и процессорной мощности, то использование более одной оптимизации будет чрезмерным.
Результаты (и что, стоило так мучаться?)
Конечно, настройки мои сложны, но для улучшения пользовательского восприятия они нужны. С радостью сообщаю, что потратив время на тесты, я сумел кардинально уменьшить объёмы файлов, не проиграв в качестве.
В среднем объём файлов уменьшился на 35% по сравнению с опцией фотошопа “Save for Web”.
Сравнение с Photoshop Creative Cloud
Мои настройки без оптимизации оказались даже лучше, чем у фотошопа с оптимизацией!
По сравнению с настройками по умолчанию при изменении размера картинок у IM, мои рекомендации выиграли в среднем 82%.
По сравнению с настройками по умолчанию в WordPress, который «под капотом» использует ImageMagick, мои настройки в среднем выиграли 77%.
По сравнению с другими CMS и инструментами, которые используют ImageMagick, мои настройки выигрывали аж до 144%.
Напоминаю, что все картинки получились неотличимыми от вывода фотошопа.
Как реализовать это в своих проектах
bash shell
А вызывать её нужно так:
Node.js
У npm package под названием imagemagick позволяет использовать ImageMagick. При его использовании можно добавить функцию изменения размера следующим образом:
Grunt
Если вы используете Grunt для запуска задач, то специально для вас я сделал задачу по имени grunt-respimg (npm), которая делает всё, что я описал. В свои проекты её можно включать вот так:
А затем её можно выполнить в файле Grunt:
grunt.initConfig( <
respimg: <
default: <
options: <
widths: [200, 400]
>,
files: [ <
expand: true,
cwd: ‘src/img/’,
src: [‘**.
dest: ‘build/img/’
>]
>
>,
>);
grunt.loadNpmTasks(‘grunt-respimg’);
В PHP ImageMagick интегрирован под именем Imagick. К сожалению, там он ограничен и не умеет выполнять всё то, что я рекомендовал – в частности, настраивать фильтр дискретизации на использование функции thumbnail.
Но вам повезло – я создал модуль php-respimg (packagist), который делает всё нужное. Его можно включить в проект при помощи Composer:
А затем изменять размер картинок вот так:
Content Management Systems
Если ваша CMS работает на PHP, берите секцию «PHP» и делайте из неё плагин. Если вы используете WordPress, то вы можете использовать плагин RICG Responsive Images. После его установки для активации надо будет добавить следующее в файл functions.php:
Другие CMS так или иначе дают доступ к функциям по работе с картинками – обратитесь к их документации.
Быстродействие
В своих тестах я обнаружил, что по сравнению с –resize по умолчанию IM занимал в 2.25 раз больше времени на обработку картинок.
Заключение
Дизайнеры и разработчики очень сильно влияют на то, как работает веб. Мы можем сделать сайты более шустрыми, улучшить их восприятие пользователями, и даже вывести наш контент на новые рынки. Урезание объёма картинок делается довольно просто и сильно влияет на увеличение быстродействия сайта – надеюсь, что вся эта информация окажется полезной для вас и позволит вам улучшить ваш сайт для ваших пользователей.
