OCR für jedes GIF

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Optische Zeichenerkennung (OCR) wandelt Bilder von Text – Scans, Smartphone-Fotos, PDFs – in maschinenlesbare Zeichenketten und zunehmend in strukturierte Daten um. Moderne OCR ist eine Pipeline, die ein Bild bereinigt, Text findet, ihn liest und umfassende Metadaten exportiert, damit nachgelagerte Systeme Felder suchen, indizieren oder extrahieren können. Zwei weit verbreitete Ausgabestandards sind hOCR, ein HTML-Mikroformat für Text und Layout, und ALTO XML, ein auf Bibliotheken/Archive ausgerichtetes Schema; beide erhalten Positionen, Lesereihenfolge und andere Layout-Hinweise und werden von populären Engines wie Tesseractunterstützt.

Eine kurze Tour durch die Pipeline

Vorverarbeitung. Die OCR-Qualität beginnt mit der Bildbereinigung: Graustufenumwandlung, Entrauschen, Schwellenwertbildung (Binarisierung) und Schräglagenkorrektur. Kanonische OpenCV-Tutorials behandeln globale, adaptive und Otsu Schwellenwertbildung – unerlässlich für Dokumente mit ungleichmäßiger Beleuchtung oder bimodalen Histogrammen. Wenn die Beleuchtung innerhalb einer Seite variiert (denken Sie an Handy-Schnappschüsse), übertreffen adaptive Methoden oft einen einzigen globalen Schwellenwert; Otsu wählt automatisch einen Schwellenwert durch Analyse des Histogramms. Die Neigungskorrektur ist ebenso wichtig: Hough-basierte Schräglagenkorrektur (Hough-Linientransformation) in Verbindung mit Otsu-Binarisierung ist ein gängiges und effektives Rezept in Produktions-Vorverarbeitungspipelines.

Erkennung vs. Erkennung. OCR wird typischerweise in Texterkennung (wo ist der Text?) und Texterkennung (was steht da?) unterteilt. In natürlichen Szenen und vielen Scans sind vollständig konvolutionale Detektoren wie EAST effizient bei der Vorhersage von Vierecken auf Wort- oder Zeilenebene ohne aufwändige Vorschlagsphasen und sind in gängigen Toolkits implementiert (z. B. OpenCVs Tutorial zur Texterkennung). Bei komplexen Seiten (Zeitungen, Formulare, Bücher) sind die Segmentierung von Zeilen/Regionen und die Inferenz der Lesereihenfolge von Bedeutung:Kraken implementiert traditionelle Zonen-/Zeilensegmentierung und neuronale Grundlinien-Segmentierung, mit expliziter Unterstützung für verschiedene Schriften und Richtungen (LTR/RTL/vertikal).

Erkennungsmodelle. Das klassische Open-Source-Arbeitspferd Tesseract (von Google als Open Source veröffentlicht, mit Wurzeln bei HP) entwickelte sich von einem Zeichenklassifikator zu einem LSTM-basierten Sequenz- Erkenner und kann durchsuchbare PDFs, hOCR/ALTO-freundliche Ausgabenund mehr über die CLI ausgeben. Moderne Erkenner setzen auf Sequenzmodellierung ohne vorsegmentierte Zeichen. Connectionist Temporal Classification (CTC) bleibt grundlegend und lernt die Ausrichtungen zwischen Eingabemerkmalfolgen und Ausgabezeichenfolgen; es wird häufig in Handschrift- und Szenentext-Pipelines verwendet.

In den letzten Jahren haben Transformer die OCR neu gestaltet. TrOCR verwendet einen Vision-Transformer-Encoder plus einen Text-Transformer-Decoder, trainiert auf großen synthetischen Korpora und dann feinabgestimmt auf realen Daten, mit starker Leistung bei gedruckten, handschriftlichen und Szenentext-Benchmarks (siehe auch Hugging Face-Dokumentation). Parallel dazu umgehen einige Systeme OCR für das nachgelagerte Verständnis: Donut (Document Understanding Transformer) ist ein OCR-freier Encoder-Decoder, der direkt strukturierte Antworten (wie Schlüssel-Wert-JSON) aus Dokumenten- bildern ausgibt (Repo, Modellkarte), um Fehlerakkumulation zu vermeiden, wenn ein separater OCR-Schritt ein IE-System speist.

Engines und Bibliotheken

Wenn Sie eine umfassende Texterkennung für viele Schriften wünschen, bietet EasyOCR eine einfache API mit über 80 Sprachmodellen, die Boxen, Text und Konfidenzen zurückgibt – praktisch für Prototypen und nicht-lateinische Schriften. Für historische Dokumente glänzt Kraken mit Grundliniensegmentierung und schriftbewusster Lesereihenfolge; für flexibles Training auf Zeilenebene, Calamari baut auf der Ocropy-Linie auf (Ocropy) mit (Multi-)LSTM+CTC-Erkennern und einer CLI zur Feinabstimmung benutzerdefinierter Modelle.

Datensätze und Benchmarks

Generalisierung hängt von Daten ab. Für Handschrift bietet die IAM Handwriting Database schreiberdiverse englische Sätze für Training und Evaluierung; sie ist ein langjähriger Referenzdatensatz für Zeilen- und Worterkennung. Für Szenentext hat COCO-Text umfangreiche Annotationen über MS-COCO gelegt, mit Labels für gedruckt/handschriftlich, lesbar/unlesbar, Schrift und vollständigen Transkriptionen (siehe auch die ursprüngliche Projektseite). Das Feld stützt sich auch stark auf synthetisches Vortraining: SynthText in the Wild rendert Text in Fotografien mit realistischer Geometrie und Beleuchtung und liefert riesige Datenmengen zum Vortrainieren von Detektoren und Erkennern (Referenz Code & Daten).

Wettbewerbe unter dem Dach von ICDARs Robust Reading halten die Evaluierung auf dem Boden. Jüngste Aufgaben betonen die End-to-End-Erkennung/Lesung und umfassen das Verknüpfen von Wörtern zu Phrasen, wobei der offizielle Code Präzision/Recall/F-Score, Intersection-over-Union (IoU) und zeichenbasierte Edit-Distanz-Metriken meldet – was widerspiegelt, was Praktiker verfolgen sollten.

Ausgabeformate und nachgelagerte Nutzung

OCR endet selten bei reinem Text. Archive und digitale Bibliotheken bevorzugen ALTO XML , da es das physische Layout (Blöcke/Zeilen/Wörter mit Koordinaten) neben dem Inhalt kodiert und gut mit METS-Verpackungen harmoniert. Das hOCR Mikroformat hingegen bettet dieselbe Idee in HTML/CSS ein, indem es Klassen wie ocr_line und ocrx_word verwendet, was die Anzeige, Bearbeitung und Transformation mit Web-Werkzeugen erleichtert. Tesseract bietet beides – z. B. die Erzeugung von hOCR oder durchsuchbaren PDFs direkt über die CLI (PDF-Ausgabe-Anleitung); Python-Wrapper wie pytesseract bieten zusätzlichen Komfort. Es gibt Konverter, um zwischen hOCR und ALTO zu übersetzen, wenn Repositories feste Aufnahme- standards haben – siehe diese kuratierte Liste von OCR-Dateiformat-Tools.

Praktische Anleitung

  • Beginnen Sie mit Daten & Sauberkeit. Wenn Ihre Bilder Handyfotos oder Scans gemischter Qualität sind, investieren Sie in Schwellenwertbildung (adaptiv & Otsu) und Schräglagenkorrektur (Hough) vor jeder Modellabstimmung. Sie werden oft mehr von einem robusten Vorverarbeitungsrezept profitieren als vom Austausch von Erkennern.
  • Wählen Sie den richtigen Detektor. Für gescannte Seiten mit regelmäßigen Spalten kann ein Seitensegmentierer (Zonen → Zeilen) ausreichen; für natürliche Bilder sind Single-Shot-Detektoren wie EAST starke Baselines und lassen sich in viele Toolkits integrieren (OpenCV-Beispiel).
  • Wählen Sie einen Erkenner, der zu Ihrem Text passt. Für gedrucktes Latein ist Tesseract (LSTM/OEM) robust und schnell; für Multi-Skript oder schnelle Prototypen ist EasyOCR produktiv; für Handschrift oder historische Schriftarten sollten Sie Kraken oder Calamari in Betracht ziehen und eine Feinabstimmung planen. Wenn Sie eine enge Kopplung an das Dokumentenverständnis benötigen (Schlüssel-Wert-Extraktion, VQA), evaluieren Sie TrOCR (OCR) versus Donut (OCR-frei) auf Ihrem Schema – Donut kann einen ganzen Integrationsschritt entfernen.
  • Messen Sie, was zählt. Für End-to-End-Systeme melden Sie Erkennungs- F-Score und Erkennungs-CER/WER (beide basierend auf Levenshtein- Edit-Distanz; siehe CTC); für layoutlastige Aufgaben verfolgen Sie IoU/Dichtheit und zeichenbasierte normalisierte Edit-Distanz wie in ICDAR RRC Evaluierungskits.
  • Exportieren Sie reichhaltige Ausgaben. Bevorzugen Sie hOCR /ALTO (oder beides), damit Sie Koordinaten und Lesereihenfolge beibehalten – entscheidend für die Hervorhebung von Suchtreffern, Tabellen-/Feld- extraktion und Provenienz. Tesseracts CLI und pytesseract machen dies zu einem Einzeiler.

Blick nach vorn

Der stärkste Trend ist die Konvergenz: Erkennung, Erkennung, Sprachmodellierung und sogar aufgabenspezifische Dekodierung verschmelzen zu einheitlichen Transformer-Stacks. Vortraining auf großen synthetischen Korpora bleibt ein Kraftmultiplikator. OCR-freie Modelle werden aggressiv konkurrieren, wo immer das Ziel strukturierte Ausgaben anstelle von wörtlichen Transkripten sind. Erwarten Sie auch hybride Bereitstellungen: einen leichtgewichtigen Detektor plus einen TrOCR-Stil- Erkenner für Langformtext und ein Donut-Stil-Modell für Formulare und Belege.

Weiterführende Literatur & Tools

Tesseract (GitHub) · Tesseract-Dokumentation · hOCR-Spezifikation · ALTO-Hintergrund · EAST-Detektor · OpenCV-Texterkennung · TrOCR · Donut · COCO-Text · SynthText · Kraken · Calamari OCR · ICDAR RRC · pytesseract · IAM Handschrift · OCR-Dateiformat-Tools · EasyOCR

Häufig gestellte Fragen

Was ist OCR?

Die Optical Character Recognition (OCR) ist eine Technologie, die verwendet wird, um verschiedene Arten von Dokumenten, wie gescannte Papiere, PDF-Dateien oder Bilder, die mit einer Digitalkamera aufgenommen wurden, in bearbeitbare und durchsuchbare Daten umzuwandeln.

Wie funktioniert OCR?

OCR funktioniert, indem es ein Eingabebild oder Dokument scannt, das Bild in einzelne Zeichen segmentiert und jedes Zeichen mit einer Datenbank von Zeichenformen mit Hilfe von Mustererkennung oder Feature-Erkennung vergleicht.

Welches sind einige praktische Anwendungen von OCR?

OCR wird in einer Vielzahl von Bereichen und Anwendungen genutzt, einschließlich der Digitalisierung von gedruckten Dokumenten, der Aktivierung von Text-zu-Sprachdiensten, der Automatisierung von Dateneingabeprozessen und der Unterstützung von sehbehinderten Benutzern bei der Interaktion mit Texten.

Ist OCR immer 100% genau?

Obwohl große Fortschritte in der OCR-Technologie gemacht wurden, ist sie nicht unfehlbar. Die Genauigkeit kann abhängig von der Qualität des Originaldokuments und den Spezifika der verwendeten OCR-Software variieren.

Kann OCR Handschrift erkennen?

Obwohl OCR hauptsächlich für gedruckten Text konzipiert wurde, können einige fortschrittliche OCR-Systeme auch klare und konsistente Handschriften erkennen. Allerdings ist die Handschriftenerkennung in der Regel weniger genau aufgrund der großen Variation in individuellen Schreibstilen.

Kann OCR mehrere Sprachen verarbeiten?

Ja, viele OCR-Software-Systeme können mehrere Sprachen erkennen. Es ist jedoch wichtig zu gewährleisten, dass die spezifische Sprache von der von Ihnen verwendeten Software unterstützt wird.

Was ist der Unterschied zwischen OCR und ICR?

OCR steht für Optical Character Recognition und wird verwendet, um gedruckten Text zu erkennen, während ICR für Intelligent Character Recognition steht und wird zur Fortschrittlicheren Erkennung von handschriftlichen Text verwendet.

Funktioniert OCR mit jeder Schrift- und Textgröße?

OCR funktioniert am besten mit klaren, leicht lesbaren Schriftarten und Standard-Textgrößen. Obwohl es mit verschiedenen Schriftarten und Größen arbeiten kann, neigt die Genauigkeit dazu, zu sinken, wenn man mit ungewöhnlichen Schriftarten oder sehr kleinen Textgrößen umgeht.

Was sind die Grenzen der OCR-Technologie?

OCR kann Probleme haben mit niedrigauflösenden Dokumenten, komplexen Schriftarten, schlecht gedruckten Texten, Handschriften und Dokumenten mit Hintergründen, die den Text stören. Außerdem kann es, obwohl es mit vielen Sprachen arbeiten kann, nicht jede Sprache perfekt abdecken.

Kann OCR farbigen Text oder farbige Hintergründe scannen?

Ja, OCR kann farbigen Text und Hintergründe scannen, obwohl es in der Regel effektiver mit Hochkontrast-Farbkombinationen ist, wie schwarzem Text auf weißem Hintergrund. Die Genauigkeit kann abnehmen, wenn Text und Hintergrundfarben nicht genug Kontrast aufweisen.

Was ist das GIF Format?

CompuServe-Grafikaustauschformat

Das G4-Bildformat, auch bekannt als Group 4-Komprimierung, ist ein digitales Bildkomprimierungsschema, das häufig bei Faxübertragungen und beim Scannen verwendet wird. Es ist Teil der TIFF-Familie (Tagged Image File Format) und wurde speziell für die effiziente Komprimierung von Schwarzweiß- oder Monochrombilddaten entwickelt. Das Hauptziel des G4-Bildformats besteht darin, die Dateigröße eines Bildes zu reduzieren, ohne die Qualität wesentlich zu beeinträchtigen, wodurch es für hochauflösende Scans von Textdokumenten, technischen Zeichnungen und anderen monochromen Bildern geeignet ist.

Um das G4-Bildformat zu verstehen, muss man mit seinem Vorgänger, dem Group 3 (G3)-Komprimierungsschema, vertraut sein. G3, das in früheren Faxgeräten verwendet wurde, legte den Grundstein für die Monochrombildkomprimierung, indem es Techniken wie die eindimensionale (1D) Lauflängenkodierung einführte. G3 hatte jedoch Einschränkungen in der Komprimierungseffizienz, insbesondere bei komplexeren oder detaillierteren Bildern. Um diese Einschränkungen zu beheben und die Komprimierungsfunktionen zu verbessern, wurde das G4-Format mit einem zweidimensionalen (2D)-Kodierungsschema eingeführt, das die Komprimierungseffizienz insbesondere bei Bildern mit sich wiederholenden Mustern verbessert.

Das Kernprinzip hinter dem Komprimierungsalgorithmus des G4-Formats ist die Verwendung der zweidimensionalen (2D) Modified READ (Relative Element Address Designate)-Kodierung. Dieser Ansatz baut auf dem Grundkonzept der Lauflängenkodierung auf, bei der die Sequenz ähnlich gefärbter Pixel (typischerweise schwarz oder weiß im Fall von G4) als einzelner Datenpunkt gespeichert wird, der die Farbe und die Anzahl aufeinanderfolgender Pixel angibt. Im 2D-Kodierungsschema untersucht G4 anstelle der unabhängigen Behandlung jeder Zeile im Bild die Unterschiede zwischen benachbarten Zeilen. Diese Methode identifiziert und komprimiert effizient sich wiederholende Muster über die Zeilen hinweg und reduziert so die Dateigröße von Bildern mit konsistenten Mustern erheblich.

Beim G4-Kodierungsprozess wird jede Pixelzeile mit der direkt darüber liegenden Zeile verglichen, die als Referenzzeile bezeichnet wird. Der Algorithmus erkennt Änderungen in der Pixelfarbe (Übergänge von Schwarz zu Weiß und umgekehrt) und kodiert die Abstände zwischen diesen Änderungen anstelle der absoluten Positionen der Pixel. Durch die Kodierung dieser Unterschiede komprimiert G4 Daten effizient, insbesondere in Dokumenten, in denen viele Zeilen ähnlich oder identisch sind. Diese relative Kodierungsmethode nutzt die Tatsache, dass Text- und Linienzeichnunginhalte oft sich wiederholende Muster aufweisen, wodurch G4 besonders gut für die Komprimierung gescannter Dokumente und technischer Zeichnungen geeignet ist.

Ein bemerkenswertes Merkmal des G4-Komprimierungsalgorithmus ist sein „Minimalismus“ im Kodierungsaufwand. Er verzichtet auf die Verwendung traditioneller Markierungen oder Header innerhalb des komprimierten Datenstroms für einzelne Zeilen oder Segmente. Stattdessen verwendet G4 einen kompakten Satz von Codes, um die Längen von Läufen und die Verschiebungen zwischen Referenz- und Kodierzeilen darzustellen. Diese Strategie trägt erheblich zu den hohen Komprimierungsraten von G4 bei, indem sie die während des Kodierungsprozesses eingeführten zusätzlichen Daten minimiert und sicherstellt, dass die komprimierte Datei so klein wie möglich ist.

Die Komprimierungseffizienz ist ein kritischer Aspekt der Attraktivität des G4-Formats, aber seine Auswirkungen auf die Bildqualität verdienen Aufmerksamkeit. Trotz seiner hohen Komprimierungsraten gewährleistet G4 eine verlustfreie Datenkomprimierung. Das bedeutet, dass ein G4-komprimiertes Bild beim Dekomprimieren ohne Detail- oder Qualitätsverlust in seinen ursprünglichen Zustand zurückversetzt wird. Diese verlustfreie Natur ist für Anwendungen unerlässlich, bei denen die Genauigkeit des reproduzierten Bildes entscheidend ist, wie z. B. juristische Dokumente, Architekturpläne und gescannte Texte.

Die Integration des G4-Bildformats in die TIFF-Spezifikation erhöht seine Vielseitigkeit und seinen Nutzen. TIFF, ein flexibles und weit verbreitetes Bilddateiformat, ermöglicht die Einbindung verschiedener Komprimierungsschemata, einschließlich G4, ohne die von TIFF gebotene Funktionalität zu beeinträchtigen, wie z. B. die Unterstützung mehrerer Bilder in einer einzigen Datei, die Speicherung von Metadaten und die Kompatibilität über verschiedene Plattformen und Geräte hinweg. Diese Integration bedeutet, dass Benutzer von der effizienten Komprimierung von G4 profitieren können, während sie gleichzeitig die umfangreichen Funktionen und die weit verbreitete Kompatibilität des TIFF-Formats beibehalten.

Die Verwendung des G4-Bildformats bringt jedoch einige Überlegungen und Einschränkungen mit sich, die Benutzer beachten müssen. Beispielsweise hängt die Effizienz der G4-Komprimierung stark vom Inhalt des Bildes ab. Bilder mit großen Bereichen einheitlicher Farbe oder sich wiederholenden Mustern werden effektiver komprimiert als solche mit zufälligem oder sehr detailliertem Inhalt. Diese Eigenschaft bedeutet, dass G4 zwar hervorragend für Textdokumente und einfache Linienzeichnungen geeignet ist, seine Komprimierungseffizienz und -effektivität jedoch bei Fotos oder komplexen Graustufenbildern abnehmen kann.

Darüber hinaus wird die Leistung der G4-Komprimierung und -Dekomprimierung durch die verfügbaren Rechenressourcen beeinflusst. Die zweidimensionale Analyse, die an den Kodierungs- und Dekodierungsprozessen beteiligt ist, erfordert mehr Rechenleistung als einfachere, eindimensionale Schemata. Daher können Geräte mit begrenzter Rechenkapazität, wie z. B. ältere Faxgeräte oder Scanner, bei der Arbeit mit G4-komprimierten Bildern langsamere Verarbeitungszeiten aufweisen. Dieser Rechenaufwand muss gegen die Vorteile reduzierter Dateigrößen und Speicheranforderungen abgewogen werden.

Trotz dieser Überlegungen unterstreicht die Übernahme des G4-Bildformats in verschiedenen Anwendungen seinen Wert. Im Bereich der Dokumentarchivierung und digitalen Bibliotheken ist die Fähigkeit von G4, Dateigrößen erheblich zu reduzieren, ohne Details zu opfern, eine ideale Wahl. Diese Effizienz unterstützt die elektronische Speicherung großer Dokumentmengen und erleichtert den Zugriff, die gemeinsame Nutzung und die Aufbewahrung. Darüber hinaus führen im Kontext der Faxübertragung die reduzierten Dateigrößen zu schnelleren Übertragungszeiten, wodurch Kosten gespart und die Effizienz der Kommunikation verbessert wird.

Die technischen Spezifikationen und die Leistung des G4-Bildformats belegen seine Stärken in bestimmten Anwendungen, aber um seine praktischen Auswirkungen zu verstehen, ist eine Untersuchung realer Nutzungsszenarien erforderlich. Beispielsweise ermöglicht die G4-Komprimierung im Rechtsbereich, in dem die Integrität und Lesbarkeit von Dokumenten von größter Bedeutung sind, die effiziente elektronische Ablage von Falldokumenten, wodurch sichergestellt wird, dass kritische Informationen genau aufbewahrt werden und gleichzeitig der Speicherplatz minimiert wird. In ähnlicher Weise erleichtert die G4-Komprimierung im Bereich des Ingenieurwesens, in dem detaillierte Pläne und Zeichnungen üblich sind, die digitale Verwaltung von Projektdokumenten, ohne die Klarheit oder Genauigkeit zu beeinträchtigen.

Zukünftige Entwicklungen in der Bildkomprimierung und die anhaltende Relevanz des G4-Formats hängen von der sich weiterentwickelnden Technologie und den Bedürfnissen der Benutzer ab. Mit dem Fortschritt der digitalen Bildgebungs- und Dokumentverwaltungstechnologien können sich neue Herausforderungen und Möglichkeiten für die Verbesserung von Komprimierungsalgorithmen ergeben. Die Prinzipien, die der G4-Komprimierung zugrunde liegen, insbesondere ihr Fokus auf verlustfreie Datenspeicherung und Effizienz bei der Verarbeitung monochromer Bilder, werden wahrscheinlich zukünftige Innovationen in der Bildkomprimierung inspirieren und sicherstellen, dass ihr Vermächtnis nachfolgende Generationen von Komprimierungsstandards beeinflusst.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass das G4-Bildformat einen bedeutenden Fortschritt in der Monochrombildkomprimierungstechnologie darstellt. Seine Integration in die TIFF-Spezifikation und seine Verwendung in Anwendungen, die eine qualitativ hochwertige, verlustfreie Bildwiedergabe erfordern, unterstreichen seine Bedeutung. Obwohl es Überlegungen hinsichtlich seiner Komprimierungseffizienz für verschiedene Inhaltstypen und der für seine Verarbeitung erforderlichen Rechenressourcen gibt, machen die Vorteile von G4, insbesondere im Hinblick auf die Reduzierung von Speicher- und Übertragungskosten, es zu einem wertvollen Werkzeug in den Bereichen digitale Bildgebung und Dokumentenverwaltung. Mit der Weiterentwicklung der Technologien werden die im G4-Format verkörperten Prinzipien weiterhin eine Rolle bei der Entwicklung zukünftiger Bildkomprimierungsmethoden spielen.

Unterstützte Formate

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AAI Dune Bild

AI.ai

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AV1 Bildformat

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Rohes Bayer-Bild

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ZSoft IBM PC mehrseitige Paintbrush

DDS.dds

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DPX.dpx

SMTPE 268M-2003 (DPX 2.0) Bild

DXT1.dxt1

Microsoft DirectDraw-Oberfläche

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EPI.epi

Adobe Encapsulated PostScript Interchange-Format

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Adobe Encapsulated PostScript

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Adobe Encapsulated PostScript

EPSI.epsi

Adobe Encapsulated PostScript Interchange-Format

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JPEG-2000 Codestream

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Joint Photographic Experts Group JFIF-Format

JPEG.jpeg

Joint Photographic Experts Group JFIF-Format

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Joint Photographic Experts Group JFIF-Format

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JPEG-2000 Dateiformat Syntax

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Joint Photographic Experts Group JPS-Format

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JPEG-2000 Dateiformat Syntax

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Multi-Resolution Seamless Image Database (MrSID)

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PDFA.pdfa

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Portable Float-Format

PGM.pgm

Portable Graymap-Format (Graustufen)

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PJPEG.pjpeg

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Rohdaten für rote, grüne, blaue und Alpha-Proben

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Rohdaten für rote, grüne, blaue und Opazität-Proben

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