OCR für jedes PNG64

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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 PNG64 Format?

Opakes oder binäres transparentes 64-Bit-RGBA

Das PNG32-Bildformat, eine Erweiterung des bekannten Portable Network Graphics (PNG)-Formats, stellt einen speziellen Modus innerhalb der PNG-Familie dar, der für umfassende Farbtiefe und Transparenzunterstützung optimiert ist. Die „32“ in PNG32 entspricht der Anzahl der pro Pixel verwendeten Bits, wobei dieses Format jeweils 8 Bits für die Rot-, Grün-, Blau- und Alphakanäle zuweist. Diese Struktur ermöglicht es PNG32, über 16 Millionen Farben (24 Bits für RGB) anzuzeigen und ein vollständiges Spektrum an Transparenzeinstellungen (8 Bits für Alpha) bereitzustellen, was es zu einer bevorzugten Wahl für detaillierte Bilder macht, die sanfte Farbverläufe und Transparenzeffekte erfordern.

Entstanden aus der Notwendigkeit, die Einschränkungen früherer Formate wie GIF zu überwinden, das nur 256 Farben und eine einzige Transparenzebene (ein oder aus) unterstützt, wurde das PNG-Format als offene Alternative entwickelt. Das PNG-Format, einschließlich PNG32, unterstützt verlustfreie Komprimierung. Das bedeutet, dass das Bild trotz der Reduzierung der Dateigröße beim Speichern keine Details oder Qualität verliert. Diese Eigenschaft ist besonders wichtig für Grafikdesigner und Fotografen, die von ihren digitalen Arbeiten verlangen, dass sie dem Original treu bleiben.

Die technischen Spezifikationen von PNG32 sind in der PNG-Spezifikation (Portable Network Graphics) definiert, die ursprünglich Mitte der 1990er Jahre entwickelt wurde. Die Spezifikation beschreibt die Dateistruktur, einschließlich Header, Chunks und Datencodierungsmethoden. PNG-Dateien beginnen mit einer 8-Byte-Signatur, gefolgt von einer Reihe von Chunks. In PNG32-Bildern umfassen die kritischen Chunks IHDR, der Bildheaderdaten wie Breite, Höhe, Bittiefe und Farbtyp enthält; PLTE, das optional ist und eine Farbpalette enthält; IDAT, das die Bilddaten enthält; und IEND, das das Ende der PNG-Datei markiert.

Eine der herausragenden Eigenschaften des PNG32-Formats ist die Unterstützung eines Alphakanals, der die Transparenz jedes Pixels steuert. Im Gegensatz zu einfacheren Transparenzmethoden, die es einem Pixel ermöglichen, entweder vollständig transparent oder vollständig undurchsichtig zu sein, bietet der Alphakanal in PNG32 256 Transparenzstufen. Das bedeutet, dass ein Pixel unterschiedliche Sichtbarkeitsgrade haben kann, von vollständig transparent bis vollständig undurchsichtig, was komplexe Kompositionen und Überlagerungen ermöglicht, ohne die Qualität der zugrunde liegenden Bilder zu beeinträchtigen.

Die Komprimierung in PNG32-Bildern wird durch eine Kombination aus Filtern und dem DEFLATE-Komprimierungsalgorithmus erreicht. Vor der Komprimierung wird jede Zeile des Bildes gefiltert, um ihre Komplexität zu reduzieren, was die Komprimierung im Wesentlichen erleichtert. Die Wahl des Filters für jede Zeile ist dynamisch, wobei der Algorithmus die effizienteste Option zur Minimierung der Dateigröße auswählt. Nach der Filterung werden die Bilddaten mit DEFLATE komprimiert, einem verlustfreien Datenkomprimierungsalgorithmus, der die Dateigröße reduziert, ohne die Bildqualität zu beeinträchtigen. Die Kombination aus Filterung und DEFLATE-Komprimierung macht PNG32-Dateien kompakt und stellt gleichzeitig sicher, dass die Bilder scharf und klar bleiben.

Die Verwendung des PNG32-Formats hat aufgrund seiner Flexibilität, Qualität und Transparenzfunktionen in verschiedenen Anwendungen, darunter Webdesign, Fotografie und Grafikdesign, breite Akzeptanz gefunden. Im Webdesign werden PNG32-Bilder häufig für Logos, Symbole und andere Elemente verwendet, die gestochen scharfe Details und glatte Transparenzränder erfordern. Dieses Format ist auch in Anwendungen weit verbreitet, bei denen die Bildqualität nicht beeinträchtigt werden darf, wie z. B. in der digitalen Fotografie und in Grafikdesignprojekten. Die Möglichkeit, die Farbtreue und feine Details beizubehalten und gleichzeitig Transparenz zu unterstützen, macht PNG32 zu einem unschätzbaren Werkzeug in diesen Bereichen.

Trotz seiner Vorteile hat das PNG32-Format einige Nachteile, insbesondere in Bezug auf die Dateigröße. Aufgrund seiner hohen Farbtiefe und Transparenzunterstützung können PNG32-Dateien deutlich größer sein als die einfacherer Formate wie JPEG oder das ursprüngliche PNG-Format ohne Alpha-Transparenz. Dies kann zu längeren Ladezeiten auf Websites und einer höheren Bandbreitennutzung führen. Folglich ist PNG32 zwar ideal für Bilder, die hohe Wiedergabetreue und Transparenz erfordern, aber möglicherweise nicht die beste Wahl für alle Anwendungen, insbesondere wenn die Bandbreite oder der Speicherplatz begrenzt ist.

Um einige der Bedenken hinsichtlich der Dateigröße auszuräumen, können verschiedene Optimierungstechniken auf PNG32-Bilder angewendet werden. Tools wie PNGCrush, OptiPNG und TinyPNG verwenden unterschiedliche Strategien, um die Dateigröße zu reduzieren, ohne die Qualität des Bildes zu beeinträchtigen. Diese Tools analysieren das Bild, um unnötige Metadaten zu entfernen, die Komprimierungsparameter anzupassen und sogar die Farbtiefe in Bereichen zu reduzieren, in denen dies die visuelle Qualität nicht wesentlich beeinträchtigt. Während diese Optimierungen PNG32-Dateien handlicher machen können, ist es wichtig, die Reduzierung der Dateigröße mit der Aufrechterhaltung der visuellen Qualität des Bildes in Einklang zu bringen.

Zusätzlich zu seiner Verwendung in statischen Bildern machen die Transparenzfunktionen von PNG32 es zu einer ausgezeichneten Wahl für komplexere grafische Aufgaben, wie z. B. das Erstellen von Sprites für Videospiele oder Überlagerungselementen für die Videoproduktion. Die detaillierte Transparenzsteuerung ermöglicht eine nahtlose Integration von PNG32-Bildern in verschiedene Hintergründe und Einstellungen, wodurch die visuelle Attraktivität digitaler Medien verbessert wird. Seine Fähigkeit, detaillierte Grafiken mit sanfter Transparenz zu verarbeiten, macht es auch für fortschrittliche Webanwendungen und interaktive Medien geeignet, bei denen Benutzererfahrung und visuelle Qualität von größter Bedeutung sind.

Die weit verbreitete Unterstützung für das PNG32-Format auf verschiedenen Softwareplattformen ist ein weiterer wesentlicher Vorteil. Wichtige Webbrowser, Grafikdesignsoftware und Bildbearbeitungstools unterstützen PNG32 ohne weiteres, was es zu einem vielseitigen und leicht zugänglichen Format für Profis und Amateure gleichermaßen macht. Die Aufnahme des Formats in die Industriestandard-Software stellt sicher, dass PNG32 eine zuverlässige Wahl für eine Vielzahl von Anwendungen bleibt, von einfachen Webgrafiken bis hin zu komplexen digitalen Kunstprojekten.

Mit Blick auf die Zukunft können die kontinuierliche Weiterentwicklung von Webtechnologien und Standards für digitale Bildgebung die Rolle und Anwendung des PNG32-Formats beeinflussen. Mit dem Aufkommen neuerer Formate wie WebP und AVIF, die eine vergleichbare Qualität wie PNG32 bieten, aber mit besserer Komprimierung und kleineren Dateigrößen, könnte es zu Verschiebungen in den Präferenzen für bestimmte Anwendungsfälle kommen. Diese neueren Formate bieten überzeugende Alternativen, insbesondere für webbasierte Anwendungen, bei denen Leistung und Ladezeiten entscheidend sind. Die Robustheit, die weit verbreitete Kompatibilität und die überlegene Transparenzbehandlung von PNG32 gewährleisten jedoch seine anhaltende Relevanz in Bereichen, in denen diese Attribute entscheidend sind.

Bildungsressourcen und Communities spielen auch eine entscheidende Rolle bei der Aufrechterhaltung der Relevanz und Nutzung des PNG32-Formats. Durch Tutorials, Foren und Dokumentationen können sowohl neue als auch erfahrene Benutzer mehr über die Vorteile und Anwendungen von PNG32 sowie über Best Practices für seine Verwendung und Optimierung erfahren. Dieser kollektive Wissensaustausch hilft dabei, Herausforderungen im Zusammenhang mit der Dateigröße und anwendungsspezifischen Überlegungen zu bewältigen und stellt sicher, dass das PNG32-Format eine bevorzugte Wahl für hochwertige und transparente Bilder bleibt.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass das PNG32-Bildformat einen bedeutenden Fortschritt in der digitalen Bildgebung darstellt und eine beispiellose Farbtiefe und Transparenzfunktionen bietet. Seine technischen Spezifikationen, einschließlich verlustfreier Komprimierung und Alphakanalunterstützung, machen es zu einer vielseitigen Wahl für eine Vielzahl von Anwendungen, vom Webdesign bis hin zu komplexer digitaler Kunst. Während Überlegungen zur Dateigröße und aufkommende konkurrierende Formate Herausforderungen darstellen, machen die Vorteile von PNG32 in Bezug auf Qualität und Transparenzbehandlung es weiterhin zu einem unverzichtbaren Format in der digitalen Bildlandschaft. Mit dem Fortschritt der digitalen Bildgebungstechnologie wird sich die Rolle von PNG32 weiterentwickeln, aber sein Beitrag zur Ermöglichung hochwertiger, transparenter Bilder wird ein bemerkenswertes Kapitel in der Geschichte der digitalen Grafik bleiben.

Unterstützte Formate

AAI.aai

AAI Dune Bild

AI.ai

Adobe Illustrator CS2

AVIF.avif

AV1 Bildformat

BAYER.bayer

Rohes Bayer-Bild

BMP.bmp

Microsoft Windows Bitmap-Bild

CIN.cin

Cineon-Bilddatei

CLIP.clip

Bild-Clip-Maske

CMYK.cmyk

Rohcyan-, Magenta-, Gelb- und Schwarzproben

CUR.cur

Microsoft-Symbol

DCX.dcx

ZSoft IBM PC mehrseitige Paintbrush

DDS.dds

Microsoft DirectDraw-Oberfläche

DPX.dpx

SMTPE 268M-2003 (DPX 2.0) Bild

DXT1.dxt1

Microsoft DirectDraw-Oberfläche

EPDF.epdf

Eingekapseltes tragbares Dokumentenformat

EPI.epi

Adobe Encapsulated PostScript Interchange-Format

EPS.eps

Adobe Encapsulated PostScript

EPSF.epsf

Adobe Encapsulated PostScript

EPSI.epsi

Adobe Encapsulated PostScript Interchange-Format

EPT.ept

Eingekapseltes PostScript mit TIFF-Vorschau

EPT2.ept2

Eingekapseltes PostScript Level II mit TIFF-Vorschau

EXR.exr

Bild mit hohem Dynamikbereich (HDR)

FF.ff

Farbfeld

FITS.fits

Flexibles Bildtransport-System

GIF.gif

CompuServe-Grafikaustauschformat

HDR.hdr

Bild mit hohem Dynamikbereich (HDR)

HEIC.heic

Hocheffizienter Bildcontainer

HRZ.hrz

Slow Scan TeleVision

ICO.ico

Microsoft-Symbol

ICON.icon

Microsoft-Symbol

J2C.j2c

JPEG-2000 Codestream

J2K.j2k

JPEG-2000 Codestream

JNG.jng

JPEG Network Graphics

JP2.jp2

JPEG-2000 Dateiformat Syntax

JPE.jpe

Joint Photographic Experts Group JFIF-Format

JPEG.jpeg

Joint Photographic Experts Group JFIF-Format

JPG.jpg

Joint Photographic Experts Group JFIF-Format

JPM.jpm

JPEG-2000 Dateiformat Syntax

JPS.jps

Joint Photographic Experts Group JPS-Format

JPT.jpt

JPEG-2000 Dateiformat Syntax

JXL.jxl

JPEG XL-Bild

MAP.map

Multi-Resolution Seamless Image Database (MrSID)

MAT.mat

MATLAB-Level-5-Bildformat

PAL.pal

Palm-Pixmap

PALM.palm

Palm-Pixmap

PAM.pam

Allgemeines zweidimensionales Bitmap-Format

PBM.pbm

Portable Bitmap-Format (schwarz-weiß)

PCD.pcd

Photo-CD

PCT.pct

Apple Macintosh QuickDraw/PICT

PCX.pcx

ZSoft IBM PC Paintbrush

PDB.pdb

Palm Database ImageViewer-Format

PDF.pdf

Portable Document Format

PDFA.pdfa

Portable Document Archive-Format

PFM.pfm

Portable Float-Format

PGM.pgm

Portable Graymap-Format (Graustufen)

PGX.pgx

JPEG-2000 unkomprimiertes Format

PICT.pict

Apple Macintosh QuickDraw/PICT

PJPEG.pjpeg

Joint Photographic Experts Group JFIF-Format

PNG.png

Portable Network Graphics

PNG00.png00

PNG mit Bit-Tiefe und Farbtyp vom Originalbild erben

PNG24.png24

Opakes oder binäres transparentes 24-Bit-RGB (zlib 1.2.11)

PNG32.png32

Opakes oder binäres transparentes 32-Bit-RGBA

PNG48.png48

Opakes oder binäres transparentes 48-Bit-RGB

PNG64.png64

Opakes oder binäres transparentes 64-Bit-RGBA

PNG8.png8

Opakes oder binäres transparentes 8-Bit-Indexed

PNM.pnm

Portable Anymap

PPM.ppm

Portable Pixmap-Format (Farbe)

PS.ps

Adobe PostScript-Datei

PSB.psb

Adobe Large Document-Format

PSD.psd

Adobe Photoshop-Bitmap

RGB.rgb

Rohdaten für rote, grüne und blaue Proben

RGBA.rgba

Rohdaten für rote, grüne, blaue und Alpha-Proben

RGBO.rgbo

Rohdaten für rote, grüne, blaue und Opazität-Proben

SIX.six

DEC SIXEL-Grafikformat

SUN.sun

Sun Rasterfile

SVG.svg

Skalierbare Vektorgrafiken

TIFF.tiff

Tagged Image File Format

VDA.vda

Truevision-Targa-Bild

VIPS.vips

VIPS-Bild

WBMP.wbmp

Wireless Bitmap (Level 0) Bild

WEBP.webp

WebP-Bildformat

YUV.yuv

CCIR 601 4:1:1 oder 4:2:2

Häufig gestellte Fragen

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