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El Reconocimiento Óptico de Caracteres (OCR) convierte imágenes de texto—escaneos, fotos de smartphone, PDFs—en cadenas legibles por máquina y, cada vez más, en datos estructurados. El OCR moderno es una tubería que limpia una imagen, encuentra texto, lo lee y exporta metadatos ricos para que los sistemas posteriores puedan buscar, indexar o extraer campos. Dos estándares de salida ampliamente utilizados son hOCR, un microformato HTML para texto y diseño, y ALTO XML, un esquema orientado a bibliotecas/archivos; ambos preservan posiciones, orden de lectura y otras pistas de diseño y son compatibles con motores populares como Tesseract.
Un recorrido rápido por la tubería
Preprocesamiento. La calidad del OCR comienza con la limpieza de la imagen: conversión a escala de grises, eliminación de ruido, umbralización (binarización) y corrección de inclinación. Los tutoriales canónicos de OpenCV cubren umbralización global, adaptativa y Otsu —elementos básicos para documentos con iluminación no uniforme o histogramas bimodales. Cuando la iluminación varía dentro de una página (piense en las instantáneas del teléfono), los métodos adaptativos a menudo superan a un único umbral global; Otsu elige automáticamente un umbral analizando el histograma. La corrección de la inclinación es igualmente importante: la corrección de inclinación basada en Hough (Transformada de Hough Line) junto con la binarización de Otsu es una receta común y efectiva en las tuberías de preprocesamiento de producción.
Detección vs. reconocimiento. El OCR se divide típicamente en detección de texto (¿dónde está el texto?) y reconocimiento de texto (¿qué dice?). En escenas naturales y muchos escaneos, los detectores totalmente convolucionales como EAST predicen eficientemente cuadriláteros a nivel de palabra o línea sin pesadas etapas de propuesta y se implementan en kits de herramientas comunes (por ejemplo, tutorial de detección de texto de OpenCV). En páginas complejas (periódicos, formularios, libros), la segmentación de líneas/regiones y la inferencia del orden de lectura son importantes:Kraken implementa la segmentación tradicional de zonas/líneas y la segmentación neuronal de línea de base, con soporte explícito para diferentes escrituras y direcciones (LTR/RTL/vertical).
Modelos de reconocimiento. El clásico caballo de batalla de código abierto Tesseract (de código abierto por Google, con raíces en HP) evolucionó de un clasificador de caracteres a un reconocedor de secuencias basado en LSTM y puede emitir archivos PDF con capacidad de búsqueda, salidas compatibles con hOCR/ALTO, y más desde la CLI. Los reconocedores modernos se basan en el modelado de secuencias sin caracteres presegmentados. Clasificación Temporal Conexionista (CTC) sigue siendo fundamental, aprendiendo alineaciones entre secuencias de características de entrada y cadenas de etiquetas de salida; se utiliza ampliamente en tuberías de escritura a mano y texto de escena.
En los últimos años, los Transformers han remodelado el OCR. TrOCR utiliza un codificador Vision Transformer más un decodificador Text Transformer, entrenado en grandes corpus sintéticos y luego ajustado en datos reales, con un sólido rendimiento en benchmarks de texto impreso, manuscrito y de escena (véase también documentación de Hugging Face). En paralelo, algunos sistemas eluden el OCR para la comprensión posterior: Donut (Document Understanding Transformer) es un codificador-decodificador sin OCR que genera directamente respuestas estructuradas (como JSON de clave-valor) a partir de imágenes de documentos (repositorio, tarjeta de modelo), evitando la acumulación de errores cuando un paso de OCR separado alimenta un sistema de IE.
Motores y bibliotecas
Si desea una lectura de texto con todo incluido en muchas escrituras, EasyOCR ofrece una API simple con más de 80 modelos de lenguaje, que devuelve cuadros, texto y confidencias, útil para prototipos y escrituras no latinas. Para documentos históricos, Kraken brilla con la segmentación de línea de base y el orden de lectura consciente de la escritura; para un entrenamiento flexible a nivel de línea, Calamari se basa en el linaje de Ocropy (Ocropy) con reconocedores (multi-)LSTM+CTC y una CLI para ajustar modelos personalizados.
Conjuntos de datos y benchmarks
La generalización depende de los datos. Para la escritura a mano, la Base de datos de escritura a mano IAM proporciona oraciones en inglés de diversos escritores para entrenamiento y evaluación; es un conjunto de referencia de larga data para el reconocimiento de líneas y palabras. Para el texto de escena, COCO-Text superpuso anotaciones extensas sobre MS-COCO, con etiquetas para texto impreso/manuscrito, legible/ilegible, escritura y transcripciones completas (véase también la página original del proyecto). El campo también depende en gran medida del preentrenamiento sintético: SynthText in the Wild representa texto en fotografías con geometría e iluminación realistas, proporcionando enormes volúmenes de datos para preentrenar detectores y reconocedores (referencia código y datos).
Las competiciones bajo el paraguas de Lectura Robusta de ICDAR mantienen la evaluación fundamentada. Las tareas recientes enfatizan la detección/lectura de extremo a extremo e incluyen la vinculación de palabras en frases, con el código oficial informando precisión/recuperación/puntuación F, intersección sobre unión (IoU) y métricas de distancia de edición a nivel de carácter, lo que refleja lo que los profesionales deben rastrear.
Formatos de salida y uso posterior
El OCR rara vez termina en texto plano. Los archivos y las bibliotecas digitales prefieren ALTO XML porque codifica el diseño físico (bloques/líneas/palabras con coordenadas) junto con el contenido, y se combina bien con el empaquetado METS. El microformato hOCR , por el contrario, incorpora la misma idea en HTML/CSS utilizando clases como ocr_line y ocrx_word, lo que facilita su visualización, edición y transformación con herramientas web. Tesseract expone ambos, por ejemplo, generando hOCR o PDF con capacidad de búsqueda directamente desde la CLI (guía de salida de PDF); los envoltorios de Python como pytesseract añaden comodidad. Existen convertidores para traducir entre hOCR y ALTO cuando los repositorios tienen estándares de ingesta fijos —véase esta lista curada de herramientas de formato de archivo OCR.
Orientación práctica
- Comience con los datos y la limpieza. Si sus imágenes son fotos de teléfono o escaneos de calidad mixta, invierta en umbralización (adaptativa y Otsu) y corrección de inclinación (Hough) antes de cualquier ajuste del modelo. A menudo obtendrá más de una receta de preprocesamiento robusta que de cambiar de reconocedores.
- Elija el detector adecuado. Para páginas escaneadas con columnas regulares, un segmentador de páginas (zonas → líneas) puede ser suficiente; para imágenes naturales, los detectores de un solo disparo como EAST son líneas de base sólidas y se conectan a muchos kits de herramientas (ejemplo de OpenCV).
- Elija un reconocedor que coincida con su texto. Para el latín impreso, Tesseract (LSTM/OEM) es robusto y rápido; para múltiples escrituras o prototipos rápidos, EasyOCR es productivo; para escritura a mano o tipos de letra históricos, considere Kraken o Calamari y planee un ajuste fino. Si necesita un acoplamiento estrecho con la comprensión de documentos (extracción de clave-valor, VQA), evalúe TrOCR (OCR) frente a Donut (sin OCR) en su esquema—Donut puede eliminar todo un paso de integración.
- Mida lo que importa. Para sistemas de extremo a extremo, informe la detección puntuación F y el reconocimiento CER/WER (ambos basados en la distancia de edición de Levenshtein ; véase CTC); para tareas con mucho diseño, rastree la IoU/ajuste y la distancia de edición normalizada a nivel de carácter como en los kits de evaluación de ICDAR RRC .
- Exporte salidas ricas. Prefiera hOCR /ALTO (o ambos) para mantener las coordenadas y el orden de lectura, vital para resaltar los resultados de búsqueda, la extracción de tablas/campos y la procedencia. La CLI de Tesseract y pytesseract lo convierten en una sola línea.
Mirando hacia el futuro
La tendencia más fuerte es la convergencia: la detección, el reconocimiento, el modelado del lenguaje e incluso la decodificación específica de la tarea se están fusionando en pilas de Transformer unificadas. El preentrenamiento en grandes corpus sintéticos sigue siendo un multiplicador de fuerza. Los modelos sin OCR competirán agresivamente dondequiera que el objetivo sean salidas estructuradas en lugar de transcripciones literales. Espere también implementaciones híbridas: un detector ligero más un reconocedor de estilo TrOCR para texto de formato largo, y un modelo de estilo Donut para formularios y recibos.
Lecturas adicionales y herramientas
Tesseract (GitHub) · Documentación de Tesseract · Especificación de hOCR · Fondo de ALTO · Detector EAST · Detección de texto de OpenCV · TrOCR · Donut · COCO-Text · SynthText · Kraken · Calamari OCR · ICDAR RRC · pytesseract · Escritura a mano de IAM · Herramientas de formato de archivo OCR · EasyOCR
Preguntas frecuentes
¿Qué es OCR?
El Reconocimiento Óptico de Caracteres (OCR) es una tecnología utilizada para convertir diferentes tipos de documentos, como documentos en papel escaneados, archivos PDF o imágenes capturadas por una cámara digital, en datos editables y buscables.
¿Cómo funciona OCR?
OCR funciona escaneando una imagen o documento de entrada, segmentando la imagen en caracteres individuales y comparando cada carácter con una base de datos de formas de caracteres utilizando reconocimiento de patrones o reconocimiento de características.
¿Cuáles son algunas aplicaciones prácticas de OCR?
OCR se utiliza en una variedad de sectores y aplicaciones, incluyendo la digitalización de documentos impresos, la habilitación de servicios de texto a voz, la automatización de procesos de entrada de datos, y ayudar a los usuarios con discapacidad visual a interactuar mejor con el texto.
¿Es OCR siempre 100% exacto?
Aunque se han hecho grandes avances en la tecnología OCR, no es infalible. La precisión puede variar dependiendo de la calidad del documento original y las especificidades del software OCR que se esté utilizando.
¿Puede OCR reconocer la escritura a mano?
Aunque OCR está diseñado principalmente para texto impreso, algunos sistemas avanzados de OCR también pueden reconocer escritura a mano clara y consistente. Sin embargo, en general, el reconocimiento de la escritura a mano es menos preciso debido a la amplia variación en los estilos de escritura individuales.
¿Puede OCR manejar múltiples idiomas?
Sí, muchos sistemas de software OCR pueden reconocer múltiples idiomas. Sin embargo, es importante asegurar que el idioma específico sea soportado por el software que estás utilizando.
¿Cuál es la diferencia entre OCR e ICR?
OCR significa Reconocimiento Óptico de Caracteres y se utiliza para reconocer texto impreso, mientras que ICR, o Reconocimiento Inteligente de Caracteres, es más avanzado y se utiliza para reconocer texto escrito a mano.
¿Funciona OCR con cualquier fuente y tamaño de texto?
OCR funciona mejor con fuentes claras y fáciles de leer y tamaños de texto estándar. Si bien puede funcionar con varias fuentes y tamaños, la precisión tiende a disminuir cuando se trata de fuentes inusuales o tamaños de texto muy pequeños.
¿Cuáles son las limitaciones de la tecnología OCR?
OCR puede tener dificultades con documentos de baja resolución, fuentes complejas, textos mal impresos, escritura a mano y documentos con fondos que interfieren con el texto. Además, aunque puede trabajar con muchos idiomas, puede que no cubra cada idioma a la perfección.
¿Puede OCR escanear texto en color o fondos en color?
Sí, OCR puede escanear texto en color y fondos en color, aunque generalmente es más efectivo con combinaciones de colores de alto contraste, como texto negro sobre un fondo blanco. La precisión puede disminuir cuando los colores del texto y del fondo carecen de suficiente contraste.
¿Qué es el formato EPS?
PostScript encapsulado de Adobe
El formato Digital Picture Exchange (DPX) es un formato de archivo de imagen diseñado específicamente para la transferencia de fotogramas fijos y secuencias entre diferentes equipos y aplicaciones en la industria del cine y la televisión. Originado a partir del formato de archivo Cineon (.cin) de Kodak, el formato DPX fue desarrollado para estandarizar el intercambio de imágenes de películas y sus metadatos entre sistemas intermedios digitales (DI), aplicaciones de efectos visuales (VFX) y herramientas de gradación de color. La Society of Motion Picture and Television Engineers (SMPTE) estandarizó el formato DPX bajo SMPTE 268M, asegurando una compatibilidad integral y una amplia aceptación en la industria.
Los archivos DPX son imágenes de mapa de bits grandes y sin comprimir que almacenan datos de imagen de manera sencilla, lo que permite obtener imágenes de alta calidad y alta resolución necesarias para la producción profesional de cine y televisión. Son capaces de almacenar datos de imagen en varias resoluciones, relaciones de aspecto y profundidades de color, lo que los hace increíblemente versátiles. Por lo general, los archivos DPX utilizan una profundidad de color logarítmica de 10 bits o lineal de 16 bits para adaptarse al alto rango dinámico requerido en los flujos de trabajo profesionales de video y cine. Esta capacidad garantiza que los archivos DPX puedan representar un amplio rango de luminancia, desde las sombras más oscuras hasta las luces más brillantes, sin pérdida de datos.
Una de las características clave del formato DPX es su compatibilidad con metadatos extensos. Estos metadatos pueden incluir información sobre la fuente de la película o el video, como el tipo de película, los detalles de producción, las especificaciones de la cámara y el código de tiempo del fotograma. Además, puede contener información de gestión del color, incluidas las primarias de color, las características de transferencia y los datos colorimétricos. Esta gran cantidad de metadatos es fundamental para garantizar que las imágenes se procesen y reproduzcan con precisión en varios dispositivos y aplicaciones, manteniendo la coherencia en la gradación de color y la aplicación de efectos durante todo el proceso de posproducción.
El encabezado del archivo DPX juega un papel crucial en el almacenamiento de metadatos y guía a las aplicaciones sobre cómo interpretar correctamente los datos de la imagen. El encabezado se divide en secciones que incluyen información del archivo, información de la imagen, información de orientación, información de la película e información de televisión, cada una de las cuales contiene tipos de metadatos específicos. Por ejemplo, la sección de información del archivo contiene datos generales como el número de versión del formato DPX y el tamaño del archivo, mientras que la sección de información de la imagen detalla la resolución, la relación de aspecto y la información de color de la imagen.
En términos de especificaciones técnicas, los archivos DPX se pueden guardar en orden de bytes big-endian o little-endian, lo que los hace adaptables a diferentes entornos informáticos. Una característica distintiva del formato DPX es la capacidad de almacenar múltiples imágenes dentro de un solo archivo, lo que facilita la representación de contenido estereoscópico (3D) o secuencias de imágenes para trabajos de animación y efectos. Esta característica subraya el diseño del formato para brindar flexibilidad en flujos de trabajo de producción complejos, lo que permite una integración e intercambio de contenido sin problemas.
El formato DPX admite varios modelos de color, incluidos RGB, CIE XYZ y YCbCr, lo que permite la compatibilidad con una amplia gama de dispositivos de entrada y salida. Para las imágenes RGB, cada canal (rojo, verde y azul) generalmente se almacena por separado, y hay compatibilidad con un canal alfa adicional para información de transparencia, crucial para la composición en efectos visuales. Esta flexibilidad en la representación del color garantiza que los archivos DPX se puedan utilizar en casi cualquier proceso de imagen digital, desde la captura inicial hasta la entrega final.
La compresión no es una característica central del formato DPX, ya que su objetivo es preservar la máxima fidelidad y detalle de la imagen para uso profesional. Sin embargo, para administrar los grandes tamaños de archivo resultantes, especialmente cuando se trata de archivos de alta resolución o de múltiples imágenes, las aplicaciones que utilizan DPX a menudo implementan sus propias soluciones de almacenamiento y manejo de archivos. Estas soluciones pueden incluir sistemas de almacenamiento de alta capacidad y alta velocidad y protocolos eficientes de transferencia de archivos para manejar los volúmenes de datos sustanciales asociados con los archivos DPX de manera eficiente.
Los archivos DPX se utilizan normalmente en un espacio de color lineal, lo que significa que los valores almacenados representan niveles de luz lineales. Trabajar en un espacio de color lineal permite cálculos y manipulaciones más precisos de la luz y el color, que son esenciales para lograr efectos fotorrealistas y composiciones de imágenes de alta calidad. No obstante, la compatibilidad con los espacios de color logarítmicos también atiende a los flujos de trabajo que se basan en curvas de respuesta similares a las de las películas, lo que brinda versatilidad en el manejo de diferentes tipos de material de origen y opciones estéticas.
El control de versiones y el manejo de revisiones son cruciales en entornos colaborativos, y aunque el formato DPX en sí no admite directamente el control de versiones dentro de la estructura del archivo, los campos de metadatos en el encabezado se pueden utilizar para rastrear información de versión, números de escena y números de toma. Este enfoque permite a los equipos organizar, administrar y recuperar versiones específicas de una imagen o secuencia a lo largo de la línea de producción, promoviendo la eficiencia y reduciendo la probabilidad de errores o sobrescrituras.
Más allá de sus especificaciones técnicas, la importancia del formato DPX radica en su papel de cerrar la brecha entre la producción cinematográfica tradicional y el proceso de posproducción digital. Al proporcionar un formato estandarizado y confiable para el intercambio de imágenes, DPX facilita la integración perfecta de elementos analógicos y digitales dentro del proceso de realización cinematográfica. Esta integración es crucial para preservar la intención artística de los cineastas al tiempo que aprovecha las ventajas creativas y técnicas de las técnicas de posproducción digital.
La adaptación y el uso del formato DPX en software y hardware estándar de la industria subrayan su importancia. Los principales sistemas intermedios digitales, software de efectos visuales y herramientas de gradación de color admiten el formato DPX, lo que permite un flujo de trabajo fluido en diferentes etapas de producción. La capacidad de manejar archivos DPX se considera un requisito básico para el software de nivel profesional en la industria del cine y la televisión, lo que dice mucho sobre la influencia generalizada del formato.
A pesar de sus fortalezas, el formato DPX enfrenta desafíos, particularmente relacionados con los grandes tamaños de archivo y la necesidad de un almacenamiento y ancho de banda sustanciales para administrar estos archivos de manera efectiva. La aparición de nuevos formatos de imagen y códecs que ofrecen imágenes de alta calidad con opciones de compresión presenta un panorama competitivo. Sin embargo, el énfasis del formato DPX en la calidad de imagen sin concesiones, combinado con su compatibilidad con metadatos extensos y la adopción estándar de la industria, continúa convirtiéndolo en una opción preferida para flujos de trabajo de producción de alta gama.
De cara al futuro, el formato DPX continúa evolucionando, con actualizaciones y revisiones destinadas a abordar las necesidades cambiantes de la industria. Estas actualizaciones aseguran que siga siendo compatible con las tecnologías y los flujos de trabajo más nuevos, al tiempo que mantiene sus características principales de alta fidelidad y flexibilidad. A medida que la industria avanza hacia resoluciones más altas, mayor rango dinámico y técnicas de producción más complejas, la adaptabilidad del formato DPX y la compatibilidad con funciones avanzadas serán clave para su relevancia continua.
En conclusión, el formato de imagen DPX se erige como una herramienta fundamental en el panorama de la producción profesional de cine y televisión. Su diseño para preservar la alta calidad de imagen, la compatibilidad con metadatos extensos y la adaptabilidad en varios flujos de trabajo lo convierten en un activo indispensable. El formato DPX ejemplifica la intersección de la visión artística y el avance tecnológico, facilitando la creación y manipulación de imágenes de una manera que respeta tanto el oficio de la realización cinematográfica como las demandas de la posproducción digital. A medida que la industria evoluciona, el papel del formato DPX en el mantenimiento de altos estándares de fidelidad de imagen e interoperabilidad en diferentes plataformas y procesos seguirá siendo indudablemente de importancia crítica.
Formatos de archivo compatibles
AAI.aai
Imagen Dune AAI
AI.ai
Adobe Illustrator CS2
AVIF.avif
Formato de archivo de imagen AV1
BAYER.bayer
Imagen Bayer en bruto
BMP.bmp
Imagen bitmap de Microsoft Windows
CIN.cin
Archivo de imagen Cineon
CLIP.clip
Máscara de clip de imagen
CMYK.cmyk
Muestras de cian, magenta, amarillo y negro en bruto
CUR.cur
Icono de Microsoft
DCX.dcx
ZSoft IBM PC Paintbrush multipágina
DDS.dds
Superficie DirectDraw de Microsoft
DPX.dpx
Imagen SMTPE 268M-2003 (DPX 2.0)
DXT1.dxt1
Superficie DirectDraw de Microsoft
EPDF.epdf
Formato de documento portátil encapsulado
EPI.epi
Formato de intercambio PostScript encapsulado de Adobe
EPS.eps
PostScript encapsulado de Adobe
EPSF.epsf
PostScript encapsulado de Adobe
EPSI.epsi
Formato de intercambio PostScript encapsulado de Adobe
EPT.ept
PostScript encapsulado con vista previa TIFF
EPT2.ept2
PostScript encapsulado Nivel II con vista previa TIFF
EXR.exr
Imagen de alto rango dinámico (HDR)
FF.ff
Farbfeld
FITS.fits
Sistema de Transporte de Imagen Flexible
GIF.gif
Formato de intercambio de gráficos CompuServe
HDR.hdr
Imagen de alto rango dinámico
HEIC.heic
Contenedor de imagen de alta eficiencia
HRZ.hrz
Televisión de barrido lento
ICO.ico
Icono de Microsoft
ICON.icon
Icono de Microsoft
J2C.j2c
Flujo JPEG-2000
J2K.j2k
Flujo JPEG-2000
JNG.jng
Gráficos JPEG Network
JP2.jp2
Sintaxis de formato de archivo JPEG-2000
JPE.jpe
Formato JFIF del Grupo Conjunto de Expertos en Fotografía
JPEG.jpeg
Formato JFIF del Grupo Conjunto de Expertos en Fotografía
JPG.jpg
Formato JFIF del Grupo Conjunto de Expertos en Fotografía
JPM.jpm
Sintaxis de formato de archivo JPEG-2000
JPS.jps
Formato JPS del Grupo Conjunto de Expertos en Fotografía
JPT.jpt
Sintaxis de formato de archivo JPEG-2000
JXL.jxl
Imagen JPEG XL
MAP.map
Base de datos de imágenes sin costuras multiresolución (MrSID)
MAT.mat
Formato de imagen MATLAB nivel 5
PAL.pal
Mapa de pixeles Palm
PALM.palm
Mapa de pixeles Palm
PAM.pam
Formato común de mapa de bits 2-dimensional
PBM.pbm
Formato de mapa de bits portable (blanco y negro)
PCD.pcd
Photo CD
PCT.pct
Apple Macintosh QuickDraw/PICT
PCX.pcx
ZSoft IBM PC Paintbrush
PDB.pdb
Formato Palm Database ImageViewer
PDF.pdf
Formato de Documento Portátil
PDFA.pdfa
Formato de Archivo de Documento Portátil
PFM.pfm
Formato flotante portable
PGM.pgm
Formato de mapa de grises portable (escala de grises)
PGX.pgx
Formato sin comprimir JPEG 2000
PICT.pict
Apple Macintosh QuickDraw/PICT
PJPEG.pjpeg
Formato JFIF del Grupo Conjunto de Expertos en Fotografía
PNG.png
Gráficos de red portátiles
PNG00.png00
PNG que hereda profundidad de bits, tipo de color de la imagen original
PNG24.png24
RGB opaco o transparente binario de 24 bits (zlib 1.2.11)
PNG32.png32
RGBA opaco o transparente binario de 32 bits
PNG48.png48
RGB opaco o transparente binario de 48 bits
PNG64.png64
RGBA opaco o transparente binario de 64 bits
PNG8.png8
Índice opaco o transparente binario de 8 bits
PNM.pnm
Anymap portable
PPM.ppm
Formato de mapa de bits portable (color)
PS.ps
Archivo PostScript de Adobe
PSB.psb
Formato de documento grande de Adobe
PSD.psd
Mapa de bits Photoshop de Adobe
RGB.rgb
Muestras de rojo, verde y azul en bruto
RGBA.rgba
Muestras de rojo, verde, azul y alfa en bruto
RGBO.rgbo
Muestras de rojo, verde, azul y opacidad en bruto
SIX.six
Formato de gráficos DEC SIXEL
SUN.sun
Formato Rasterfile de Sun
SVG.svg
Gráficos vectoriales escalables
TIFF.tiff
Formato de archivo de imagen etiquetado
VDA.vda
Imagen Truevision Targa
VIPS.vips
Imagen VIPS
WBMP.wbmp
Imagen inalámbrica Bitmap (nivel 0)
WEBP.webp
Formato de imagen WebP
YUV.yuv
CCIR 601 4:1:1 o 4:2:2
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