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La reconnaissance optique de caractères (OCR) transforme les images de texte (scans, photos de smartphone, PDF) en chaînes de caractères lisibles par machine et, de plus en plus, en données structurées. L'OCR moderne est un pipeline qui nettoie une image, trouve du texte, le lit et exporte des métadonnées riches afin que les systèmes en aval puissent rechercher, indexer ou extraire des champs. Deux normes de sortie largement utilisées sont hOCR, un microformat HTML pour le texte et la mise en page, et ALTO XML, un schéma orienté bibliothèque/archives ; tous deux préservent les positions, l'ordre de lecture et d'autres indices de mise en page et sont pris en charge par des moteurs populaires comme Tesseract.
Un tour rapide du pipeline
Prétraitement. La qualité de l'OCR commence par le nettoyage de l'image : conversion en niveaux de gris, débruitage, seuillage (binarisation) et redressement. Les tutoriels canoniques d'OpenCV couvrent le seuillage global, adaptatif et d'Otsu — des incontournables pour les documents avec un éclairage non uniforme ou des histogrammes bimodaux. Lorsque l'éclairage varie au sein d'une page (pensez aux photos de téléphone), les méthodes adaptatives surpassent souvent un seuil global unique ; Otsu choisit automatiquement un seuil en analysant l'histogramme. La correction de l'inclinaison est tout aussi importante : le redressement basé sur Hough (Transformée de Hough) associé à la binarisation d'Otsu est une recette courante et efficace dans les pipelines de prétraitement de production.
Détection vs. reconnaissance. L'OCR est généralement divisé en détection de texte (où se trouve le texte ?) et reconnaissance de texte (que dit-il ?). Dans les scènes naturelles et de nombreux scans, les détecteurs entièrement convolutifs comme EAST prédisent efficacement des quadrilatères au niveau du mot ou de la ligne sans étapes de proposition lourdes et sont implémentés dans des boîtes à outils courantes (par exemple, le tutoriel de détection de texte d'OpenCV). Sur les pages complexes (journaux, formulaires, livres), la segmentation des lignes/régions et l'inférence de l'ordre de lecture sont importantes :Kraken implémente la segmentation traditionnelle de zones/lignes et la segmentation neuronale de ligne de base, avec un support explicite pour différents scripts et directions (LTR/RTL/vertical).
Modèles de reconnaissance. Le classique cheval de bataille open-source Tesseract (open-sourcé par Google, avec des racines chez HP) a évolué d'un classifieur de caractères en un reconnaisseur de séquence basé sur LSTM et peut émettre des PDF consultables, des sorties compatibles hOCR/ALTO, et plus encore depuis la CLI. Les reconnaisseurs modernes s'appuient sur la modélisation de séquence sans caractères pré-segmentés. La classification temporelle connexionniste (CTC) reste fondamentale, apprenant les alignements entre les séquences de caractéristiques d'entrée et les chaînes d'étiquettes de sortie ; elle est largement utilisée dans les pipelines d'écriture manuscrite et de texte de scène.
Ces dernières années, les Transformers ont remodelé l'OCR. TrOCR utilise un encodeur Vision Transformer plus un décodeur Text Transformer, entraîné sur de grands corpus synthétiques puis affiné sur des données réelles, avec de solides performances sur les benchmarks de texte imprimé, manuscrit et de scène (voir aussi la documentation de Hugging Face). En parallèle, certains systèmes contournent l'OCR pour la compréhension en aval : Donut (Document Understanding Transformer) est un encodeur-décodeur sans OCR qui produit directement des réponses structurées (comme du JSON clé-valeur) à partir d'images de documents (repo, carte de modèle), évitant l'accumulation d'erreurs lorsqu'une étape OCR distincte alimente un système d'IE.
Moteurs et bibliothèques
Si vous voulez une lecture de texte clés en main sur de nombreux scripts, EasyOCR offre une API simple avec plus de 80 modèles linguistiques, renvoyant des boîtes, du texte et des confiances — pratique pour les prototypes et les scripts non latins. Pour les documents historiques, Kraken brille par sa segmentation de ligne de base et son ordre de lecture sensible au script ; pour un entraînement flexible au niveau de la ligne, Calamari s'appuie sur la lignée d'Ocropy (Ocropy) avec des reconnaisseurs (multi-)LSTM+CTC et une CLI pour affiner des modèles personnalisés.
Ensembles de données et benchmarks
La généralisation dépend des données. Pour l'écriture manuscrite, la base de données d'écriture manuscrite IAM fournit des phrases en anglais de divers scripteurs pour l'entraînement et l'évaluation ; c'est un ensemble de référence de longue date pour la reconnaissance de lignes et de mots. Pour le texte de scène, COCO-Text a superposé des annotations étendues sur MS-COCO, avec des étiquettes pour l'imprimé/manuscrit, lisible/illisible, le script et les transcriptions complètes (voir aussi la page originale du projet). Le domaine s'appuie également fortement sur le pré-entraînement synthétique : SynthText in the Wild rend le texte dans des photographies avec une géométrie et un éclairage réalistes, fournissant d'énormes volumes de données pour pré-entraîner les détecteurs et les reconnaisseurs (référence code et données).
Les compétitions sous l'égide de la lecture robuste d'ICDAR maintiennent l'évaluation sur le terrain. Les tâches récentes mettent l'accent sur la détection/lecture de bout en bout et incluent la liaison de mots en phrases, avec le code officiel rapportant précision/rappel/F-score, l'intersection sur l'union (IoU) et les métriques de distance d'édition au niveau du caractère — reflétant ce que les praticiens devraient suivre.
Formats de sortie et utilisation en aval
L'OCR se termine rarement par du texte brut. Les archives et les bibliothèques numériques préfèrent ALTO XML car il encode la mise en page physique (blocs/lignes/mots avec coordonnées) ainsi que le contenu, et il se marie bien avec l'empaquetage METS. Le microformat hOCR , en revanche, intègre la même idée dans HTML/CSS en utilisant des classes comme ocr_line et ocrx_word, ce qui facilite l'affichage, la modification et la transformation avec des outils web. Tesseract expose les deux — par exemple, en générant du hOCR ou des PDF consultables directement depuis la CLI (guide de sortie PDF) ; les wrappers Python comme pytesseract ajoutent de la commodité. Il existe des convertisseurs pour traduire entre hOCR et ALTO lorsque les dépôts ont des normes d'ingestion fixes — voir cette liste organisée d' outils de format de fichier OCR.
Conseils pratiques
- Commencez par les données et la propreté. Si vos images sont des photos de téléphone ou des scans de qualité mixte, investissez dans le seuillage (adaptatif et Otsu) et le redressement (Hough) avant tout réglage de modèle. Vous gagnerez souvent plus d'une recette de prétraitement robuste que de changer de reconnaisseurs.
- Choisissez le bon détecteur. Pour les pages numérisées avec des colonnes régulières, un segmenteur de page (zones → lignes) peut suffire ; pour les images naturelles, les détecteurs à un seul coup comme EAST sont de solides bases de référence et se branchent sur de nombreuses boîtes à outils (exemple OpenCV).
- Choisissez un reconnaisseur qui correspond à votre texte. Pour le latin imprimé, Tesseract (LSTM/OEM) est robuste et rapide ; pour les multi-scripts ou les prototypes rapides, EasyOCR est productif ; pour l'écriture manuscrite ou les polices de caractères historiques, envisagez Kraken ou Calamari et prévoyez un réglage fin. Si vous avez besoin d'un couplage étroit avec la compréhension de documents (extraction clé-valeur, VQA), évaluez TrOCR (OCR) par rapport à Donut (sans OCR) sur votre schéma — Donut peut supprimer une étape d'intégration entière.
- Mesurez ce qui compte. Pour les systèmes de bout en bout, rapportez la détection F-score et la reconnaissance CER/WER (tous deux basés sur la distance d'édition de Levenshtein ; voir CTC) ; pour les tâches lourdes en mise en page, suivez l'IoU/l'étroitesse et la distance d'édition normalisée au niveau du caractère comme dans les kits d'évaluation ICDAR RRC .
- Exportez des sorties riches. Préférez hOCR /ALTO (ou les deux) afin de conserver les coordonnées et l'ordre de lecture — vital pour la mise en surbrillance des résultats de recherche, l'extraction de tableaux/champs et la provenance. La CLI de Tesseract et pytesseract en font une seule ligne.
Regarder vers l'avenir
La tendance la plus forte est la convergence : la détection, la reconnaissance, la modélisation du langage et même le décodage spécifique à la tâche fusionnent dans des piles de Transformers unifiées. Le pré-entraînement sur de grands corpus synthétiques reste un multiplicateur de force. Les modèles sans OCR seront en concurrence agressive partout où la cible est des sorties structurées plutôt que des transcriptions littérales. Attendez-vous également à des déploiements hybrides : un détecteur léger plus un reconnaisseur de style TrOCR pour le texte long, et un modèle de style Donut pour les formulaires et les reçus.
Lectures complémentaires et outils
Tesseract (GitHub) · Documentation de Tesseract · Spécification hOCR · Contexte ALTO · Détecteur EAST · Détection de texte OpenCV · TrOCR · Donut · COCO-Text · SynthText · Kraken · Calamari OCR · ICDAR RRC · pytesseract · Écriture manuscrite IAM · Outils de format de fichier OCR · EasyOCR
Questions Fréquemment Posées
Qu'est-ce que l'OCR ?
La reconnaissance optique de caractères (OCR) est une technologie utilisée pour convertir différents types de documents, tels que des documents papier numérisés, des fichiers PDF ou des images capturées par un appareil photo numérique, en données modifiables et recherchables.
Comment fonctionne l'OCR ?
L'OCR fonctionne en numérisant une image ou un document d'entrée, en segmentant l'image en caractères individuels, et en comparant chaque caractère avec une base de données de formes de caractères en utilisant la reconnaissance de formes ou la reconnaissance de caractéristiques.
Quelles sont les applications pratiques de l'OCR ?
L'OCR est utilisé dans une variété de secteurs et d'applications, y compris la numérisation de documents imprimés, l'activation des services de texte en parole, l'automatisation des processus de saisie de données, et l'aide aux utilisateurs malvoyants pour mieux interagir avec le texte.
L'OCR est-il toujours précis à 100% ?
Bien que des progrès importants aient été faits dans la technologie OCR, elle n'est pas infaillible. La précision peut varier en fonction de la qualité du document original et des spécificités du logiciel OCR utilisé.
L'OCR peut-il reconnaître l'écriture manuelle ?
Bien que l'OCR soit principalement conçu pour le texte imprimé, certains systèmes OCR avancés sont également capables de reconnaître une écriture manuelle claire et cohérente. Cependant, la reconnaissance de l'écriture manuelle est généralement moins précise en raison de la grande variation des styles d'écriture individuels.
L'OCR peut-il gérer plusieurs langues ?
Oui, de nombreux systèmes logiciels OCR peuvent reconnaître plusieurs langues. Cependant, il est important de s'assurer que la langue spécifique est prise en charge par le logiciel que vous utilisez.
Quelle est la différence entre l'OCR et l'ICR ?
OCR signifie Optical Character Recognition et est utilisé pour reconnaître le texte imprimé, tandis que ICR, ou Intelligent Character Recognition, est plus avancé et est utilisé pour reconnaître le texte écrit à la main.
L'OCR fonctionne-t-il avec toutes les polices et tailles de texte ?
L'OCR fonctionne mieux avec des polices claires et faciles à lire et des tailles de texte standard. Bien qu'il puisse fonctionner avec différentes polices et tailles, la précision a tendance à diminuer lorsqu'on traite des polices inhabituelles ou des tailles de texte très petites.
Quelles sont les limites de la technologie OCR ?
L'OCR peut avoir du mal avec les documents de faible résolution, les polices complexes, les textes mal imprimés, l'écriture manuelle, et les documents avec des arrière-plans qui interfèrent avec le texte. De plus, bien qu'il puisse fonctionner avec de nombreuses langues, il ne couvre peut-être pas parfaitement toutes les langues.
L'OCR peut-il numériser du texte en couleur ou des arrière-plans en couleur ?
Oui, l'OCR peut numériser du texte en couleur et des arrière-plans en couleur, bien qu'il soit généralement plus efficace avec des combinaisons de couleurs à contraste élevé, comme le texte noir sur un fond blanc. La précision peut diminuer lorsque les couleurs du texte et de l'arrière-plan manquent de contraste suffisant.
Qu'est-ce que le format EPI ?
Format d'échange encapsulé PostScript Adobe
Le format Digital Picture Exchange (DPX) est un format de fichier image spécialement conçu pour le transfert d'images fixes et de séquences entre différents équipements et applications dans l'industrie du cinéma et de la télévision. Issu du format de fichier Cineon (.cin) de Kodak, le format DPX a été développé pour standardiser l'échange d'images de films et leurs métadonnées entre les systèmes intermédiaires numériques (DI), les applications d'effets visuels (VFX) et les outils d'étalonnage des couleurs. La Society of Motion Picture and Television Engineers (SMPTE) a normalisé le format DPX sous SMPTE 268M, garantissant une compatibilité complète et une large acceptation dans l'industrie.
Les fichiers DPX sont de grandes images bitmap non compressées qui stockent les données d'image de manière simple, permettant d'obtenir des images de haute qualité et haute résolution nécessaires à la production professionnelle de films et de télévision. Ils sont capables de stocker des données d'image à différentes résolutions, rapports d'aspect et profondeurs de couleur, ce qui les rend incroyablement polyvalents. En général, les fichiers DPX utilisent une profondeur de couleur logarithmique 10 bits ou linéaire 16 bits pour s'adapter à la plage dynamique élevée requise dans les flux de travail vidéo et cinématographiques professionnels. Cette capacité garantit que les fichiers DPX peuvent représenter une large plage de luminance, des ombres les plus sombres aux hautes lumières les plus brillantes, sans perte de données.
L'une des principales caractéristiques du format DPX est sa prise en charge de métadonnées étendues. Ces métadonnées peuvent inclure des informations sur la source du film ou de la vidéo, telles que le type de film, les détails de production, les spécificités de la caméra et le code temporel de l'image. En outre, elles peuvent contenir des informations de gestion des couleurs, notamment les primaires de couleur, les caractéristiques de transfert et les données colorimétriques. Cette richesse de métadonnées est essentielle pour garantir que les images sont traitées et reproduites avec précision sur différents appareils et applications, en maintenant la cohérence de l'étalonnage des couleurs et de l'application des effets tout au long du processus de post-production.
L'en-tête du fichier DPX joue un rôle crucial dans le stockage des métadonnées et guide les applications sur la manière d'interpréter correctement les données d'image. L'en-tête est divisé en sections comprenant les informations sur le fichier, les informations sur l'image, les informations sur l'orientation, les informations sur le film et les informations sur la télévision, chacune contenant des types de métadonnées spécifiques. Par exemple, la section des informations sur le fichier contient des données générales comme le numéro de version du format DPX et la taille du fichier, tandis que la section des informations sur l'image détaille la résolution, le rapport d'aspect et les informations de couleur de l'image.
En termes de spécificités techniques, les fichiers DPX peuvent être enregistrés dans l'ordre des octets big-endian ou little-endian, ce qui les rend adaptables à différents environnements informatiques. Une caractéristique distinctive du format DPX est la possibilité de stocker plusieurs images dans un seul fichier, ce qui facilite la représentation de contenu stéréoscopique (3D) ou de séquences d'images pour l'animation et les effets. Cette caractéristique souligne la conception du format pour la flexibilité dans les flux de production complexes, permettant une intégration et un échange de contenu sans faille.
Le format DPX prend en charge divers modèles de couleurs, notamment RVB, CIE XYZ et YCbCr, ce qui permet la compatibilité avec une large gamme d'appareils d'entrée et de sortie. Pour les images RVB, chaque canal (rouge, vert et bleu) est généralement stocké séparément, et il existe une prise en charge d'un canal alpha supplémentaire pour les informations de transparence, crucial pour la composition dans les effets visuels. Cette flexibilité dans la représentation des couleurs garantit que les fichiers DPX peuvent être utilisés dans presque tous les processus d'imagerie numérique, de la capture initiale à la livraison finale.
La compression n'est pas une caractéristique essentielle du format DPX, car il vise à préserver la plus grande fidélité et le plus grand détail d'image pour un usage professionnel. Cependant, pour gérer les tailles de fichiers volumineuses qui en résultent, en particulier lorsqu'il s'agit de fichiers haute résolution ou multi-images, les applications qui utilisent DPX implémentent souvent leurs propres solutions de gestion et de stockage de fichiers. Ces solutions peuvent inclure des systèmes de stockage haute capacité et haute vitesse et des protocoles de transfert de fichiers efficaces pour gérer efficacement les volumes de données importants associés aux fichiers DPX.
Les fichiers DPX sont généralement utilisés dans un espace colorimétrique linéaire, ce qui signifie que les valeurs stockées représentent des niveaux de lumière linéaires. Travailler dans un espace colorimétrique linéaire permet des calculs et des manipulations plus précis de la lumière et de la couleur, ce qui est essentiel pour obtenir des effets photoréalistes et des composites d'images de haute qualité. Néanmoins, la prise en charge des espaces colorimétriques logarithmiques répond également aux flux de travail qui reposent sur des courbes de réponse de type film, offrant une polyvalence dans le traitement de différents types de matériel source et de choix esthétiques.
Le contrôle des versions et la gestion des révisions sont essentiels dans les environnements collaboratifs, et bien que le format DPX lui-même ne prenne pas directement en charge le versionnage dans la structure du fichier, les champs de métadonnées dans l'en-tête peuvent être utilisés pour suivre les informations de version, les numéros de scène et les numéros de prise. Cette approche permet aux équipes d'organiser, de gérer et de récupérer des versions spécifiques d'une image ou d'une séquence tout au long du pipeline de production, ce qui favorise l'efficacité et réduit la probabilité d'erreurs ou d'écrasement.
Au-delà de ses spécifications techniques, l'importance du format DPX réside dans son rôle de pont entre la production cinématographique traditionnelle et le processus de post-production numérique. En fournissant un format fiable et standardisé pour l'échange d'images, DPX facilite l'intégration transparente d'éléments analogiques et numériques dans le processus de réalisation de films. Cette intégration est cruciale pour préserver l'intention artistique des cinéastes tout en tirant parti des avantages créatifs et techniques des techniques de post-production numériques.
L'adaptation et l'utilisation du format DPX dans les logiciels et matériels standard de l'industrie soulignent son importance. Les principaux systèmes intermédiaires numériques, les logiciels d'effets visuels et les outils d'étalonnage des couleurs prennent en charge le format DPX, permettant un flux de travail fluide à différentes étapes de la production. La capacité à gérer les fichiers DPX est considérée comme une exigence de base pour les logiciels de qualité professionnelle dans l'industrie du cinéma et de la télévision, ce qui en dit long sur l'influence omniprésente du format.
Malgré ses atouts, le format DPX fait face à des défis, notamment liés aux tailles de fichiers volumineuses et à la nécessité d'un stockage et d'une bande passante importants pour gérer ces fichiers efficacement. L'émergence de nouveaux formats d'image et de codecs offrant une imagerie de haute qualité avec des options de compression présente un paysage concurrentiel. Cependant, l'accent mis par le format DPX sur une qualité d'image sans compromis, combiné à sa prise en charge de métadonnées étendues et à son adoption par les normes de l'industrie, continue d'en faire un choix privilégié pour les flux de production haut de gamme.
Pour l'avenir, le format DPX continue d'évoluer, avec des mises à jour et des révisions visant à répondre aux besoins changeants de l'industrie. Ces mises à jour garantissent qu'il reste compatible avec les nouvelles technologies et les nouveaux flux de travail tout en conservant ses caractéristiques essentielles de haute fidélité et de flexibilité. Alors que l'industrie évolue vers des résolutions plus élevées, une plage dynamique accrue et des techniques de production plus complexes, l'adaptabilité du format DPX et sa prise en charge de fonctionnalités avancées seront essentielles à sa pertinence continue.
En conclusion, le format d'image DPX est un outil essentiel dans le paysage de la production professionnelle de films et de télévision. Sa conception visant à préserver une qualité d'image élevée, sa prise en charge de métadonnées étendues et son adaptabilité à divers flux de travail en font un atout indispensable. Le format DPX illustre l'intersection de la vision artistique et des avancées technologiques, facilitant la création et la manipulation d'images d'une manière qui respecte à la fois l'artisanat cinématographique et les exigences de la post-production numérique. À mesure que l'industrie évolue, le rôle du format DPX dans le maintien de normes élevées de fidélité d'image et d'interopérabilité sur différentes plates-formes et processus continuera sans aucun doute à être d'une importance cruciale.
Formats supportés
AAI.aai
Image AAI Dune
AI.ai
Adobe Illustrator CS2
AVIF.avif
Format de fichier d'image AV1
BAYER.bayer
Image Bayer brute
BMP.bmp
Image bitmap Windows
CIN.cin
Fichier image Cineon
CLIP.clip
Masque d'image Clip
CMYK.cmyk
Échantillons cyan, magenta, jaune et noir bruts
CUR.cur
Icône Microsoft
DCX.dcx
ZSoft IBM PC Paintbrush multi-page
DDS.dds
Microsoft DirectDraw Surface
DPX.dpx
Image SMTPE 268M-2003 (DPX 2.0)
DXT1.dxt1
Microsoft DirectDraw Surface
EPDF.epdf
Format de document portable encapsulé
EPI.epi
Format d'échange encapsulé PostScript Adobe
EPS.eps
PostScript encapsulé Adobe
EPSF.epsf
PostScript encapsulé Adobe
EPSI.epsi
Format d'échange encapsulé PostScript Adobe
EPT.ept
PostScript encapsulé avec aperçu TIFF
EPT2.ept2
PostScript niveau II encapsulé avec aperçu TIFF
EXR.exr
Image à gamme dynamique élevée (HDR)
FF.ff
Farbfeld
FITS.fits
Système de transport d'images flexible
GIF.gif
Format d'échange de graphiques CompuServe
HDR.hdr
Image à gamme dynamique élevée
HEIC.heic
Conteneur d'image haute efficacité
HRZ.hrz
Télévision à balayage lent
ICO.ico
Icône Microsoft
ICON.icon
Icône Microsoft
J2C.j2c
Flux JPEG-2000
J2K.j2k
Flux JPEG-2000
JNG.jng
JPEG Network Graphics
JP2.jp2
Syntaxe du format de fichier JPEG-2000
JPE.jpe
Format JFIF du groupe mixte d'experts photographiques
JPEG.jpeg
Format JFIF du groupe mixte d'experts photographiques
JPG.jpg
Format JFIF du groupe mixte d'experts photographiques
JPM.jpm
Syntaxe du format de fichier JPEG-2000
JPS.jps
Format JPS du groupe mixte d'experts photographiques
JPT.jpt
Syntaxe du format de fichier JPEG-2000
JXL.jxl
Image JPEG XL
MAP.map
Base de données d'images multi-résolutions sans couture (MrSID)
MAT.mat
Format d'image MATLAB niveau 5
PAL.pal
Palette Palm
PALM.palm
Palette Palm
PAM.pam
Format de bitmap 2D commun
PBM.pbm
Format de bitmap portable (noir et blanc)
PCD.pcd
Photo CD
PCT.pct
Apple Macintosh QuickDraw/PICT
PCX.pcx
ZSoft IBM PC Paintbrush
PDB.pdb
Format ImageViewer de base de données Palm
PDF.pdf
Format de document portable
PDFA.pdfa
Format d'archive de document portable
PFM.pfm
Format portable à virgule flottante
PGM.pgm
Format de bitmap portable (niveaux de gris)
PGX.pgx
Format JPEG 2000 non compressé
PICT.pict
Apple Macintosh QuickDraw/PICT
PJPEG.pjpeg
Format JFIF du groupe mixte d'experts photographiques
PNG.png
Portable Network Graphics
PNG00.png00
PNG héritant de la profondeur de bits, du type de couleur de l'image d'origine
PNG24.png24
24 bits RVB opaque ou transparent binaire (zlib 1.2.11)
PNG32.png32
32 bits RVB opaque ou transparent binaire
PNG48.png48
48 bits RVB opaque ou transparent binaire
PNG64.png64
64 bits RVB opaque ou transparent binaire
PNG8.png8
8 bits indexé opaque ou transparent binaire
PNM.pnm
Portable anymap
PPM.ppm
Format de pixmap portable (couleur)
PS.ps
Fichier PostScript Adobe
PSB.psb
Format de grand document Adobe
PSD.psd
Bitmap Photoshop Adobe
RGB.rgb
Échantillons rouge, vert et bleu bruts
RGBA.rgba
Échantillons rouge, vert, bleu et alpha bruts
RGBO.rgbo
Échantillons rouge, vert, bleu et opacité bruts
SIX.six
Format de graphiques SIXEL DEC
SUN.sun
Fichier Rasterfile Sun
SVG.svg
Graphiques vectoriels adaptables
TIFF.tiff
Format de fichier d'image balisée
VDA.vda
Image Truevision Targa
VIPS.vips
Image VIPS
WBMP.wbmp
Image sans fil Bitmap (niveau 0)
WEBP.webp
Format d'image WebP
YUV.yuv
CCIR 601 4:1:1 ou 4:2:2
Foire aux questions
Comment ça marche ?
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