OCR di ogni DDS

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Il Riconoscimento Ottico dei Caratteri (OCR) trasforma le immagini di testo—scansioni, foto da smartphone, PDF—in stringhe leggibili dalla macchina e, sempre più, in dati strutturati. L'OCR moderno è una pipeline che pulisce un'immagine, trova il testo, lo legge ed esporta metadati ricchi in modo che i sistemi a valle possano cercare, indicizzare o estrarre campi. Due standard di output ampiamente utilizzati sono hOCR, un microformato HTML per testo e layout, e ALTO XML, uno schema orientato a biblioteche/archivi; entrambi conservano posizioni, ordine di lettura e altri spunti di layout e sono supportati da motori popolari come Tesseract.

Un rapido tour della pipeline

Pre-elaborazione. La qualità dell'OCR inizia con la pulizia dell'immagine: conversione in scala di grigi, denoising, sogliatura (binarizzazione) e raddrizzamento. I tutorial canonici di OpenCV coprono la sogliatura globale, adattiva e di Otsu —punti fermi per documenti con illuminazione non uniforme o istogrammi bimodali. Quando l'illuminazione varia all'interno di una pagina (pensa agli scatti del telefono), i metodi adattivi spesso superano una singola soglia globale; Otsu sceglie automaticamente una soglia analizzando l'istogramma. La correzione dell'inclinazione è altrettanto importante: il raddrizzamento basato su Hough (Trasformata di Hough) abbinato alla binarizzazione di Otsu è una ricetta comune ed efficace nelle pipeline di pre-elaborazione di produzione.

Rilevamento vs. riconoscimento. L'OCR è tipicamente suddiviso in rilevamento del testo (dov'è il testo?) e riconoscimento del testo (cosa dice?). Nelle scene naturali e in molte scansioni, i rilevatori completamente convoluzionali come EAST prevedono in modo efficiente quadrilateri a livello di parola o riga senza pesanti fasi di proposta e sono implementati in toolkit comuni (ad es. tutorial sul rilevamento del testo di OpenCV). Su pagine complesse (giornali, moduli, libri), la segmentazione di righe/regioni e l'inferenza dell'ordine di lettura sono importanti:Kraken implementa la segmentazione tradizionale di zone/righe e la segmentazione neurale della linea di base, con supporto esplicito per diversi script e direzioni (LTR/RTL/verticale).

Modelli di riconoscimento. Il classico cavallo di battaglia open-source Tesseract (reso open-source da Google, con radici in HP) si è evoluto da un classificatore di caratteri in un riconoscitore di sequenze basato su LSTM e può emettere PDF ricercabili, output compatibili con hOCR/ALTOe altro dalla CLI. I riconoscitori moderni si basano sulla modellazione di sequenze senza caratteri pre-segmentati. Connectionist Temporal Classification (CTC) rimane fondamentale, imparando gli allineamenti tra le sequenze di feature di input e le stringhe di etichette di output; è ampiamente utilizzato nelle pipeline di scrittura a mano e di testo di scena.

Negli ultimi anni, i Transformer hanno rimodellato l'OCR. TrOCR utilizza un encoder Vision Transformer più un decoder Text Transformer, addestrato su grandi corpora sintetici e poi messo a punto su dati reali, con ottime prestazioni su benchmark di testo stampato, scritto a mano e di scena (vedi anche documentazione di Hugging Face). In parallelo, alcuni sistemi eludono l'OCR per la comprensione a valle: Donut (Document Understanding Transformer) è un encoder-decoder senza OCR che produce direttamente risposte strutturate (come JSON chiave-valore) da immagini di documenti (repo, scheda del modello), evitando l'accumulo di errori quando un passaggio OCR separato alimenta un sistema IE.

Motori e librerie

Se si desidera una lettura del testo "batterie incluse" su molti script, EasyOCR offre una semplice API con oltre 80 modelli linguistici, restituendo riquadri, testo e confidenze, utile per prototipi e script non latini. Per i documenti storici, Kraken brilla con la segmentazione della linea di base e l'ordine di lettura consapevole dello script; per un addestramento flessibile a livello di riga, Calamari si basa sulla discendenza di Ocropy (Ocropy) con riconoscitori (multi-)LSTM+CTC e una CLI for la messa a punto di modelli personalizzati.

Set di dati e benchmark

La generalizzazione dipende dai dati. Per la scrittura a mano, il Database di scrittura a mano IAM fornisce frasi in inglese diverse per scrittore per l'addestramento e la valutazione; è un set di riferimento di lunga data per il riconoscimento di righe e parole. Per il testo di scena, COCO-Text ha stratificato annotazioni estese su MS-COCO, con etichette per stampato/scritto a mano, leggibile/illeggibile, script e trascrizioni complete (vedi anche la pagina del progetto originale). Il campo si basa anche pesantemente sul pre-addestramento sintetico: SynthText in the Wild renderizza il testo in fotografie con geometria e illuminazione realistiche, fornendo enormi volumi di dati per pre-addestrare rilevatori e riconoscitori (riferimento codice e dati).

Le competizioni sotto l'ombrello Robust Reading di ICDAR mantengono la valutazione fondata. I compiti recenti enfatizzano il rilevamento/lettura end-to-end e includono il collegamento di parole in frasi, con il codice ufficiale che riporta precisione/richiamo/F-score, intersection-over-union (IoU) e metriche di distanza di modifica a livello di carattere, rispecchiando ciò che i professionisti dovrebbero monitorare.

Formati di output e uso a valle

L'OCR raramente termina con testo semplice. Archivi e biblioteche digitali preferiscono ALTO XML perché codifica il layout fisico (blocchi/righe/parole con coordinate) insieme al contenuto, e si abbina bene con il packaging METS. Il hOCR microformato, al contrario, incorpora la stessa idea in HTML/CSS usando classi come ocr_line e ocrx_word, rendendo facile visualizzare, modificare e trasformare con strumenti web. Tesseract espone entrambi, ad es. generando hOCR o PDF ricercabili direttamente dalla CLI (guida all'output PDF); wrapper Python come pytesseract aggiungono convenienza. Esistono convertitori per tradurre tra hOCR e ALTO quando i repository hanno standard di ingestione fissi —vedi questo elenco curato di strumenti per formati di file OCR.

Guida pratica

  • Inizia con i dati e la pulizia. Se le tue immagini sono foto di telefono o scansioni di qualità mista, investi nella sogliatura (adattiva e Otsu) e nel raddrizzamento (Hough) prima di qualsiasi messa a punto del modello. Spesso otterrai di più da una robusta ricetta di pre-elaborazione che dalla sostituzione dei riconoscitori.
  • Scegli il rilevatore giusto. Per le pagine scansionate con colonne regolari, un segmentatore di pagine (zone → righe) può essere sufficiente; per le immagini naturali, i rilevatori a scatto singolo come EAST sono baseline forti e si collegano a molti toolkit (esempio OpenCV).
  • Scegli un riconoscitore che corrisponda al tuo testo. Per il latino stampato, Tesseract (LSTM/OEM) è robusto e veloce; per multi-script o prototipi veloci, EasyOCR è produttivo; per la scrittura a mano o i caratteri tipografici storici, considera Kraken o Calamari e pianifica la messa a punto. Se hai bisogno di un accoppiamento stretto con la comprensione dei documenti (estrazione chiave-valore, VQA), valuta TrOCR (OCR) rispetto a Donut (senza OCR) sul tuo schema—Donut potrebbe rimuovere un intero passaggio di integrazione.
  • Misura ciò che conta. Per i sistemi end-to-end, riporta il rilevamento F-score e il riconoscimento CER/WER (entrambi basati sulla distanza di modifica di Levenshtein ; vedi CTC); per compiti pesanti dal punto di vista del layout, traccia IoU/aderenza e la distanza di modifica normalizzata a livello di carattere come nei kit di valutazione ICDAR RRC .
  • Esporta output ricchi. Preferisci hOCR /ALTO (o entrambi) in modo da conservare le coordinate e l'ordine di lettura—fondamentale per l'evidenziazione dei risultati di ricerca, l'estrazione di tabelle/campi e la provenienza. La CLI di Tesseract e pytesseract lo rendono un gioco da ragazzi.

Guardando al futuro

La tendenza più forte è la convergenza: rilevamento, riconoscimento, modellazione del linguaggio e persino la decodifica specifica del compito si stanno fondendo in stack Transformer unificati. Il pre-addestramento su grandi corpora sintetici rimane un moltiplicatore di forza. I modelli senza OCR competeranno aggressivamente ovunque l'obiettivo siano output strutturati piuttosto che trascrizioni letterali. Aspettatevi anche implementazioni ibride: un rilevatore leggero più un riconoscitore in stile TrOCR per testo lungo, e un modello in stile Donut per moduli e ricevute.

Ulteriori letture e strumenti

Tesseract (GitHub) · Documentazione di Tesseract · Specifiche hOCR · Sfondo ALTO · Rilevatore EAST · Rilevamento del testo OpenCV · TrOCR · Donut · COCO-Text · SynthText · Kraken · Calamari OCR · ICDAR RRC · pytesseract · Scrittura a mano IAM · Strumenti per formati di file OCR · EasyOCR

Domande frequenti

Cos'è l'OCR?

L'Optical Character Recognition (OCR) è una tecnologia utilizzata per convertire vari tipi di documenti, come documenti cartacei scansionati, file PDF o immagini catturate da una fotocamera digitale, in dati modificabili e ricercabili.

Come funziona l'OCR?

L'OCR funziona analizzando l'immagine o il documento in ingresso, segmentando l'immagine in singoli caratteri, e confrontando ciascun carattere con un database di forme carattere utilizzando il riconoscimento di pattern o il riconoscimento delle caratteristiche.

Quali sono le applicazioni pratiche dell'OCR?

L'OCR viene utilizzato in vari settori e applicazioni, tra cui la digitalizzazione di documenti stampati, l'attivazione di servizi di testo in voce, l'automazione dei processi di inserimento dati, e l'aiuto agli utenti con problemi di vista a interagire in modo più efficace con il testo.

L'OCR è sempre preciso al 100%?

Nonostante ci siano stati notevoli progressi nella tecnologia OCR, non è infallibile. L'accuratezza può variare a seconda della qualità del documento originale e delle specifiche del software OCR utilizzato.

L'OCR può riconoscere la scrittura a mano?

Sebbene l'OCR sia principalmente progettato per il testo stampato, alcuni sistemi OCR avanzati sono anche in grado di riconoscere la scrittura a mano chiara e coerente. Tuttavia, il riconoscimento della scrittura a mano è generalmente meno preciso a causa della grande varietà di stili di scrittura individuali.

L'OCR può gestire più lingue?

Sì, molti sistemi software OCR possono riconoscere più lingue. Tuttavia, è importante assicurarsi che la lingua specifica sia supportata dal software che si utilizza.

Qual è la differenza tra OCR e ICR?

L'OCR sta per Optical Character Recognition ed è usato per riconoscere il testo stampato, mentre l'ICR, o Intelligent Character Recognition, è più avanzato ed è usato per riconoscere il testo scritto a mano.

L'OCR può lavorare con qualsiasi font e dimensione del testo?

L'OCR funziona meglio con font chiari, facilmente leggibili e dimensioni standard del testo. Anche se può lavorare con vari font e dimensioni, l'accuratezza tende a diminuire quando si tratta di font insoliti o dimensioni del testo molto piccole.

Quali sono le limitazioni della tecnologia OCR?

L'OCR può avere difficoltà con documenti a bassa risoluzione, font complessi, testi stampati male, scrittura a mano, e documenti con sfondi che interferiscono con il testo. Inoltre, anche se può lavorare con molte lingue, potrebbe non coprire ogni lingua perfettamente.

L'OCR può eseguire la scansione di testi colorati o sfondi colorati?

Sì, l'OCR può eseguire la scansione di testi colorati e sfondi colorati, sebbene generalmente sia più efficace con combinazioni di colori ad alto contrasto, come il testo nero su sfondo bianco. L'accuratezza può diminuire quando il colore del testo e dello sfondo non ha un contrasto sufficiente.

Qual è il formato DDS?

Superficie DirectDraw Microsoft

Il formato immagine DCX, designato come estensione .dcx, è un notevole formato di file grafico che serve principalmente allo scopo di incapsulare più immagini in formato PCX in un singolo file. Questa funzionalità lo rende particolarmente utile per le applicazioni che richiedono l'organizzazione, l'archiviazione e il trasporto di sequenze di immagini o documenti con numerose pagine, come documenti fax, immagini animate o documenti multipagina. Sviluppato durante i primi giorni dell'informatica personale, il formato DCX si erge a testimonianza delle mutevoli esigenze della gestione delle immagini digitali, fornendo una soluzione per la gestione di immagini in blocco.

Il formato PCX, che costituisce la base di DCX, è stato uno dei primi formati di immagini bitmap ampiamente adottati nell'industria del software, principalmente dal software PC Paintbrush. Come formato di immagine raster, codificava le informazioni sui singoli pixel all'interno di un file, supportando varie profondità di colore e fungendo efficacemente da base per il formato DCX composito. Nonostante la sua età, PCX, e per estensione DCX, rimane in uso in alcune nicchie grazie alla sua semplicità e compatibilità con le vecchie applicazioni software.

La struttura di un file DCX è essenzialmente un'intestazione seguita da una serie di file PCX. La parte dell'intestazione del file DCX inizia con un identificatore univoco ('0x3ADE68B1'), che funge da numero magico per distinguere con sicurezza i file DCX da altri formati di file. Dopo il numero magico, c'è una directory che elenca le posizioni di offset di ciascuna immagine PCX incapsulata all'interno del file DCX. Questo approccio consente un rapido accesso alle singole immagini senza la necessità di analizzare sequenzialmente l'intero file, migliorando l'efficienza del formato per l'accesso a contenuti specifici.

Ogni voce nella sezione della directory consiste in un offset a 32 bit che punta all'inizio di un'immagine PCX all'interno del file DCX. La semplicità di questa struttura di directory consente l'aggiunta, la rimozione o la sostituzione rapida di immagini PCX in un file DCX senza un'ampia rielaborazione del file. Evidenzia la lungimiranza del design del formato nel consentire l'aggiornamento e la modifica gestibili di immagini di documenti multipagina o raccolte di immagini sequenziali.

In termini di codifica tecnica, un file PCX incapsulato in un contenitore DCX memorizza i suoi dati immagine come una serie di linee di scansione. Queste linee di scansione vengono compresse utilizzando la codifica run-length (RLE), una forma di compressione dati senza perdita che riduce le dimensioni del file senza compromettere la qualità dell'immagine originale. RLE è particolarmente efficiente per immagini con ampie aree di colore uniforme, rendendolo adatto alle immagini di documenti scansionati e alla semplice grafica tipicamente associata ai formati PCX e DCX.

La flessibilità del formato PCX riguardo alla profondità del colore gioca un ruolo significativo nell'adattabilità del formato DCX. I file PCX possono gestire immagini monocromatiche, a 16 colori, a 256 colori e a colori reali (24 bit), consentendo ai contenitori DCX di incapsulare un'ampia gamma di tipi di immagini. Questa versatilità garantisce la continua rilevanza del formato DCX per scopi di archiviazione, dove la conservazione della fedeltà dei documenti o delle immagini originali è fondamentale.

Nonostante i suoi vantaggi, il formato DCX presenta limitazioni intrinseche al suo design e all'era tecnologica da cui proviene. Innanzitutto, il formato non supporta intrinsecamente funzionalità di immagine avanzate come livelli, trasparenza o metadati, che sono diventati standard nei formati di file immagine più moderni. Queste limitazioni riflettono l'utilità del formato in applicazioni più semplici, come la scansione e l'archiviazione di documenti, piuttosto che l'editing di immagini complesse o la creazione di opere d'arte digitali.

Inoltre, mentre il metodo di codifica run-length impiegato dai formati PCX e quindi DCX è efficiente per alcuni tipi di immagini, potrebbe non fornire la compressione più ottimale per tutti gli scenari. I moderni algoritmi di compressione delle immagini, come quelli utilizzati nei formati JPEG o PNG, offrono metodi più sofisticati, ottenendo rapporti di compressione più elevati e una migliore qualità a dimensioni di file più piccole per una gamma più ampia di immagini. Tuttavia, la semplicità di RLE e l'assenza di artefatti di compressione con perdita nelle immagini DCX garantiscono che mantengano la loro integrità visiva originale senza degrado.

Inoltre, l'affidamento sul formato PCX all'interno dei file DCX significa anche ereditare le limitazioni e le sfide associate a PCX. Ad esempio, la gestione di moderne immagini ad alta risoluzione o con un'ampia gamma di colori può essere problematica, date le restrizioni sulla profondità del colore e l'inefficienza della compressione RLE per immagini complesse. Di conseguenza, mentre i file DCX eccellono nell'archiviazione efficiente di immagini più semplici o scansioni di documenti, potrebbero non essere la scelta ideale per fotografie di alta qualità o lavori grafici dettagliati.

Da una prospettiva di compatibilità software, il formato DCX gode del supporto di una gamma di programmi di visualizzazione e modifica delle immagini, in particolare quelli progettati per funzionare con formati di file legacy o specializzati nell'imaging di documenti. Questa interoperabilità garantisce che gli utenti possano accedere e manipolare i file DCX senza ostacoli significativi, sfruttando le soluzioni software esistenti. Tuttavia, man mano che il panorama dell'imaging digitale si evolve, la prevalenza di formati di immagine più avanzati e flessibili rappresenta una sfida per la continua adozione e il supporto di DCX, relegandolo potenzialmente ad applicazioni più di nicchia o legacy.

Alla luce di queste considerazioni, il futuro del formato DCX sembra essere strettamente legato alle sue applicazioni di nicchia, dove i suoi specifici vantaggi, come l'archiviazione efficiente di immagini di documenti multipagina in un singolo file e la conservazione della qualità dell'immagine originale tramite compressione senza perdita, superano i suoi limiti. Settori e applicazioni che danno priorità a questi fattori, come l'archiviazione di documenti legali, la conservazione di documenti storici e alcuni tipi di documentazione tecnica, potrebbero continuare a trovare valore nel formato DCX.

Inoltre, il ruolo del formato DCX nella conservazione dell'eredità digitale e dei documenti storici non può essere sottovalutato. In contesti in cui il mantenimento dell'autenticità e dell'integrità dei documenti originali è cruciale, la semplicità e l'affidabilità del formato DCX possono offrire vantaggi rispetto a formati più complessi che richiedono moderne risorse di elaborazione. L'enfasi del formato sulla compressione senza perdita e il supporto per una gamma di profondità di colore garantiscono che le riproduzioni digitali corrispondano strettamente ai documenti originali, una considerazione essenziale per scopi di archiviazione.

Date queste forze e debolezze, la rilevanza del formato DCX nell'imaging digitale contemporaneo dipende dalla sua continua utilità in casi d'uso specifici piuttosto che da un'ampia adozione mainstream. Sebbene possa non competere con i moderni formati di immagine in termini di funzionalità o efficienza in tutti gli scenari, DCX occupa un posto di nicchia ma significativo nell'ecosistema dell'imaging digitale, in particolare nei sistemi legacy e in settori specifici in cui le sue capacità uniche sono più apprezzate.

Per riassumere, il formato immagine DCX esemplifica l'equilibrio tra semplicità, efficienza e funzionalità nella gestione di documenti o sequenze di immagini multipagina. Il suo affidamento sul venerabile formato PCX lo fonda su un'eredità di gestione delle immagini digitali precoce, delineando al contempo le sue capacità e limitazioni. Nonostante le sfide affrontate di fronte a formati di immagine più avanzati e versatili, DCX mantiene la sua rilevanza in applicazioni specifiche in cui i suoi attributi, come la compressione senza perdita, la gestione efficiente di più immagini e la compatibilità con software più vecchi, si allineano alle esigenze pratiche di utenti e settori.

Formati supportati

AAI.aai

Immagine AAI Dune

AI.ai

Adobe Illustrator CS2

AVIF.avif

Formato di file immagine AV1

BAYER.bayer

Immagine Bayer grezza

BMP.bmp

Immagine bitmap di Microsoft Windows

CIN.cin

File immagine Cineon

CLIP.clip

Maschera di ritaglio immagine

CMYK.cmyk

Campioni grezzi ciano, magenta, giallo e nero

CUR.cur

Icona Microsoft

DCX.dcx

ZSoft IBM PC multi-pagina Paintbrush

DDS.dds

Superficie DirectDraw Microsoft

DPX.dpx

Immagine SMTPE 268M-2003 (DPX 2.0)

DXT1.dxt1

Superficie DirectDraw Microsoft

EPDF.epdf

Formato Documento Portatile Incapsulato

EPI.epi

Formato di interscambio PostScript incapsulato Adobe

EPS.eps

PostScript incapsulato Adobe

EPSF.epsf

PostScript incapsulato Adobe

EPSI.epsi

Formato di interscambio PostScript incapsulato Adobe

EPT.ept

PostScript incapsulato con anteprima TIFF

EPT2.ept2

PostScript incapsulato Livello II con anteprima TIFF

EXR.exr

Immagine ad alto range dinamico (HDR)

FF.ff

Farbfeld

FITS.fits

Sistema di Trasporto Immagini Flessibile

GIF.gif

Formato di interscambio grafico CompuServe

HDR.hdr

Immagine ad Alto Range Dinamico

HEIC.heic

Contenitore immagini ad alta efficienza

HRZ.hrz

Slow Scan TeleVision

ICO.ico

Icona Microsoft

ICON.icon

Icona Microsoft

J2C.j2c

Flusso di codici JPEG-2000

J2K.j2k

Flusso di codici JPEG-2000

JNG.jng

Grafica di Rete JPEG

JP2.jp2

Sintassi del Formato File JPEG-2000

JPE.jpe

Formato JFIF del Gruppo di Esperti Fotografici Coniugati

JPEG.jpeg

Formato JFIF del Gruppo di Esperti Fotografici Coniugati

JPG.jpg

Formato JFIF del Gruppo di Esperti Fotografici Coniugati

JPM.jpm

Sintassi del Formato File JPEG-2000

JPS.jps

Formato JPS del Gruppo di Esperti Fotografici Coniugati

JPT.jpt

Sintassi del Formato File JPEG-2000

JXL.jxl

Immagine JPEG XL

MAP.map

Database di Immagini Senza Soluzione di Continuità a Multi-risoluzione (MrSID)

MAT.mat

Formato immagine MATLAB livello 5

PAL.pal

Pixmap Palm

PALM.palm

Pixmap Palm

PAM.pam

Formato bitmap bidimensionale comune

PBM.pbm

Formato bitmap portatile (bianco e nero)

PCD.pcd

Foto CD

PCT.pct

Apple Macintosh QuickDraw/PICT

PCX.pcx

ZSoft IBM PC Paintbrush

PDB.pdb

Formato ImageViewer del database Palm

PDF.pdf

Formato Documento Portatile

PDFA.pdfa

Formato di Archivio Documento Portatile

PFM.pfm

Formato float portatile

PGM.pgm

Formato graymap portatile (scala di grigi)

PGX.pgx

Formato non compresso JPEG 2000

PICT.pict

Apple Macintosh QuickDraw/PICT

PJPEG.pjpeg

Formato JFIF del Gruppo di Esperti Fotografici Condivisi

PNG.png

Grafica Rete Portatile

PNG00.png00

PNG eredita la profondità di bit, il tipo di colore dall'immagine originale

PNG24.png24

RGB a 24 bit opaco o trasparente binario (zlib 1.2.11)

PNG32.png32

RGBA a 32 bit opaco o trasparente binario

PNG48.png48

RGB a 48 bit opaco o trasparente binario

PNG64.png64

RGBA a 64 bit opaco o trasparente binario

PNG8.png8

Indicizzato a 8 bit opaco o trasparente binario

PNM.pnm

Anymap portatile

PPM.ppm

Formato pixmap portatile (colore)

PS.ps

File Adobe PostScript

PSB.psb

Formato Grande Documento Adobe

PSD.psd

Bitmap Adobe Photoshop

RGB.rgb

Campioni grezzi di rosso, verde e blu

RGBA.rgba

Campioni grezzi di rosso, verde, blu e alfa

RGBO.rgbo

Campioni grezzi di rosso, verde, blu e opacità

SIX.six

Formato grafico DEC SIXEL

SUN.sun

Rasterfile Sun

SVG.svg

Grafica Vettoriale Scalabile

TIFF.tiff

Formato File Immagine Etichettato

VDA.vda

Immagine Truevision Targa

VIPS.vips

Immagine VIPS

WBMP.wbmp

Immagine Bitmap Wireless (livello 0)

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