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光学文字認識(OCR)は、テキストの画像(スキャン、スマートフォンの写真、PDF)を機械が読み取れる文字列に、そしてますます 構造化データに変換します。現代のOCRは、画像をクリーンアップし、テキストを見つけ、それを読み取り、豊富なメタデータをエクスポートするパイプラインであり、 下流のシステムがフィールドを検索、索引付け、または抽出できるようにします。広く使用されている2つの出力標準は、 hOCR、テキストとレイアウトのためのHTMLマイクロフォーマット、および ALTO XML、図書館/アーカイブ指向のスキーマです。どちらも位置、読み取り順序、その他のレイアウトの合図を保持し、Tesseractのような人気のあるエンジンでサポートされています。
パイプラインの簡単なツアー
前処理。 OCRの品質は、画像のクリーンアップから始まります:グレースケール変換、ノイズ除去、 しきい値処理(二値化)、および傾き補正。標準的なOpenCVのチュートリアルでは、グローバル、 適応型 および Otsu のしきい値処理が扱われています。これらは、不均一な照明やバイモーダルなヒストグラムを持つドキュメントの定番です。ページ内で照明が変化する場合 (電話のスナップショットを考えてみてください)、適応型メソッドは単一のグローバルしきい値よりも優れていることがよくあります。Otsu はヒストグラムを分析して自動的にしきい値を選択します。傾き補正も同様に重要です:Houghベースの 傾き補正(ハフライン変換)とOtsuの二値化を組み合わせることは、生産前処理パイプラインで一般的で効果的なレシピです。
検出と認識。 OCRは通常、テキスト検出(テキストはどこにあるか ?)とテキスト認識(何が書かれているか?)に分けられます。自然なシーンや多くのスキャンでは、 EAST のような完全畳み込み検出器は、重い提案段階なしで単語または行レベルの四辺形 を効率的に予測し、 一般的なツールキット(例: OpenCVのテキスト検出チュートリアル)に実装されています。複雑なページ(新聞、フォーム、書籍)では、行/領域のセグメンテーションと読み取り順序の推論が重要です:Kraken は、従来のゾーン/ラインセグメンテーションとニューラルベースラインセグメンテーションを実装しており、さまざまなスクリプトと方向(LTR / RTL /垂直)を明示的にサポートしています。
認識モデル。 古典的なオープンソースの主力製品である Tesseract (Googleによってオープンソース化され、HPにルーツを持つ)は、文字分類器からLSTMベースのシーケンス 認識器に進化し、検索可能なPDF、 hOCR / ALTOフレンドリーな出力などをCLIから出力できます。現代の認識器は、事前にセグメント化された文字なしでシーケンスモデリングに依存しています。 コネクショニスト時間分類(CTC) は、入力特徴シーケンスと出力ラベル文字列間のアライメントを学習する基礎であり続け、手書きおよびシーンテキストパイプラインで広く 使用されています。
過去数年間で、TransformerはOCRを再構築しました。 TrOCR は、ビジョントランスフォーマーエンコーダーとテキストトランスフォーマーデコーダーを使用し、大規模な合成コーパスでトレーニングされた後、 実際のデータで微調整され、印刷、手書き、シーンテキストのベンチマークで強力なパフォーマンスを発揮します( Hugging Faceのドキュメントも参照)。並行して、一部のシステムは下流の理解のためにOCRを回避します: Donut(Document Understanding Transformer) は、ドキュメント 画像から直接構造化された回答(キーと値のJSONなど)を出力するOCRフリーのエンコーダーデコーダーです(リポジトリ、 モデルカード)、別のOCRステップがIEシステムにフィードされるときのエラー蓄積を回避します。
エンジンとライブラリ
多くのスクリプトでバッテリー付属のテキスト読み取りが必要な場合は、 EasyOCR が80以上の言語モデルを備えたシンプルなAPIを提供し、ボックス、テキスト、信頼度を返します。これはプロトタイプや 非ラテン文字のスクリプトに便利です。歴史的な文書の場合、 Kraken はベースラインセグメンテーションとスクリプト対応の読み取り順 序で優れています。柔軟な行レベルのトレーニングには、 Calamari がOcropyの系統に基づいて構築されています(Ocropy)(マルチ)LSTM + CTC認識器とカスタムモデルを微調整するためのCLIを備えています。
データセットとベンチマーク
一般化はデータにかかっています。手書きの場合、 IAM手書きデータベース は、トレーニングと評価のために作家の多様な英語の文章を提供します。これは、 行と単語の認識のための長年の参照セットです。シーンテキストの場合、 COCO-Text は、MS-COCOに広範な注釈を重ね、印刷/手書き、判読可能/判読不能、スクリプト、および 完全な転写のラベルを付けました(元の プロジェクトページも参照)。この分野はまた、合成事前トレーニングに大きく依存しています: SynthText in the Wild は、リアルなジオメトリと照明でテキストを写真にレンダリングし、事前トレーニング 検出器と認識器に大量のデータを提供します(参照 コードとデータ)。
ICDARのRobust Reading の傘下での競争は、評価を現実的なものに保ちます。最近のタスクは、エンドツーエンドの検出/読み取りを強調し、単語を フレーズにリンクすることを含み、公式コードは 精度/再現率/ Fスコア、和集合上の積集合 (IoU)、および文字レベルの編集距離メトリックを報告します。これは、実践者が追跡すべきことを反映しています。
出力形式と下流での使用
OCRはめったにプレーンテキストで終わりません。アーカイブやデジタルライブラリは ALTO XML を好みます。なぜなら、コンテンツとともに物理的なレイアウト(座標を持つブロック/行/単語)をエンコードし、 METSパッケージングとうまく連携するからです。 hOCR マイクロフォーマットは、対照的に、ocr_lineや ocrx_wordなどのクラスを使用して同じアイデアをHTML / CSSに埋め込み、Webツールで簡単に表示、編集、変換できるようにします。Tesseractは両方を公開しています。たとえば、 CLIから直接hOCRまたは検索可能なPDFを生成します(PDF出力ガイド)。 pytesseract のようなPythonラッパーは利便性を高めます。リポジトリに固定の取り込み 標準がある場合、hOCRとALTOの間で変換するためのコンバーターが存在します。この厳選されたリ ストを参照してください OCRファイル形式ツール。
実践的なガイダンス
- データと清潔さから始めましょう。 画像が電話の写真や品質の低いスキャンである場合は、 モデルの調整を行う前に、しきい値処理(適応型とOtsu)と傾き補正(Hough)に投資してください。認識器を交換するよりも、堅牢な前処理レシピから得られるものの方が大きいことがよくあります。
- 適切な検出器を選択してください。 通常の列を持つスキャンされたページの場合、ページセグメンター(ゾーン→ 行)で十分な場合があります。自然な画像の場合、 EAST のようなシングルショット検出器は強力なベースラインであり、多くのツールキットにプラグインします(OpenCVの例)。
- テキストに一致する認識器を選択してください。 印刷されたラテン語の場合、 Tesseract(LSTM / OEM) は頑丈で高速です。マルチスクリプトまたは迅速なプロトタイプの場合、 EasyOCR は生産的です。手書きまたは歴史的な書体の場合、 Kraken または Calamari を検討し、微調整を計画してください。ドキュメントの理解(キーと値の抽出、VQA)との緊密な結合が必要な場合は、 スキーマで TrOCR (OCR)と Donut (OCRフリー)を比較評価します。Donutは統合ステップ全体を削除する可能性があります。
- 重要なことを測定します。 エンドツーエンドシステムの場合、検出 Fスコアと認識CER / WER(どちらもレーベンシュタイン 編集距離に基づく。 CTCを参照)を報告します。レイアウトの多いタスクの場合、 ICDAR RRC 評価キットのように、IoU /タイトネスと文字レベルの正規化された編集距離を追跡します。
- 豊富な出力をエクスポートします。 hOCR /ALTO (または両方)を優先して、座標と読み取り順序を保持します。これは、検索ヒットの強調表示、テーブル/フィールド の抽出、および来歴に不可欠です。TesseractのCLIと pytesseract は、これをワンライナーにします。
今後の展望
最も強力なトレンドは収束です:検出、認識、言語モデリング、さらにはタスク固有のデコードまで が統一されたTransformerスタックに統合されています。 大規模な合成コーパス での事前トレーニングは、依然として力の乗数です。OCRフリーモデルは、ターゲットが逐語的な転写ではなく構造化された出力である場所ならどこでも積極的に競争します。 ハイブリッド展開も期待してください:長文テキスト用の軽量検出器とTrOCRスタイルの 認識器、およびフォームとレシート用のDonutスタイルのモデル。
参考文献とツール
Tesseract (GitHub) · Tesseractドキュメント · hOCR仕様 · ALTOの背景 · EAST検出器 · OpenCVテキスト検出 · TrOCR · Donut · COCO-Text · SynthText · Kraken · Calamari OCR · ICDAR RRC · pytesseract · IAM手書き · OCRファイル形式ツール · EasyOCR
よくある質問
OCRとは何ですか?
光学的文字認識(OCR)は、さまざまな形式のドキュメント(スキャンされた紙のドキュメント、PDFファイル、デジタルカメラで撮影された画像など)を編集可能で検索可能なデータに変換するために使用される技術です。
OCRはどのように機能しますか?
OCRは入力画像またはドキュメントをスキャンし、画像を個々の文字に分割し、各文字を形状認識または特徴認識を使用して文字形状のデータベースと比較します。
OCRの実用的な用途は何ですか?
OCRは印刷文書のデジタル化、テキストから音声へのサービスの活用 、データ入力プロセスの自動化、視覚障害のあるユーザーがテキストとより良く対話できるようにするなど、さまざまな業界とアプリケーションで使用されています。
OCRは常に100%正確ですか?
OCR技術は大幅に進歩していますが、それが無敵ではありません。精度は、元のドキュメントの品質と使用されているOCRソフトウェアの特性によって異なることがあります。
OCRは手書き文字を認識できますか?
OCRは主に印刷されたテキストを認識するように設計されていますが、一部の高度なOCRシステムは明瞭で一貫性のある手書き文字も認識することができます。ただし、個々の文字スタイルの変動幅が広いため、手書き文字の認識は通常、印刷されたテキストの認識よりも精度が低いです。
OCRは複数の言語を処理できますか?
はい、 多くのOCRソフトウェアは複数の言語を認識できます。ただし、特定の言語がサポートされていることを確認する必要があります。
OCRとICRとの違いは何ですか?
OCRはOptical Character Recognition(光学的文字認識)の略で、印刷されたテキストを認識します。一方、ICRはIntelligent Character Recognition(知能的文字認識)の略で、より進んだ技術を使用して手書きのテキストを認識します。
OCRはすべてのフォントと文字サイズを処理できますか?
OCRはクリアで読みやすいフォントと標準的な文字サイズを処理するのに最も適しています。それはさまざまなフォントとサイズを処理する能力を持っていますが、非常に小さい文字サイズや一般的でないフォントを処理するときには、その精度が下がる可能性があります。
OCR技術の制限は何ですか?
OCRは低解像度のドキュメント、複雑なフォント、印刷品質が悪いテキスト、手書きのテキスト、またはテキストが含まれている背景からの混乱を処理するのに問題を抱えている可能性があります。さらに、それは多言語を处理する能力を持っていますが、すべての言語を完全にカバーすることはできない可能性があります。
OCRはカラーテキストまたはカラーバックグラウンドをスキャンできますか?
はい、OCRはカラーテキストとカラーバックグラウンドをスキャンすることができますが、通常は黒いテキストと白いバックグラウンドといった高いコントラストの色の組み合わせに対して最も効果的です。テキストとバックグラウンドの色のコントラストが不十分な場合、その精度が下がる可能性があります。
PDB フォーマットとは何ですか?
Palm 画像ビューアフォーマット
PCX画像フォーマットは「Picture Exchange」の略で、1980年代後半から1990年代にかけてDOSやWindowsベースのコンピュータで主に使用されてい たラスターグラフィックスファイルフォーマットです。ZSoft Corporationによって開発され、IBM PC互換コンピュータ上のカラー画像で広く受け入れられた最初のフォーマットの1つでした。PCXフォーマットは、そのシンプルさと実装の容易さで知られており、パーソナルコンピューティングの初期に広く採用されることに貢献しました。Microsoft Paintbrush(後にMicrosoft Paintになりました)などのソフトウェアで使用されたことで特に人気があり、スクリーンキャプチャ、スキャナ出力、デスクトップの壁紙にも使用されました。
PCXファイルフォーマットは、スキャンされた画像やその他の種類の画像データを表現するように設計されています。モノクロ、2色、4色、16色、256色、24ビットトゥルーカラー画像など、さまざまな色深度をサポートしています。このフォーマットは、さまざまな解像度とアスペクト比に対応しているため、さまざまな表示デバイスや印刷要件に柔軟に対応できます。その柔軟性にもかかわらず、PCXフォーマットは、より優れた圧縮とカラーサポートを提供するJPEG、PNG、GIFなどのより最新の画像フォーマットに取って代わられています。ただし、PCXファイルを含むレガシーシステムやデジタルアーカイブを扱う人にとって、PCXフォーマットを理解することは依然として関連性があります。
PCXファイルは、ヘッダー、画像データ、オプションの256色パレットで構成されています。ヘッダーは128バイトの長さで、使用されているPCXフォーマットのバージョン、画像の寸法、カラープレーンの数、カラープレーンあたりのピクセルあたりのビット数、エンコーディング方式など、画像に関する重要な情報が含まれています。PCXファイルで使用されるエンコーディング方式は、ランレングスエンコーディング(RLE)で、画像の品質を犠牲にすることなくファイルサイズを削減する、ロスレスデータ圧縮の単純な形式です。RLEは、同一のバイトのシーケンスを1つのバイトとそれに続くカウントバイトに圧縮することで機能し、バイトを繰り返す回数を示します。
PCXファイルの画像データはプレーンに編成されており、各プレーンは異なるカラーコンポーネントを表しています。たとえば、24ビットカラー画像には、赤、緑、青のコンポーネントごとに1つずつ、3つのプレーンがあります。各プレーン内のデータはRLEを使用してエンコードされ、行に格納されます。各行はピクセルの水平線を表します。行は上から下に格納され、各行内でピクセルは左から右に格納されます。24ビット未満の色深度の画像の場合、ファイルの最後に追加のパレットセクションがあり、画像で使用される色が定義されています。
オプションの256色パレットは、ピクセルあたり8ビット以下の画像のPCXフォーマットの重要な機能です。このパレットは通常、ファイルの最後に画像データの後に配置され、一連の3バイトエントリで構成され、各エントリは単一の色における赤、緑、青のコンポーネントを表します。パレットにより、各ピクセルが完全なカラー値を格納するのではなく、カラーインデックスを参照するだけであるにもかかわらず、画像に幅広い色を表示できます。このインデックスカラーアプローチはファイルサイズに関して効率的ですが、トゥルーカラー画像と比較して色の忠実度が制限されます。
PCXフォーマッ トの利点の1つは、開発者がソフトウェアに実装しやすいというシンプルさです。フォーマットのヘッダーはサイズとレイアウトが固定されているため、画像データの単純な解析と処理が可能です。さらに、PCXファイルで使用されるRLE圧縮は、他のフォーマットで使用されるより複雑な圧縮アルゴリズムと比較して比較的単純です。このシンプルさにより、PCXファイルは、広範な処理能力やメモリを必要とせずに、当時の限られたハードウェアで簡単に生成および操作できました。
そのシンプルさにもかかわらず、PCXフォーマットにはいくつかの制限があります。主な欠点の1つは、アイコンデザインやビデオゲームグラフィックスなどの最新のグラフィックス作業に不可欠な透明性やアルファチャンネルをサポートしていないことです。さらに、RLE圧縮は特定の種類の画像には効果的ですが、JPEGやPNGなどのフォーマットで使用される圧縮アルゴリズムほど効率的ではありません。これにより、特に高解像度またはトゥルーカラー画像を扱う場合、PCXファイルのファイルサイズが大きくなる可能性があります。
PCXフォーマットのもう1つの制限は、メタデータのサポートがないことです。写真撮影に使用されたカメラの設定や画像の作成日時など、画像に関する幅広いメタデータを含めることができるTIFFやJPEGなどのフォーマットとは異なり、PCXファイルには画像を表示するために必要な最も基本的な情報のみが含まれています。これにより、このフォーマットはプロの写真撮影やそのような情報を保持することが重要なアプリケーションには適さなくなります。
これらの制限にもかかわらず、PCXフォーマ ットは過去に広く使用されており、現在でも多くの画像編集および表示プログラムで認識されています。そのレガシーは、Adobe Photoshop、GIMP、CorelDRAWなどのソフトウェアでフォーマットが引き続きサポートされていることで明らかです。古いシステムを使用しているユーザーや過去のデジタルコンテンツにアクセスする必要があるユーザーにとって、PCXファイルを処理する機能は依然として関連性があります。さらに、フォーマットのシンプルさは、画像ファイルフォーマットとデータ圧縮技術について学ぶ人にとって役立つ事例研究になります。
PCXフォーマットは、デスクトップパブリッシングとグラフィックデザインの初期にも役割を果たしました。複数の解像度と色深度をサポートしているため、さまざまなソフトウェアとハードウェアプラットフォーム間でグラフィックスを作成して交換するための柔軟な選択肢になりました。独自のフォーマットがコラボレーションの障壁を生み出す可能性があった当時、PCXフォーマットはさまざまなシステム間で画像を共有することを容易にする共通の分母として機能しました。
技術的な実装の観点から、PCXファイルを作成するには、画像のプロパティの正しい値を使用して128バイトのヘッダーを書き込み、次に各カラープレーンのRLE圧縮画像データを追加します。画像がパレットを使用する場合、パレットデータはファイルの最後に追加されます。PCXファイルを読み取るときは、プロセスが逆になります。ヘッダーを読み取って画像のプロパティを決定し、RLEデータを解凍して画像を再構築し、存在する場合はパレットを読み取ってカラーインデックスを対応 するRGB値にマッピングします。
PCXヘッダーには、画像データを解釈するために不可欠な複数のフィールドが含まれています。これらには、製造元(ZSoftの場合は常に10に設定)、バージョン(PCXフォーマットのバージョンを示す)、エンコーディング(RLE圧縮の場合は常に1に設定)、ピクセルあたりのビット数(色深度を示す)、画像の寸法(Xmin、Ymin、Xmax、Ymaxフィールドで指定)、水平および垂直解像度、カラープレーンの数、1行あたりのバイト数(カラープレーンの各行のバイト数を示す)、グレースケール画像のフラグなどが含まれます。
PCXフォーマットのRLE圧縮は、当時のコンピュータグラフィックスで一般的だった、均一な色の広い領域を持つ画像に効率的になるように設計されています。たとえば、大きな青い空を持つ画像は、各青いピクセルを個別に格納するのではなく、1つのバイトとそれに続くカウントバイトで表されるため、効果的に圧縮できます。ただし、より複雑なパターンや色のバリエーションを持つ画像の場合、RLE圧縮はあまり効果がなく、結果のファイルサイズは非圧縮画像と比べて大幅に小さくなることはありません。
結論として、PCX画像フォーマットは、パーソナルコンピューティングとデジタルグラフィックスの初期に重要な役割を果たした歴史的なファイルフォーマットです。そのシンプルさと実装の容易さにより、ソフトウェア開発者とユーザーの両方にとって人気のある選択肢となりました。より高度な画像フォーマットに取って代わられていますが、PCXフォーマットはデジタルレガシーの重要な部分であり続け、多くの最新のグラフィックスアプリケーションで引き続きサポートされています。PCXフォーマットを理解することで、デジタルイメージング技術の進化と、データ圧縮とファイルフォーマット設計の課題に関する貴重な洞察が得られます。
対応フォーマット
AAI.aai
AAI Dune 画像
AI.ai
Adobe Illustrator CS2
AVIF.avif
AV1 画像ファイルフォーマット
BAYER.bayer
Raw ベイヤー画像
BMP.bmp
Microsoft Windows ビットマップ画像
CIN.cin
Cineon 画像ファイル
CLIP.clip
画像クリップマスク
CMYK.cmyk
Raw シアン、マジェンタ、イエロー、黒サンプル
CUR.cur
Microsoft アイコン
DCX.dcx
ZSoft IBM PC マルチページ Paintbrush
DDS.dds
Microsoft DirectDraw Surface
DPX.dpx
SMTPE 268M-2003 (DPX 2.0) 画像
DXT1.dxt1
Microsoft DirectDraw Surface
EPDF.epdf
カプセル化されたポータブルドキュメントフォーマット
EPI.epi
Adobe カプセル化PostScriptインターチェンジフォーマット
EPS.eps
Adobe カプセル化PostScript
EPSF.epsf
Adobe カプセル化PostScript
EPSI.epsi
Adobe カプセル化PostScriptインターチェンジフォーマット
EPT.ept
TIFFプレビュー付きカプセル化PostScript
EPT2.ept2
TIFFプレビュー付きカプセル化PostScript Level II
EXR.exr
高ダイナミックレンジ(HDR)画像
FF.ff
Farbfeld
FITS.fits
フレキシブル画像転送システム
GIF.gif
CompuServe グラフィックス交換フォーマット
HDR.hdr
高ダイナミックレンジ画像
HEIC.heic
高効率画像コンテナ
HRZ.hrz
スロースキャンテレビジョン
ICO.ico
Microsoft アイコン
ICON.icon
Microsoft アイコン
J2C.j2c
JPEG-2000 コードストリーム
J2K.j2k
JPEG-2000 コードストリーム
JNG.jng
JPEG ネットワークグラフィックス
JP2.jp2
JPEG-2000 ファイルフォーマット構文
JPE.jpe
JPEG JFIFフォーマット
JPEG.jpeg
JPEG JFIFフォーマット
JPG.jpg
JPEG JFIFフォーマット
JPM.jpm
JPEG-2000 ファイルフォーマット構文
JPS.jps
JPEG JPSフォーマット
JPT.jpt
JPEG-2000 ファイルフォーマット構文
JXL.jxl
JPEG XL画像
MAP.map
マルチレゾリューションシームレス画像データベース(MrSID)
MAT.mat
MATLAB レベル5画像フォーマット
PAL.pal
Palm ピクスマップ
PALM.palm
Palm ピクスマップ
PAM.pam
一般的な2次元ビットマップフォーマット
PBM.pbm
ポータブルビットマップフォーマット(白黒)
PCD.pcd
フォトCD
PCT.pct
Apple Macintosh QuickDraw/PICT
PCX.pcx
ZSoft IBM PC ペイントブラシ
PDB.pdb
Palm 画像ビューアフォーマット
PDF.pdf
ポータブルドキュメントフォーマット
PDFA.pdfa
ポータブルドキュメントアーカイブフォーマット
PFM.pfm
ポー タブルフロートフォーマット
PGM.pgm
ポータブルグレイマップフォーマット(グレースケール)
PGX.pgx
JPEG 2000 非圧縮フォーマット
PICT.pict
Apple Macintosh QuickDraw/PICT
PJPEG.pjpeg
JPEG JFIFフォーマット
PNG.png
ポータブルネットワークグラフィックス
PNG00.png00
オリジナル画像からビット深度、カラータイプを継承したPNG
PNG24.png24
不透明またはバイナリ透過24ビットRGB(zlib 1.2.11)
PNG32.png32
不透明またはバイナリ透過32ビットRGBA
PNG48.png48
不透明またはバイナリ透過48ビットRGB
PNG64.png64
不透明またはバイナリ透過64ビットRGBA
PNG8.png8
不透明またはバイナリ透過8ビットインデックスカラー
PNM.pnm
ポータブルエニーマップ
PPM.ppm
ポータブルピクスマップフォーマット(カラー)
PS.ps
Adobe PostScriptファイル
PSB.psb
Adobe 大容量ドキュメントフォーマット
PSD.psd
Adobe Photoshop ビットマップ
RGB.rgb
Raw 赤、緑、青サンプル
RGBA.rgba
Raw 赤、緑、青、アルファサンプル
RGBO.rgbo
Raw 赤、緑、青、不透明度サンプル
SIX.six
DEC SIXELグラフィックスフォーマット
SUN.sun
Sunラスタファ イル
SVG.svg
スケーラブルベクターグラフィックス
TIFF.tiff
TIFF(タグ付き画像ファイルフォーマット)
VDA.vda
Truevision Targa画像
VIPS.vips
VIPS画像
WBMP.wbmp
ワイヤレスビットマップ(レベル0)画像
WEBP.webp
WebP画像フォーマット
YUV.yuv
CCIR 601 4:1:1 または 4:2:2
よくある質問
これはどのように機能しますか?
このコンバーターはブラウザ内で完全に動作します。ファイルを選択すると、メモリに読み込まれ、選択したフォーマットに変換されます。その後、変換されたファイルをダウンロードできます。
ファイルの変換にかかる時間は?
変換は瞬時に開始され、ほとんどのファイルは1秒以内に変換されます。大きなファイルの場合、時間がかかる場合があります。
ファイルの扱いは?
ファイルは決してサーバにアップロードされません。ブラウザ内で変換され、変換されたファイルがダウンロードされます。ファイルは見られません。
変換できるファイルタイプは?
画像フォーマット間の変換すべてに対応しています。JPEG、PNG、GIF、WebP、SVG、BMP、TIFFなどです。
料金はかかりますか?
このコンバーターは完全に無料で、永久に無料のままです。ブラウザ内で動作するため、サーバを用意する必要がないので、料金を請求する必要がありません。
一度に複数のファイルを変換できますか?
はい、一度に複数のファイルを変換できます。追加時に複数のファイルを選択してください。