OCR PSBの全て
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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。
PSB フォーマットとは何ですか?
Adobe 大容量ドキュメントフォーマット
PlayStation 3 (PS3) は、ゲーム機能だけでなく、メディアや画像処理に対する独自の取り組みでも、ゲームコンソール技術の興味深い例です。PS3 の画像フォーマットは、ゲームと高解像度メディアコンテンツを融合した、その豊かなマルチメディア体験の不可欠な部分です。PS3 の画像フォーマットの技術的な複雑さを理解するには、コンソールのグラフィックス処理アーキテクチャ、サポートする画像フォーマットの種類、圧縮と最適化に使用される方法、ゲーム開発とコンテンツ作成への影響を掘り下げる必要があります。
複雑な画像を処理する PS3 の能力の中心にあるのは、NVIDIA と Sony が共同開発した強力なグラフィックス処理ユニット (GPU) である Reality Synthesizer (RSX) です。RSX は最大 1080p の解像度でグラフィックスをレンダリングでき、PS3 の高解像度ゲームとマルチメディア体験を提供する能力を示しています。この GPU は、2D 画像用の JPEG、GIF、BMP、TIFF、PNG を含むがこれらに限定されない幅広い画像フォーマットと、3D テクスチャとグラフィックス用の特殊なフォーマットをサポートしています。
PS3 の注目すべき機能の 1 つは、比較的高いダイナミックレンジ (HDR) 画像をサポートしていることです。これにより、より広い範囲の色と輝度レベルを可能にすることで、ゲームやビデオの視覚品質が向上します。PS3 の HDR は、コントラストと色域を操作する特定の画像フォーマットと処理手法によって実現され、よりリアルで没入感のある視覚体験を提供します。この HDR 機能は、高ダイナミックレンジデータを格納するさまざまな画像およびテクスチャフォーマットのサポートに反映されています。
PS3 は、コンソールのストレージの制限と HD コンテンツのサイズを考慮して、画像ファイルを効率的に管理するために、いく つかのタイプの圧縮技術を採用しています。使用される一般的なフォーマットの 1 つは、ロスレス圧縮機能によりビデオのポストプロダクションでよく使用される Digital Picture Exchange (DPX) フォーマットです。テクスチャの場合、PS3 は DirectX Texture Compression (DXTC) フォーマット(S3 Texture Compression (S3TC) とも呼ばれます)を利用します。これは、画像品質を大幅に損なうことなくファイルサイズを削減するために不可欠です。
画像処理をさらに最適化するために、PS3 はミップマッピングと異方性フィルタリング技術を大いに活用しています。ミップマッピングは、オブジェクトが遠くにあるか、直接見えない場合に使用される画像またはテクスチャの低解像度バージョンを作成することで、視覚品質に最小限の影響を与えながらパフォーマンスを大幅に向上させます。異方性フィルタリングは、斜めから見られるサーフェス上のテクスチャの画像品質を向上させ、これらのテクスチャが遠くからでも滑らかで詳細に見えるようにします。
PS3 の画像フォーマットのもう 1 つの側面は、コンソール専用に開発された独自の技術です。たとえば、マルチフォーマットコーデック (MFC) は、画像やビデオをリアルタイムで圧縮および解凍し、高解像度コンテンツのストリーミングと再生を容易にする上で重要な役割を果たします。このコーデックシステムは、PS3 の Cell Broadband Engine とシームレスに連携するように設計されており、マルチメディアコンテンツの効率的な並列処理を可能にします。
PS3 はまた、物理的なゲームとメディアの配布に Blu-ray Disc フォーマットの使用を導入しました。これは、画像品質とストレ ージ容量に大きな影響を与えました。Blu-ray Disc は DVD と比較してはるかに優れたストレージを提供し、ゲーム開発者はより高解像度のテクスチャ、より詳細な環境、非圧縮のオーディオおよびビデオファイルを組み込むことができます。このストレージ容量の飛躍的な向上により、PS3 はより複雑な画像フォーマットとより大きなファイルサイズを処理できるようになり、ゲーム体験の全体的な忠実度と豊かさを向上させました。
ソフトウェアサポートの点では、PS3 のシステムソフトウェアには、さまざまな画像、オーディオ、ビデオフォーマットをサポートする包括的なメディアプレーヤーが含まれています。この汎用性により、PS3 は単なるゲームコンソールではなく、本格的なメディアセンターとして機能できます。さらに、Sony が PS3 に提供する開発ツールには、コンソールの独自の画像フォーマットと処理機能を処理するように特別に設計されたライブラリと API が含まれており、開発者はハードウェアのマルチメディアの可能性を最大限に活用できます。
イーサネットや Wi-Fi などのネットワーク接続オプションが PS3 に搭載されたことで、画像やビデオを含むコンテンツのダウンロードやストリーミングの新しい可能性が開かれました。この接続性は、PS3 の強力な処理能力と組み合わされることで、インターネットから高解像度の画像やビデオのリアルタイムのダウンロード、処理、表示が可能になり、コンソールのリリース時に画期的な機能でした。
さらに、USB ポートを介した外部ストレージデバイスのサポートにより、ユーザーは外部ハードドライブ、USB フラッシュドライブ、その他の ストレージメディアから直接、幅広い画像フォーマットを表示して保存できるようになりました。この機能により、PS3 のマルチメディアハブとしての機能が強化され、コンソールの内蔵ハードドライブや Blu-ray Disc 以外のさまざまなソースから高解像度の写真を表示したり、ビデオコンテンツを再生したりできるようになりました。
ゲーム開発者にとって、PS3 の画像フォーマットと圧縮技術を理解して活用することは、パフォーマンスと視覚品質を最適化するために不可欠でした。PS3 用のゲームを開発するには、画像の細部とファイルサイズのバランスを慎重に調整し、ゲームをすばやくロードできるようにしながら、視覚体験の豊かさと奥行きを犠牲にしないようにする必要がありました。これには、多くの場合、圧縮、独自のフォーマット、コンソールの独自のハードウェア機能を革新的に使用して、望ましい結果を得ることが含まれていました。
PS3 の画像処理とフォーマットサポートに対するアプローチは、ゲーム以外のコンテンツ作成にも影響を与えました。映画製作者、アニメーター、マルチメディアアーティストは、コンソールが高解像度の画像やビデオをレンダリングおよび処理するための強力なツールであることを発見しました。PS3 のハードウェア機能は、幅広い画像フォーマットと圧縮技術のサポートと組み合わされ、さまざまな創造的および専門的なアプリケーションに適した汎用的なプラットフォームになりました。
画像処理の面で PS3 が提供する技術的進歩と幅広い機能にもかかわらず、その独自のアーキテクチャには課題がありました。Cell Broadband Engine の複雑さと、コン ソールのフォーマットとツールのいくつかが独自のものであることが組み合わされ、開発者とコンテンツ作成者にとって急な学習曲線が生じました。この複雑さにより、コンソールの機能を十分に活用するには、時間とリソースに多大な投資が必要となり、小規模な開発チームや独立した作成者にとっては障壁となる可能性がありました。
ゲーム業界が進化し続けるにつれて、PS3 の画像フォーマットと処理機能のレガシーは影響力を持ち続けています。PS3 のハードウェアの複雑さと可能性に対処することから得られた教訓は、その後のコンソールとゲームプラットフォームの開発に役立てられています。PS3 を特徴づけた高解像度画像、効率的な圧縮、汎用的なマルチメディアサポートの重視は、現代のゲームやエンターテイメントデバイスの標準的な期待となっています。
結論として、PS3 の画像フォーマットと処理アーキテクチャは、マルチメディアプラットフォームとしてのゲームコンソールの進化における重要なマイルストーンを表しています。幅広い画像フォーマットを処理するコンソールの機能は、強力なグラフィックス処理ユニット、高度な圧縮技術、高解像度コンテンツのサポートと組み合わされ、ゲーム業界における視覚品質とマルチメディア統合の新しい基準を設定しました。PS3 時代を振り返ると、ゲーム開発、コンテンツ作成、デジタルメディアのより広い分野に対するその影響は依然として感じられており、ゲームの世界における画像フォーマットの背後にある技術を理解して活用することの重要性を強調しています。
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。