OCR dowolnego GIF

Upuść zdjęcie, skan lub plik PDF (do 2.5GB). Wyodrębniamy tekst bezpośrednio w Twojej przeglądarce — bezpłatnie, bez ograniczeń, a Twoje pliki nigdy nie opuszczają Twojego urządzenia.

Prywatne i bezpieczne

Wszystko dzieje się w Twojej przeglądarce. Twoje pliki nigdy nie dotykają naszych serwerów.

Błyskawicznie

Bez przesyłania, bez czekania. Konwertuj w momencie upuszczenia pliku.

Rzeczywiście za darmo

Nie wymaga konta. Brak ukrytych kosztów. Brak sztuczek z rozmiarem pliku.

Optyczne rozpoznawanie znaków (OCR) zamienia obrazy tekstu — skany, zdjęcia ze smartfonów, pliki PDF — na ciągi znaków czytelne dla maszyn, a coraz częściej na dane strukturalne. Nowoczesne OCR to potok, który czyści obraz, znajduje tekst, odczytuje go i eksportuje bogate metadane, dzięki czemu systemy podrzędne mogą wyszukiwać, indeksować lub wyodrębniać pola. Dwa szeroko stosowane standardy wyjściowe to hOCR, mikroformat HTML dla tekstu i układu, oraz ALTO XML, schemat zorientowany na biblioteki/archiwa; oba zachowują pozycje, kolejność czytania i inne wskazówki dotyczące układu i są obsługiwane przez popularne silniki, takie jak Tesseract.

Szybka wycieczka po potoku

Przetwarzanie wstępne. Jakość OCR zaczyna się od czyszczenia obrazu: konwersji do skali szarości, odszumiania, progowania (binaryzacji) i prostowania. Kanoniczne samouczki OpenCV obejmują globalne, adaptacyjne i Otsu progowanie — podstawowe elementy dla dokumentów o nierównomiernym oświetleniu lub bimodalnych histogramach. Gdy oświetlenie zmienia się na stronie (pomyśl o zdjęciach z telefonu), metody adaptacyjne często przewyższają pojedynczy globalny próg; Otsu automatycznie wybiera próg, analizując histogram. Równie ważna jest korekcja nachylenia: prostowanie oparte na transformacji Hougha (Transformacja Hougha) w połączeniu z binaryzacją Otsu to powszechny i skuteczny przepis w produkcyjnych potokach przetwarzania wstępnego.

Wykrywanie a rozpoznawanie. OCR jest zazwyczaj podzielone na wykrywanie tekstu (gdzie jest tekst?) i rozpoznawanie tekstu (co on mówi?). W scenach naturalnych i wielu skanach w pełni konwolucyjne detektory, takie jak EAST skutecznie przewidują czworokąty na poziomie słów lub linii bez ciężkich etapów propozycji i są zaimplementowane w popularnych zestawach narzędzi (np. samouczek wykrywania tekstu OpenCV). Na złożonych stronach (gazety, formularze, książki) ważna jest segmentacja linii/regionów i wnioskowanie o kolejności czytania:Kraken implementuje tradycyjną segmentację stref/linii i neuronową segmentację linii bazowej, z wyraźnym wsparciem dla różnych pism i kierunków (LTR/RTL/pionowo).

Modele rozpoznawania. Klasyczny koń roboczy open-source Tesseract (udostępniony jako open-source przez Google, z korzeniami w HP) ewoluował z klasyfikatora znaków w sekwencyjny rozpoznawacz oparty na LSTM i może emitować przeszukiwalne pliki PDF, wyjścia przyjazne dla hOCR/ALTOi więcej z CLI. Nowoczesne rozpoznawacze opierają się na modelowaniu sekwencji bez wstępnie posegmentowanych znaków. Connectionist Temporal Classification (CTC) pozostaje fundamentalne, ucząc się dopasowań między sekwencjami cech wejściowych a sekwencjami etykiet wyjściowych; jest szeroko stosowane w potokach rozpoznawania pisma ręcznego i tekstu w scenach.

W ostatnich latach Transformery przekształciły OCR. TrOCR używa kodera Vision Transformer oraz dekodera Text Transformer, trenowanego na dużych korpusach syntetycznych, a następnie dostrajanego na rzeczywistych danych, z dużą wydajnością w testach porównawczych tekstu drukowanego, pisanego odręcznie i w scenach (zobacz także dokumentację Hugging Face). Równolegle niektóre systemy omijają OCR na rzecz zrozumienia na dalszym etapie: Donut (Document Understanding Transformer) to koder-dekoder bez OCR, który bezpośrednio generuje ustrukturyzowane odpowiedzi (takie jak JSON klucz-wartość) z obrazów dokumentów (repo, karta modelu), unikając kumulacji błędów, gdy oddzielny krok OCR zasila system IE.

Silniki i biblioteki

Jeśli chcesz gotowe do użycia rozwiązanie do odczytu tekstu w wielu pismach, EasyOCR oferuje proste API z ponad 80 modelami językowymi, zwracając ramki, tekst i pewność — przydatne do prototypów i pism nielacińskich. W przypadku dokumentów historycznych Kraken wyróżnia się segmentacją linii bazowej i świadomą pisma kolejnością czytania; do elastycznego trenowania na poziomie linii, Calamari opiera się na dziedzictwie Ocropy (Ocropy) z rozpoznawaczami (multi-)LSTM+CTC i CLI do dostrajania niestandardowych modeli.

Zbiory danych i testy porównawcze

Generalizacja zależy od danych. W przypadku pisma ręcznego Baza danych pisma ręcznego IAM dostarcza zróżnicowane pod względem pisarzy zdania w języku angielskim do trenowania i oceny; jest to długoletni zestaw referencyjny do rozpoznawania linii i słów. W przypadku tekstu w scenach COCO-Text nałożył obszerne adnotacje na MS-COCO, z etykietami dla tekstu drukowanego/pisanego odręcznie, czytelnego/nieczytelnego, pisma i pełnych transkrypcji (zobacz także oryginalną stronę projektu). Dziedzina ta w dużym stopniu opiera się również na syntetycznym wstępnym trenowaniu: SynthText in the Wild renderuje tekst na fotografiach z realistyczną geometrią i oświetleniem, dostarczając ogromne ilości danych do wstępnego trenowania detektorów i rozpoznawaczy (odniesienie kod i dane).

Konkursy pod parasolem Robust Reading ICDAR utrzymują ocenę w ryzach. Ostatnie zadania kładą nacisk na wykrywanie/odczyt od końca do końca i obejmują łączenie słów w frazy, z oficjalnym kodem raportującym precyzję/odwołanie/F-score, przecięcie nad sumą (IoU) i metryki odległości edycji na poziomie znaków — odzwierciedlając to, co praktycy powinni śledzić.

Formaty wyjściowe i dalsze wykorzystanie

OCR rzadko kończy się na czystym tekście. Archiwa i biblioteki cyfrowe preferują ALTO XML , ponieważ koduje on fizyczny układ (bloki/linie/słowa ze współrzędnymi) obok treści i dobrze współgra z opakowaniem METS. hOCR mikroformat, w przeciwieństwie do tego, osadza ten sam pomysł w HTML/CSS, używając klas takich jak ocr_line i ocrx_word, co ułatwia wyświetlanie, edycję i transformację za pomocą narzędzi internetowych. Tesseract udostępnia oba — np. generowanie hOCR lub przeszukiwalnych plików PDF bezpośrednio z CLI (przewodnik po wyjściu PDF); opakowania Pythona, takie jak pytesseract dodają wygody. Istnieją konwertery do tłumaczenia między hOCR a ALTO, gdy repozytoria mają stałe standardy przyjmowania — zobacz tę wyselekcjonowaną listę narzędzi formatu plików OCR.

Praktyczne wskazówki

  • Zacznij od danych i czystości. Jeśli Twoje obrazy to zdjęcia z telefonu lub skany o mieszanej jakości, zainwestuj w progowanie (adaptacyjne i Otsu) i prostowanie (Hough) przed jakimkolwiek dostrajaniem modelu. Często zyskasz więcej dzięki solidnemu przepisowi na przetwarzanie wstępne niż dzięki wymianie rozpoznawaczy.
  • Wybierz odpowiedni detektor. W przypadku zeskanowanych stron z regularnymi kolumnami wystarczający może być segmentator stron (strefy → linie); w przypadku obrazów naturalnych detektory jednokrotne, takie jak EAST są silnymi punktami odniesienia i można je podłączyć do wielu zestawów narzędzi (przykład OpenCV).
  • Wybierz rozpoznawacz pasujący do Twojego tekstu. W przypadku drukowanego tekstu łacińskiego Tesseract (LSTM/OEM) jest solidny i szybki; w przypadku wielu pism lub szybkich prototypów EasyOCR jest produktywny; w przypadku pisma ręcznego lub historycznych krojów pisma rozważ Kraken lub Calamari i zaplanuj dostrajanie. Jeśli potrzebujesz ścisłego powiązania ze zrozumieniem dokumentów (ekstrakcja klucz-wartość, VQA), oceń TrOCR (OCR) w porównaniu z Donut (bez OCR) na swoim schemacie — Donut może usunąć cały krok integracji.
  • Mierz to, co ma znaczenie. W przypadku systemów od końca do końca raportuj wykrywanie F-score i rozpoznawanie CER/WER (oba oparte na odległości edycji Levenshteina ; zobacz CTC); w przypadku zadań z dużą ilością układu śledź IoU/ciasność i znormalizowaną odległość edycji na poziomie znaków, jak w zestawach ewaluacyjnych ICDAR RRC .
  • Eksportuj bogate wyniki. Preferuj hOCR /ALTO (lub oba), aby zachować współrzędne i kolejność czytania — kluczowe dla podświetlania trafień wyszukiwania, ekstrakcji tabel/pól i pochodzenia. CLI Tesseracta i pytesseract sprawiają, że jest to jedno polecenie.

Patrząc w przyszłość

Najsilniejszym trendem jest konwergencja: wykrywanie, rozpoznawanie, modelowanie języka, a nawet dekodowanie specyficzne dla zadania łączą się w zunifikowane stosy Transformerów. Wstępne trenowanie na dużych korpusach syntetycznych pozostaje mnożnikiem siły. Modele bez OCR będą agresywnie konkurować wszędzie tam, gdzie celem są ustrukturyzowane wyniki, a nie dosłowne transkrypcje. Spodziewaj się również wdrożeń hybrydowych: lekkiego detektora plus rozpoznawacza w stylu TrOCR dla długiego tekstu i modelu w stylu Donut dla formularzy i paragonów.

Dalsza lektura i narzędzia

Tesseract (GitHub) · Dokumentacja Tesseract · Specyfikacja hOCR · Tło ALTO · Detektor EAST · Wykrywanie tekstu OpenCV · TrOCR · Donut · COCO-Text · SynthText · Kraken · Calamari OCR · ICDAR RRC · pytesseract · Pismo ręczne IAM · Narzędzia formatu plików OCR · EasyOCR

Często zadawane pytania

Czym jest OCR?

Optical Character Recognition (OCR) to technologia używana do konwersji różnych rodzajów dokumentów, takich jak zeskanowane dokumenty papierowe, pliki PDF lub obrazy zrobione cyfrowym aparatem fotograficznym, na edytowalne i przeszukiwalne dane.

Jak działa OCR?

OCR działa poprzez skanowanie obrazu wejściowego lub dokumentu, segmentację obrazu na indywidualne znaki, a następnie porównanie każdego znaku z bazą danych kształtów znaków za pomocą rozpoznawania wzorców lub rozpoznawania cech.

Jakie są praktyczne zastosowania OCR?

OCR jest używany w różnych sektorach i aplikacjach, w tym do digitalizacji wydrukowanych dokumentów, włączania usług tekst-na-mowę, automatyzacji procesów wprowadzania danych i pomocy osobom niewidomym w lepszej interakcji z tekstem.

Czy OCR jest zawsze w 100% dokładny?

Pomimo wielkiego postępu w technologii OCR, nie jest ona nieomylna. Dokładność może różnić się w zależności od jakości oryginalnego dokumentu i specyfiki używanego oprogramowania OCR.

Czy OCR rozpoznaje pismo odręczne?

Chociaż OCR jest głównie przeznaczony dla tekstu drukowanego, niektóre zaawansowane systemy OCR są także w stanie rozpoznać jasne, konsekwentne pismo odręczne. Jednak zazwyczaj rozpoznawanie pisma odręcznego jest mniej dokładne ze względu na dużą różnorodność indywidualnych stylów pisania.

Czy OCR obsługuje wiele języków?

Tak, wiele systemów oprogramowania OCR potrafi rozpoznawać wiele języków. Ważne jest jednak, aby upewnić się, że konkretny język jest obsługiwany przez oprogramowanie, którego używasz.

Jaka jest różnica między OCR a ICR?

OCR to skrót od Optical Character Recognition i służy do rozpoznawania tekstu drukowanego, natomiast ICR, czyli Intelligent Character Recognition, jest bardziej zaawansowany i służy do rozpoznawania tekstu pisanego odręcznie.

Czy OCR działa z dowolnym fontem i rozmiarem tekstu?

OCR najlepiej radzi sobie z czytelnymi, łatwymi do odczytania fontami i standardowymi rozmiarami tekstu. Chociaż może pracować z różnymi fontami i rozmiarami, dokładność zwykle maleje przy niecodziennych fontach lub bardzo małych rozmiarach tekstu.

Jakie są ograniczenia technologii OCR?

OCR może mieć problemy z dokumentami o niskiej rozdzielczości, złożonymi czcionkami, źle wydrukowanymi tekstami, pismem odręcznym oraz dokumentami z tłem, które przeszkadza w tekście. Ponadto, mimo że może obsługiwać wiele języków, nie jest w stanie idealnie pokryć wszystkich języków.

Czy OCR potrafi skanować kolorowy tekst lub tło?

Tak, OCR potrafi skanować kolorowy tekst i tło, choć zazwyczaj jest skuteczniejszy w przypadku wysokokontrastowych kombinacji kolorów, takich jak czarny tekst na białym tle. Dokładność może spadać, gdy kolor tekstu i tła nie tworzą wystarczającego kontrastu.

Jaki jest format GIF?

Format wymiany grafiki CompuServe

Format obrazu G4, znany również jako kompresja grupy 4, to cyfrowy schemat kompresji obrazu powszechnie stosowany w transmisjach faksowych i skanowaniu. Jest częścią rodziny TIFF (Tagged Image File Format) i został specjalnie zaprojektowany do wydajnej kompresji danych obrazu czarno-białego lub monochromatycznego. Głównym celem formatu obrazu G4 jest zmniejszenie rozmiaru pliku obrazu bez znacznego pogorszenia jakości, co czyni go odpowiednim do skanów wysokiej rozdzielczości dokumentów tekstowych, rysunków technicznych i innych obrazów monochromatycznych.

Zrozumienie formatu obrazu G4 wymaga znajomości jego poprzednika, schematu kompresji grupy 3 (G3). G3, używany we wcześniejszych faksach, położył podwaliny pod kompresję obrazu monochromatycznego, wprowadzając techniki takie jak jednowymiarowe (1D) kodowanie długości serii. Jednak G3 miał ograniczenia w zakresie wydajności kompresji, szczególnie w przypadku bardziej złożonych lub szczegółowych obrazów. Aby rozwiązać te ograniczenia i ulepszyć możliwości kompresji, wprowadzono format G4 ze schematem kodowania dwuwymiarowego (2D), zwiększając wydajność kompresji, szczególnie w przypadku obrazów o powtarzających się wzorach.

Podstawową zasadą algorytmu kompresji formatu G4 jest użycie dwuwymiarowego (2D) zmodyfikowanego kodowania READ (Relative Element Address Designate). To podejście opiera się na podstawowej koncepcji kodowania długości serii, w której sekwencja pikseli o podobnym kolorze (zwykle czarnym lub białym w przypadku G4) jest przechowywana jako pojedynczy punkt danych, wskazujący kolor i liczbę kolejnych pikseli. W schemacie kodowania 2D, zamiast traktować każdy wiersz na obrazie niezależnie, G4 bada różnice między sąsiednimi wierszami. Ta metoda skutecznie identyfikuje i kompresuje powtarzające się wzory w wierszach, znacznie zmniejszając rozmiar pliku obrazów o spójnych wzorach.

W procesie kodowania G4 każdy wiersz pikseli jest porównywany z wierszem bezpośrednio nad nim, znanym jako linia odniesienia. Algorytm identyfikuje zmiany koloru pikseli (przejścia z czarnego na biały i odwrotnie) i koduje odległości między tymi zmianami, a nie bezwzględne pozycje pikseli. Kodując te różnice, G4 skutecznie kompresuje dane, szczególnie w dokumentach, w których wiele wierszy jest podobnych lub identycznych. Ta względna metoda kodowania wykorzystuje fakt, że treści tekstowe i rysunkowe często zawierają powtarzające się wzory, dzięki czemu G4 jest szczególnie dobrze przystosowany do kompresji skanowanych dokumentów i rysunków technicznych.

Znaczącą cechą algorytmu kompresji G4 jest jego „minimalizm” w kodowaniu narzutu. Unika użycia tradycyjnych znaczników lub nagłówków w strumieniu danych skompresowanych dla poszczególnych wierszy lub segmentów. Zamiast tego G4 opiera się na zwartym zestawie kodów reprezentujących długości serii i przesunięcia między liniami odniesienia i kodowania. Ta strategia przyczynia się w znacznym stopniu do wysokich współczynników kompresji G4, minimalizując dodatkowe dane wprowadzane podczas procesu kodowania, zapewniając, że skompresowany plik jest jak najmniejszy.

Wydajność kompresji jest kluczowym aspektem atrakcyjności formatu G4, ale jego wpływ na jakość obrazu wymaga uwagi. Pomimo wysokich współczynników kompresji, G4 zapewnia bezstratną kompresję danych. Oznacza to, że gdy obraz skompresowany w formacie G4 jest dekompresowany, jest przywracany do swojego pierwotnego stanu bez utraty szczegółów lub jakości. Ta bezstratna natura jest niezbędna w zastosowaniach, w których dokładność odtworzonego obrazu jest kluczowa, takich jak dokumenty prawne, plany architektoniczne i skanowane teksty.

Integracja formatu obrazu G4 ze specyfikacją TIFF zwiększa jego wszechstronność i użyteczność. TIFF, będąc elastycznym i szeroko obsługiwanym formatem pliku obrazu, umożliwia włączanie różnych schematów kompresji, w tym G4, bez uszczerbku dla funkcjonalności oferowanej przez TIFF, takiej jak obsługa wielu obrazów w jednym pliku, przechowywanie metadanych i kompatybilność na różnych platformach i urządzeniach. Ta integracja oznacza, że użytkownicy mogą skorzystać z wydajnej kompresji G4, zachowując jednocześnie bogate funkcje i szeroką kompatybilność formatu TIFF.

Jednak użycie formatu obrazu G4 wprowadza pewne kwestie i ograniczenia, o których użytkownicy muszą być świadomi. Na przykład wydajność kompresji G4 jest w dużym stopniu zależna od zawartości obrazu. Obrazy z dużymi obszarami jednolitego koloru lub powtarzającymi się wzorami są kompresowane bardziej efektywnie niż te o losowej lub bardzo szczegółowej zawartości. Ta cecha oznacza, że podczas gdy G4 jest doskonały do dokumentów tekstowych i prostych rysunków liniowych, jego wydajność kompresji i skuteczność mogą się zmniejszyć w przypadku fotografii lub złożonych obrazów w skali szarości.

Co więcej, na wydajność kompresji i dekompresji G4 wpływają dostępne zasoby obliczeniowe. Dwuetapowa analiza zaangażowana w procesy kodowania i dekodowania wymaga większej mocy obliczeniowej niż prostsze, jednowymiarowe schematy. W rezultacie urządzenia o ograniczonej mocy obliczeniowej, takie jak starsze faksy lub skanery, mogą doświadczać wolniejszych czasów przetwarzania podczas pracy ze skompresowanymi obrazami G4. To zapotrzebowanie obliczeniowe musi być zrównoważone z korzyściami wynikającymi z mniejszych rozmiarów plików i wymagań dotyczących przechowywania.

Pomimo tych kwestii, przyjęcie formatu obrazu G4 w różnych zastosowaniach podkreśla jego wartość. W dziedzinie archiwizacji dokumentów i bibliotek cyfrowych zdolność G4 do znacznego zmniejszania rozmiarów plików bez poświęcania szczegółów czyni go idealnym wyborem. Ta wydajność umożliwia elektroniczne przechowywanie dużych ilości dokumentów, ułatwiając dostęp, udostępnianie i konserwację. Ponadto w kontekście transmisji faksowej zmniejszone rozmiary plików prowadzą do szybszych czasów transmisji, oszczędzając koszty i poprawiając wydajność komunikacji.

Specyfikacje techniczne i wydajność formatu obrazu G4 są dowodem jego zalet w określonych zastosowaniach, ale zrozumienie jego praktycznego wpływu wymaga zbadania rzeczywistych scenariuszy użytkowania. Na przykład w sektorze prawnym, gdzie integralność i czytelność dokumentów mają ogromne znaczenie, kompresja G4 umożliwia wydajne elektroniczne składanie dokumentów sprawy, zapewniając, że krytyczne informacje są przechowywane dokładnie przy jednoczesnym minimalizowaniu miejsca do przechowywania. Podobnie w dziedzinie inżynierii, gdzie powszechne są szczegółowe plany i rysunki, kompresja G4 ułatwia cyfrowe zarządzanie dokumentami projektowymi bez uszczerbku dla przejrzystości lub dokładności.

Przyszłe osiągnięcia w zakresie kompresji obrazu i ciągła trafność formatu G4 zależą od rozwoju technologii i potrzeb użytkowników. W miarę rozwoju technologii obrazowania cyfrowego i zarządzania dokumentami mogą pojawić się nowe wyzwania i możliwości ulepszania algorytmów kompresji. Zasady leżące u podstaw kompresji G4, w szczególności jej nacisk na bezstratne przechowywanie danych i wydajność w obsłudze obrazów monochromatycznych, prawdopodobnie zainspirują przyszłe innowacje w kompresji obrazu, zapewniając, że jego dziedzictwo wpłynie na kolejne generacje standardów kompresji.

Podsumowując, format obrazu G4 stanowi znaczący postęp w technologii kompresji obrazu monochromatycznego. Jego integracja ze specyfikacją TIFF i jego zastosowanie w aplikacjach wymagających wysokiej jakości, bezstratnej reprodukcji obrazu podkreślają jego znaczenie. Chociaż istnieją kwestie związane z jego wydajnością kompresji dla różnych typów treści i zasobami obliczeniowymi wymaganymi do jego przetwarzania, zalety G4, szczególnie pod względem zmniejszenia kosztów przechowywania i transmisji, czynią go cennym narzędziem w dziedzinie obrazowania cyfrowego i zarządzania dokumentami. W miarę rozwoju technologii zasady zawarte w formacie G4 będą nadal odgrywać rolę w rozwoju przyszłych metod kompresji obrazu.

Obsługiwane formaty

AAI.aai

Obraz AAI Dune

AI.ai

Adobe Illustrator CS2

AVIF.avif

Format plików obrazów AV1

BAYER.bayer

Surowy obraz Bayera

BMP.bmp

Obraz bitmapy Microsoft Windows

CIN.cin

Plik obrazu Cineon

CLIP.clip

Maska klipu obrazu

CMYK.cmyk

Surowe próbki cyjanu, magenty, żółtego i czarnego

CUR.cur

Ikona Microsoftu

DCX.dcx

ZSoft IBM PC wielostronicowy Paintbrush

DDS.dds

Powierzchnia DirectDraw Microsoftu

DPX.dpx

Obraz SMTPE 268M-2003 (DPX 2.0)

DXT1.dxt1

Powierzchnia DirectDraw Microsoftu

EPDF.epdf

Załączony format dokumentu przenośnego

EPI.epi

Format wymiany Adobe Encapsulated PostScript

EPS.eps

Adobe Encapsulated PostScript

EPSF.epsf

Adobe Encapsulated PostScript

EPSI.epsi

Format wymiany Adobe Encapsulated PostScript

EPT.ept

Encapsulated PostScript z podglądem TIFF

EPT2.ept2

Encapsulated PostScript Level II z podglądem TIFF

EXR.exr

Obraz o wysokim zakresie dynamiki (HDR)

FF.ff

Farbfeld

FITS.fits

Elastyczny system transportu obrazów

GIF.gif

Format wymiany grafiki CompuServe

HDR.hdr

Obraz o wysokim zakresie dynamiki

HEIC.heic

Kontener obrazu wysokiej wydajności

HRZ.hrz

Slow Scan TeleVision

ICO.ico

Ikona Microsoftu

ICON.icon

Ikona Microsoftu

J2C.j2c

Strumień kodu JPEG-2000

J2K.j2k

Strumień kodu JPEG-2000

JNG.jng

Grafika sieciowa JPEG

JP2.jp2

Składnia formatu plików JPEG-2000

JPE.jpe

Format JFIF Joint Photographic Experts Group

JPEG.jpeg

Format JFIF Joint Photographic Experts Group

JPG.jpg

Format JFIF Joint Photographic Experts Group

JPM.jpm

Składnia formatu plików JPEG-2000

JPS.jps

Format JPS Joint Photographic Experts Group

JPT.jpt

Składnia formatu plików JPEG-2000

JXL.jxl

Obraz JPEG XL

MAP.map

Baza danych obrazów wielorozdzielczościowych (MrSID)

MAT.mat

Format obrazu MATLAB level 5

PAL.pal

Pikselmapa Palm

PALM.palm

Pikselmapa Palm

PAM.pam

Powszechny format bitmapy 2-wymiarowej

PBM.pbm

Przenośny format bitmapy (czarno-biały)

PCD.pcd

Photo CD

PCT.pct

Apple Macintosh QuickDraw/PICT

PCX.pcx

ZSoft IBM PC Paintbrush

PDB.pdb

Format ImageViewer bazy danych Palm

PDF.pdf

Przenośny format dokumentu

PDFA.pdfa

Format archiwum przenośnego dokumentu

PFM.pfm

Przenośny format float

PGM.pgm

Przenośny format szarej mapy (szarej skali)

PGX.pgx

Nieskompresowany format JPEG 2000

PICT.pict

Apple Macintosh QuickDraw/PICT

PJPEG.pjpeg

Format JFIF Grupy Ekspertów Fotografii Wspólnych

PNG.png

Przenośna grafika sieciowa

PNG00.png00

PNG dziedziczący głębię bitów, typ koloru z oryginalnego obrazu

PNG24.png24

Nieprzezroczysty lub binarnie przezroczysty 24-bitowy RGB (zlib 1.2.11)

PNG32.png32

Nieprzezroczysty lub binarnie przezroczysty 32-bitowy RGBA

PNG48.png48

Nieprzezroczysty lub binarnie przezroczysty 48-bitowy RGB

PNG64.png64

Nieprzezroczysty lub binarnie przezroczysty 64-bitowy RGBA

PNG8.png8

Nieprzezroczysty lub binarnie przezroczysty 8-bitowy indeksowany

PNM.pnm

Przenośna dowolna mapa

PPM.ppm

Przenośny format pikselmapy (kolor)

PS.ps

Plik Adobe PostScript

PSB.psb

Duży format dokumentu Adobe

PSD.psd

Bitmapa Adobe Photoshop

RGB.rgb

Surowe próbki czerwieni, zieleni i niebieskiego

RGBA.rgba

Surowe próbki czerwieni, zieleni, niebieskiego i alfa

RGBO.rgbo

Surowe próbki czerwieni, zieleni, niebieskiego i krycia

SIX.six

Format grafiki DEC SIXEL

SUN.sun

Rasterfile Sun

SVG.svg

Skalowalna grafika wektorowa

TIFF.tiff

Format pliku obrazu z tagami

VDA.vda

Obraz Truevision Targa

VIPS.vips

Obraz VIPS

WBMP.wbmp

Obraz bitmapy bezprzewodowej (poziom 0)

WEBP.webp

Format obrazu WebP

YUV.yuv

CCIR 601 4:1:1 lub 4:2:2

Często zadawane pytania

Jak to działa?

Ten konwerter działa w całości w Twojej przeglądarce. Po wybraniu pliku jest on wczytywany do pamięci i konwertowany do wybranego formatu. Następnie możesz pobrać przekonwertowany plik.

Ile czasu zajmuje konwersja pliku?

Konwersje rozpoczynają się natychmiast, a większość plików jest konwertowana w mniej niż sekundę. Większe pliki mogą zająć więcej czasu.

Co dzieje się z moimi plikami?

Twoje pliki nigdy nie są przesyłane na nasze serwery. Są one konwertowane w Twojej przeglądarce, a następnie pobierany jest przekonwertowany plik. Nigdy nie widzimy Twoich plików.

Jakie typy plików mogę konwertować?

Obsługujemy konwersję między wszystkimi formatami obrazów, w tym JPEG, PNG, GIF, WebP, SVG, BMP, TIFF i innymi.

Ile to kosztuje?

Ten konwerter jest całkowicie darmowy i zawsze będzie darmowy. Ponieważ działa w Twojej przeglądarce, nie musimy płacić za serwery, więc nie musimy pobierać od Ciebie opłat.

Czy mogę konwertować wiele plików jednocześnie?

Tak! Możesz konwertować dowolną liczbę plików jednocześnie. Wystarczy wybrać wiele plików podczas ich dodawania.