OCR ภาพ HDR ใด ๆ

ไม่จำกัด งาน ขนาดไฟล์สูงสุดถึง 2.5GBฟรี ตลอดไป

ทั้งหมดในท้องถิ่น

ตัวแปลงของเราทำงานในเบราว์เซอร์ของคุณ ดังนั้นเราจึงไม่เห็นข้อมูลของคุณ.

เร็วแสง

ไม่ต้องอัปโหลดไฟล์ของคุณไปยังเซิร์ฟเวอร์ - การแปลงเริ่มทันที.

ปลอดภัยโดยค่าเริ่มต้น

ไม่เหมือนกับตัวแปลงอื่น ๆ ไฟล์ของคุณไม่เคยถูกอัปโหลดไปยังเรา.

OCR หรือ Optical Character Recognition เป็นเทคโนโลยีที่ใช้แปลงชนิดต่าง ๆ ของเอกสาร อาทิ เอกสารที่สแกน ไฟล์ PDF หรือภาพที่ถ่ายด้วยกล้องดิจิตอล เป็นข้อมูลที่สามารถแก้ไขและค้นหาได้

ในขั้นตอนแรกของ OCR ภาพของเอกสารข้อความจะถูกสแกน ซึ่งอาจจะเป็นภาพถ่ายหรือเอกสารที่สแกน จุดประสงค์ของขั้นตอนนี้คือการสร้างสำเนาดิจิตอลของเอกสาร แทนการถอดรหัสด้วยมือ เพิ่มเติม กระบวนการดิจิไทซ์นี้ยังสามารถช่วยเพิ่มอายุยาวนานของวัสดุเนื่องจากลดการจับจัดทรัพยากรที่เปราะบาง

เมื่อเอกสารถูกดิจิตอลไปแล้ว ซอฟต์แวร์ OCR จะแยกภาพออกเป็นตัวอักษรแต่ละตัวเพื่อจัดรูป นี้เรียกว่ากระบวนการแบ่งส่วน การแบ่งส่วนจะแยกเอกสารออกเป็นบรรทัด คำ แล้วค่อยแยกเป็นตัวอักษร การแบ่งแยกนี้เป็นกระบวนการที่ซับซ้อนเนื่องจากมีปัจจัยมากมายที่เข้ามาเกี่ยวข้อง -- แบบอักษรที่แตกต่างกัน ขนาดข้อความที่แตกต่างกัน และการจัดเรียงข้อความที่ไม่เหมือนใคร เพียงแค่นี้ยังมีอีก

หลังจากการแบ่งส่วน อัลกอริทึม OCR จะใช้การรู้จำรูปแบบเพื่อระบุตัวอักษรแต่ละตัว สำหรับแต่ละตัวอักษร อัลกอริทึมจะเปรียบเทียบกับฐานข้อมูลของรูปร่างตัวอักษร การจับคู่ที่ใกล้ที่สุดจะถูกเลือกเป็นตัวตนของตัวอักษร ในการรู้จำคุณสมบัติ ซึ่งเป็นรูปแบบอย่างหนึ่งของ OCR ที่ขั้นสูง อัลกอริทึมไม่เพียงแค่ศึกษารูปร่าง แต่ยังสนใจเส้นและเส้นโค้งในรูปแบบด้วย

OCR มีการประยุกต์ใช้ที่มีประโยชน์หลายอย่าง -- จากการดิจิทัลไซส์เอกสารที่พิมพ์ การเปิดใช้บริการอ่านข้อความอัตโนมัติ การปรับเปลี่ยนกระบวนการรับข้อมูลอัตโนมัติ ไปจนถึงการช่วยผู้ใช้ที่มีความบกพร่องทางการมองเห็นในการมีปฏิสัมพันธ์กับข้อความอย่างมากยิ่งขึ้น แต่ก็ควรทราบว่ากระบวนการ OCR ไม่ได้เป็นที่ถาวรและอาจทำความผิดพลาดได้โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อมีการจัดการเอกสารความละเอียดต่ำ แบบอักษรซับซ้อน หรือข้อความที่พิมพ์ไม่ดี ดังนั้น ความแม่นยำของระบบ OCR มีความแตกต่างกันอย่างมากขึ้นอยู่กับคุณภาพของเอกสารต้นฉบับและซอฟต์แวร์ OCR ที่ใช้เฉพาะสำคัญ

OCR เป็นเทคโนโลยีสำคัญในการฝึกฝนและการดิจิตอลในปัจจุบัน มันช่วยประหยัดเวลาและทรัพยากรอย่างมากโดยลดต้องการการป้อนข้อมูลด้วยมือและให้ทางเลือกที่น่าเชื่อถือ มีประสิทธิภาพในการแปลงเอกสารทางกายภาพเป็นรูปแบบดิจิตอล.

คำถามที่ถามบ่อย

OCR คืออะไร?

Optical Character Recognition (OCR) เป็นเทคโนโลยีที่ใช้ในการแปลงประเภทต่าง ๆ ของเอกสาร เช่น ผลงานที่สแกนด้วยกระดาษ PDF ไฟล์หรือภาพที่ถ่ายด้วยกล้องดิจิตอล ให้เป็นข้อมูลที่สามารถแก้ไขและค้นหาได้

OCR ทำงานอย่างไร?

OCR ทำงานโดยการสแกนภาพนำเข้าต่างๆหรือเอกสาร การแบ่งภาพออกเป็นตัวอักษรแต่ละตัว แล้วเปรียบเทียบแต่ละตัวอักษรกับฐานข้อมูลแบบรูปของตัวอักษรโดยใช้การจดจำรูปแบบหรือจดจำลักษณะ

มีการประยุกต์ใช้ OCR อย่างไรบ้าง?

OCR ถูกนำไปใช้ในหลายภาคและการประยุกต์ใช้ เช่น การเปลี่ยนเอกสารที่พิมพ์ออกมาเป็นดิจิตอล การเปิดให้บริการอักษรเป็นเสียง การทำให้กระบวนการกรอกข้อมูลเป็นอัตโนมัติ และสนับสนุนผู้ที่มีความบกพร่องทางการมองเห็นให้สามารถสัมผัสปฏิสัมพันธ์กับข้อความได้ตรงตามความต้องการ

OCR มีความแม่นยำ 100% ไหม?

อย่างไรก็ตาม ทั้งที่เทคโนโลยี OCR ได้พัฒนามาอย่างมาก แต่ยังไม่มีความสมบูรณ์ การมีความแม่นยำมักจะขึ้นอยู่กับคุณภาพของเอกสารเดิมและรายละเอียดของซอฟต์แวร์ OCR ที่ใช้

OCR สามารถจดจำลายมือได้ไหม?

ถึงแม้ว่า OCR ถูกออกแบบมาสำหรับข้อความที่พิมพ์ แต่ระบบ OCR ที่ระดับสูงบางระบบสามารถจดจำลายมือที่ชัดเจน สอดคล้องได้ อย่างไรก็ดี ทั่วไปแล้วการจดจำลายมือมีความแม่นยำน้อยกว่า เนื่องจากมีการผันแปรของรูปแบบการเขียนของแต่ละคน

OCR จัดการภาษาหลายภาษาได้ไหม?

ใช่ ซอฟต์แวร์ OCR หลายระบบสามารถจดจำภาษาหลายภาษา อย่างไรก็ตาม สำคัญที่จะต้องดูว่าภาษาที่ต้องการได้รับการสนับสนุนโดยซอฟต์แวร์ที่คุณใช้

ความแตกต่างระหว่าง OCR และ ICR คืออะไร?

OCR ย่อมาจาก Optical Character Recognition และใช้ในการจดจำข้อความที่พิมพ์ขณะที่ ICR หรือ Intelligent Character Recognition ที่ทันสมัยยิ่งขึ้นและใช้สำหรับการจดจำข้อความที่เขียนด้วยมือ

OCR ไม่สามารถทำงานด้วยประเภทและขนาดข้อความใดได้?

OCR ทำงานได้ดีที่สุดกับแบบอักษรที่ชัดเจน, สามารถอ่านได้ง่ายและมีขนาดข้อความมาตรฐาน ในขณะที่มันสามารถทำงานได้กับแบบอักษรและขนาดที่หลากหลาย แต่ความถูกต้องมักจะลดลงเมื่อจัดการกับแบบอักษรที่ไม่ปกติหรือขนาดข้อความที่เล็กมาก

มีข้อจำกัดอะไรบ้างที่เทคโนโลยี OCR?

OCR อาจพบปัญหากับเอกสารที่มีความละเอียดต่ำ, แบบอักษรซับซ้อน, ข้อความที่พิมพ์ไม่ดี, ลายมือ และเอกสารที่มีพื้นหลังที่แทรกซ้อนกับข้อความ นอกจากนี้ อย่างไรก็ตาม อาจใช้งานกับภาษาหลายภาษาได้ มันอาจไม่ครอบคลุมทุกภาษาอย่างสมบูรณ์

OCR สามารถสแกนข้อความที่สีหรือพื้นหลังที่มีสีได้หรือไม่?

ใช่ OCR สามารถสแกนข้อความที่มีสีและพื้นหลังที่มีสี แม้ว่าจะมีประสิทธิภาพมากขึ้นด้วยสีที่มีความเปรียบเทียบความตัดกัน เช่น ข้อความดำบนพื้นหลังสีขาว ความถูกต้องอาจลดลงเมื่อสีข้อความและสีพื้นหลังไม่มีความคมชัดเพียงพอ

รูปแบบ HDR คืออะไร?

ภาพที่มีช่วงไดนามิกสูง

เทคโนโลยีการถ่ายภาพช่วงไดนามิกสูง (HDR) เป็นเทคโนโลยีที่มุ่งปิดช่องว่างระหว่างความสามารถของดวงตาในการรับรู้ระดับความสว่างที่หลากหลายกับข้อจำกัดของระบบการถ่ายภาพแบบดิจิทัลแบบเดิมในการจับภาพ ประมวลผล และแสดงช่วงดังกล่าว ซึ่งแตกต่างจากภาพช่วงไดนามิกมาตรฐาน (SDR) ที่มีความสามารถจำกัดในการแสดงความสว่างและความมืดที่รุนแรงในเฟรมเดียวกัน ภาพ HDR สามารถแสดงระดับความสว่างที่กว้างกว่าได้ ผลลัพธ์ที่ได้คือภาพที่สดใส สมจริง และใกล้เคียงกับสิ่งที่ดวงตามนุษย์รับรู้ในโลกแห่งความจริง

แนวคิดเรื่องช่วงไดนามิกเป็นหัวใจสำคัญในการทำความเข้าใจการถ่ายภาพ HDR ช่วงไดนามิกหมายถึงอัตราส่วนระหว่างแสงที่สว่างที่สุดและแสงที่มืดที่สุดที่ระบบการถ่ายภาพสามารถจับภาพ ประมวลผล หรือแสดงได้ โดยปกติจะวัดเป็นสต็อป โดยแต่ละสต็อปแสดงถึงการเพิ่มขึ้นหรือลดลงครึ่งหนึ่งของปริมาณแสง ภาพ SDR แบบเดิมมักจะทำงานภายในช่วงไดนามิกประมาณ 6 ถึง 9 สต็อป ในทางกลับกัน เทคโนโลยี HDR มีจุดมุ่งหมายเพื่อก้าวข้ามขีดจำกัดนี้ไปอย่างมาก โดยมุ่งหวังที่จะให้ตรงหรือแม้แต่เกินกว่าช่วงไดนามิกของดวงตามนุษย์ซึ่งอยู่ที่ประมาณ 14 ถึง 24 สต็อปภายใต้เงื่อนไขบางประการ

การถ่ายภาพ HDR เป็นไปได้ด้วยการผสมผสานเทคนิคการจับภาพขั้นสูง อัลกอริทึมการประมวลผลที่ล้ำสมัย และเทคโนโลยีการแสดงผล ในขั้นตอนการจับภาพ จะมีการถ่ายภาพฉากเดียวกันหลายครั้งที่ระดับความสว่างที่แตกต่างกัน การเปิดรับแสงเหล่านี้จะจับภาพรายละเอียดในเงาที่มืดที่สุดไปจนถึงไฮไลต์ที่สว่างที่สุด กระบวนการ HDR จากนั้นจะรวมการเปิดรับแสงเหล่านี้เข้าเป็นภาพเดียวที่มีช่วงไดนามิกที่กว้างกว่ามาก ซึ่งไม่สามารถจับภาพได้ในการเปิดรับแสงเพียงครั้งเดียวโดยใช้เซ็นเซอร์การถ่ายภาพแบบดิจิทัลแบบเดิม

การประมวลผลภาพ HDR เกี่ยวข้องกับการแมปช่วงความสว่างที่กว้างที่จับภาพได้ให้เป็นรูปแบบที่สามารถจัดเก็บ ส่ง และแสดงได้อย่างมีประสิทธิภาพ การแมปโทนเป็นส่วนสำคัญของกระบวนการนี้ ซึ่งจะแปลงช่วงไดนามิกสูงของฉากที่จับภาพได้ให้เป็นช่วงไดนามิกที่เข้ากันได้กับจอแสดงผลเป้าหมายหรือสื่อเอาต์พุต โดยพยายามรักษาผลกระทบทางสายตาของการเปลี่ยนแปลงความสว่างเดิมของฉากไว้ ซึ่งมักเกี่ยวข้องกับอัลกอริทึมที่ซับซ้อนซึ่งปรับความสว่าง คอนทราสต์ และความอิ่มตัวของสีอย่างระมัดระวังเพื่อสร้างภาพที่ดูเป็นธรรมชาติและน่าสนใจสำหรับผู้ชม

ภาพ HDR มักจะถูกจัดเก็บในรูปแบบไฟล์เฉพาะที่สามารถรองรับข้อมูลความสว่างที่ขยายได้ รูปแบบต่างๆ เช่น JPEG-HDR, OpenEXR และ TIFF ได้รับการพัฒนาขึ้นมาโดยเฉพาะเพื่อวัตถุประสงค์นี้ รูปแบบเหล่านี้ใช้เทคนิคต่างๆ เช่น จำนวนจุดลอยตัวและพื้นที่สีที่ขยายออกเพื่อเข้ารหัสช่วงความสว่างและข้อมูลสีที่กว้างในภาพ HDR อย่างแม่นยำ ซึ่งไม่เพียงแต่รักษาความเที่ยงตรงสูงของเนื้อหา HDR เท่านั้น แต่ยังรับรองความเข้ากันได้กับระบบนิเวศที่กว้างของอุปกรณ์และซอฟต์แวร์ที่รองรับ HDR

การแสดงเนื้อหา HDR ต้องใช้หน้าจอที่มีระดับความสว่างที่สูงกว่า สีดำที่ลึกกว่า และขอบเขตสีที่กว้างกว่าที่จอแสดงผลมาตรฐานสามารถนำเสนอได้ จอแสดงผลที่รองรับ HDR ใช้เทคโนโลยีต่างๆ เช่น OLED (ไดโอดเปล่งแสงอินทรีย์) และแผง LCD (จอแสดงผลคริสตัลเหลว) ขั้นสูงพร้อมการปรับปรุงแบ็คไลท์ LED (ไดโอดเปล่งแสง) เพื่อให้ได้คุณสมบัติเหล่านี้ ความสามารถของจอแสดงผลเหล่านี้ในการแสดงความแตกต่างของความสว่างทั้งที่ละเอียดอ่อนและชัดเจนจะช่วยเพิ่มความรู้สึกถึงความลึก รายละเอียด และความสมจริงให้กับผู้ชมอย่างมาก

การแพร่หลายของเนื้อหา HDR ได้รับการอำนวยความสะดวกเพิ่มเติมจากการพัฒนาของมาตรฐาน HDR และเมตาดาต้า มาตรฐานต่างๆ เช่น HDR10, Dolby Vision และ Hybrid Log-Gamma (HLG) ระบุแนวทางสำหรับการเข้ารหัส การส่ง และการแสดงเนื้อหา HDR บนแพลตฟอร์มและอุปกรณ์ต่างๆ เมตาดาต้า HDR มีบทบาทสำคัญในระบบนิเวศนี้โดยให้ข้อมูลเกี่ยวกับการสอบเทียบสีและระดับความสว่างของเนื้อหา ซึ่งช่วยให้อุปกรณ์สามารถเพิ่มประสิทธิภาพความสามารถในการแสดงผล HDR ของตนเองตามลักษณะเฉพาะของเนื้อหาแต่ละชิ้น เพื่อให้มั่นใจถึงประสบการณ์การรับชมที่มีคุณภาพสูงอย่างสม่ำเสมอ

หนึ่งในความท้าทายในการถ่ายภาพ HDR คือความจำเป็นในการผสานรวมเข้ากับเวิร์กโฟลว์และเทคโนโลยีที่มีอยู่ ซึ่งส่วนใหญ่จะมุ่งเน้นไปที่เนื้อหา SDR ซึ่งรวมถึงไม่เพียงแค่การจับภาพและการประมวลผลภาพเท่านั้น แต่ยังรวมถึงการกระจายและการแสดงผลด้วย แม้จะมีความท้าทายเหล่านี้ การนำ HDR มาใช้ก็เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว โดยส่วนใหญ่ต้องขอบคุณการสนับสนุนจากผู้สร้างเนื้อหารายใหญ่ บริการสตรีมมิง และผู้ผลิตเครื่องใช้ไฟฟ้า เมื่อเทคโนโลยี HDR ยังคงพัฒนาและเข้าถึงได้มากขึ้น คาดว่าจะกลายเป็นมาตรฐานสำหรับแอปพลิเคชันที่หลากหลาย ตั้งแต่การถ่ายภาพและภาพยนตร์ไปจนถึงวิดีโอเกมและความเป็นจริงเสมือน

อีกหนึ่งความท้าทายที่เกี่ยวข้องกับเทคโนโลยี HDR คือการหาจุดสมดุลระหว่างความต้องการช่วงไดนามิกที่เพิ่มขึ้นและความจำเป็นในการรักษาความเข้ากันได้กับเทคโนโลยีการแสดงผลที่มีอยู่ ในขณะที่ HDR มอบโอกาสในการยกระดับประสบการณ์ทางสายตาอย่างมาก แต่ก็มีความเสี่ยงที่ HDR ที่ใช้งานไม่ดีจะส่งผลให้ภาพปรากฏว่ามืดหรือสว่างเกินไปบนจอแสดงผลที่ไม่รองรับ HDR อย่างเต็มรูปแบบ การแมปโทนที่เหมาะสมและการพิจารณาความสามารถในการแสดงผลของผู้ใช้ปลายทางอย่างรอบคอบมีความสำคัญเพื่อให้แน่ใจว่าเนื้อหา HDR สามารถเข้าถึงผู้ชมได้หลากหลายและมอบประสบการณ์การรับชมที่ดียิ่งขึ้นอย่างทั่วถึง

การพิจารณาถึงสิ่งแวดล้อมก็เริ่มมีความสำคัญมากขึ้นในการหารือเกี่ยวกับเทคโนโลยี HDR การใช้พลังงานที่สูงขึ้นที่จำเป็นสำหรับจอแสดงผลที่สว่างกว่าของอุปกรณ์ที่รองรับ HDR ก่อให้เกิดความท้าทายด้านประสิทธิภาพการใช้พลังงานและความยั่งยืน ผู้ผลิตและวิศวกรทำงานอย่างต่อเนื่องเพื่อพัฒนาวิธีการที่มีประสิทธิภาพด้านพลังงานมากขึ้นในการบรรลุระดับความสว่างและคอนทราสต์ที่สูงโดยไม่กระทบต่อผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมของอุปกรณ์เหล่านี้

อนาคตของการถ่ายภาพ HDR ดูมีแนวโน้มดี โดยมีการวิจัยและพัฒนาอย่างต่อเนื่องที่มุ่งเน้นไปที่การเอาชนะข้อจำกัดในปัจจุบันและขยายขีดความสามารถของเทคโนโลยี เทคโนโลยีใหม่ๆ เช่น จอแสดงผลจุดควอนตัมและไมโคร LED มีศักยภาพที่จะช่วยเพิ่มความสว่าง ความแม่นยำของสี และประสิทธิภาพของจอแสดงผล HDR นอกจากนี้ ความก้าวหน้าในเทคโนโลยีการจับภาพและการประมวลผลยังมีจุดมุ่งหมายเพื่อให้ HDR เข้าถึงผู้สร้างเนื้อหาได้มากขึ้นโดยการทำให้เวิร์กโฟลว์ง่ายขึ้นและลดความจำเป็นในการใช้อุปกรณ์เฉพาะ

ในแวดวงการบริโภคเนื้อหา เทคโนโลยี HDR ยังเปิดโอกาสใหม่ๆ สำหรับประสบการณ์ที่ดื่มด่ำ ในวิดีโอเกมและความเป็นจริงเสมือน HDR สามารถเพิ่มความรู้สึกถึงการมีตัวตนและความสมจริงได้อย่างมากโดยการจำลอง

รูปแบบที่รองรับ

AAI.aai

ภาพ AAI Dune

AI.ai

Adobe Illustrator CS2

AVIF.avif

รูปแบบไฟล์ภาพ AV1

AVS.avs

ภาพ AVS X

BAYER.bayer

ภาพ Bayer ดิบ

BMP.bmp

ภาพ bitmap ของ Microsoft Windows

CIN.cin

ไฟล์ภาพ Cineon

CLIP.clip

Image Clip Mask

CMYK.cmyk

ตัวอย่างสีฟ้า, สีแม่จัน, สีเหลือง, และสีดำดิบ

CMYKA.cmyka

ตัวอย่างสีฟ้า, สีแม่จัน, สีเหลือง, สีดำ, และ alpha ดิบ

CUR.cur

ไอคอนของ Microsoft

DCX.dcx

ZSoft IBM PC multi-page Paintbrush

DDS.dds

Microsoft DirectDraw Surface

DPX.dpx

ภาพ SMTPE 268M-2003 (DPX 2.0)

DXT1.dxt1

Microsoft DirectDraw Surface

EPDF.epdf

รูปแบบเอกสารพกพาที่มีการหุ้มห่อ

EPI.epi

รูปแบบการแลกเปลี่ยน PostScript ที่มีการหุ้มห่อของ Adobe

EPS.eps

Adobe Encapsulated PostScript

EPSF.epsf

Adobe Encapsulated PostScript

EPSI.epsi

รูปแบบการแลกเปลี่ยน PostScript ที่มีการหุ้มห่อของ Adobe

EPT.ept

PostScript ที่มีการหุ้มห่อพร้อมตัวอย่าง TIFF

EPT2.ept2

ระดับ PostScript ที่มีการหุ้มห่อ II พร้อมตัวอย่าง TIFF

EXR.exr

ภาพที่มีช่วงไดนามิกสูง (HDR)

FARBFELD.ff

Farbfeld

FF.ff

Farbfeld

FITS.fits

ระบบการขนส่งภาพที่ยืดหยุ่น

GIF.gif

รูปแบบการแลกเปลี่ยนกราฟิกของ CompuServe

GIF87.gif87

รูปแบบการแลกเปลี่ยนกราฟิกของ CompuServe (เวอร์ชัน 87a)

GROUP4.group4

CCITT Group4 ดิบ

HDR.hdr

ภาพที่มีช่วงไดนามิกสูง

HRZ.hrz

Slow Scan TeleVision

ICO.ico

ไอคอนของ Microsoft

ICON.icon

ไอคอนของ Microsoft

IPL.ipl

ภาพ IP2 Location

J2C.j2c

codestream JPEG-2000

J2K.j2k

codestream JPEG-2000

JNG.jng

กราฟิกเครือข่าย JPEG

JP2.jp2

รูปแบบไฟล์ JPEG-2000

JPC.jpc

codestream JPEG-2000

JPE.jpe

รูปแบบ JFIF ของกลุ่มผู้เชี่ยวชาญด้านภาพร่วม

JPEG.jpeg

รูปแบบ JFIF ของกลุ่มผู้เชี่ยวชาญด้านภาพร่วม

JPG.jpg

รูปแบบ JFIF ของกลุ่มผู้เชี่ยวชาญด้านภาพร่วม

JPM.jpm

รูปแบบไฟล์ JPEG-2000

JPS.jps

รูปแบบ JPS ของกลุ่มผู้เชี่ยวชาญด้านภาพร่วม

JPT.jpt

รูปแบบไฟล์ JPEG-2000

JXL.jxl

ภาพ JPEG XL

MAP.map

ฐานข้อมูลภาพที่ไม่มีรอยต่อและมีความละเอียดหลายระดับ (MrSID)

MAT.mat

รูปแบบภาพ MATLAB level 5

PAL.pal

พิกซ์แมป Palm

PALM.palm

พิกซ์แมป Palm

PAM.pam

รูปแบบบิตแมป 2 มิติทั่วไป

PBM.pbm

รูปแบบบิตแมปพกพา (ขาวและดำ)

PCD.pcd

Photo CD

PCDS.pcds

Photo CD

PCT.pct

Apple Macintosh QuickDraw/PICT

PCX.pcx

ZSoft IBM PC Paintbrush

PDB.pdb

รูปแบบ ImageViewer ฐานข้อมูล Palm

PDF.pdf

รูปแบบเอกสารพกพา

PDFA.pdfa

รูปแบบเอกสารเก็บถาวร

PFM.pfm

รูปแบบลอยพกพา

PGM.pgm

รูปแบบกรายแมปพกพา (สเกลเทา)

PGX.pgx

รูปแบบไม่บีบอัด JPEG 2000

PICON.picon

ไอคอนส่วนบุคคล

PICT.pict

Apple Macintosh QuickDraw/PICT

PJPEG.pjpeg

รูปแบบ JFIF ของกลุ่มผู้เชี่ยวชาญด้านภาพถ่ายร่วม

PNG.png

กราฟิกเครือข่ายพกพา

PNG00.png00

PNG สืบทอดความลึกบิต, ประเภทสีจากรูปภาพเดิม

PNG24.png24

RGB 24 บิตที่ไม่โปร่งใสหรือโปร่งใสแบบไบนารี (zlib 1.2.11)

PNG32.png32

RGBA 32 บิตที่ไม่โปร่งใสหรือโปร่งใสแบบไบนารี

PNG48.png48

RGB 48 บิตที่ไม่โปร่งใสหรือโปร่งใสแบบไบนารี

PNG64.png64

RGBA 64 บิตที่ไม่โปร่งใสหรือโปร่งใสแบบไบนารี

PNG8.png8

8 บิตที่ไม่โปร่งใสหรือโปร่งใสแบบไบนารี

PNM.pnm

anymap พกพา

PPM.ppm

รูปแบบพิกซ์แมปพกพา (สี)

PS.ps

ไฟล์ Adobe PostScript

PSB.psb

รูปแบบเอกสารขนาดใหญ่ของ Adobe

PSD.psd

บิตแมป Adobe Photoshop

RGB.rgb

ตัวอย่างสีแดง, สีเขียว, และสีน้ำเงินดิบ

RGBA.rgba

ตัวอย่างสีแดง, สีเขียว, สีน้ำเงิน, และสีอัลฟาดิบ

RGBO.rgbo

ตัวอย่างสีแดง, สีเขียว, สีน้ำเงิน, และความทึบดิบ

SIX.six

รูปแบบกราฟิก DEC SIXEL

SUN.sun

Sun Rasterfile

SVG.svg

กราฟิกเวกเตอร์ขนาดยืดหยุ่น

SVGZ.svgz

กราฟิกเวกเตอร์ขนาดยืดหยุ่นที่บีบอัด

TIFF.tiff

รูปแบบไฟล์ภาพที่มีแท็ก

VDA.vda

ภาพ Truevision Targa

VIPS.vips

ภาพ VIPS

WBMP.wbmp

ภาพ Bitmap ไร้สาย (ระดับ 0)

WEBP.webp

รูปแบบภาพ WebP

YUV.yuv

CCIR 601 4:1:1 หรือ 4:2:2

คำถามที่ถามบ่อย

การทำงานนี้ทำงานอย่างไร?

ตัวแปลงนี้ทำงานทั้งหมดในเบราว์เซอร์ของคุณ เมื่อคุณเลือก ไฟล์ มันจะถูกอ่านเข้าสู่หน่วยความจำและแปลงเป็นรูปแบบที่เลือก คุณสามารถดาวน์โหลดไฟล์ที่แปลงแล้วได้.

ใช้เวลานานแค่ไหนในการแปลงไฟล์?

การแปลงเริ่มทันที และไฟล์ส่วนใหญ่ถูกแปลงใน ภายใต้วินาที ไฟล์ขนาดใหญ่อาจใช้เวลานานขึ้น.

ไฟล์ของฉันเกิดอะไรขึ้น?

ไฟล์ของคุณไม่เคยถูกอัปโหลดไปยังเซิร์ฟเวอร์ของเรา พวกเขา ถูกแปลงในเบราว์เซอร์ของคุณ และไฟล์ที่แปลงแล้วจากนั้น ดาวน์โหลด เราไม่เคยเห็นไฟล์ของคุณ.

ฉันสามารถแปลงประเภทไฟล์อะไรได้?

เราสนับสนุนการแปลงระหว่างทุกรูปแบบภาพ รวมถึง JPEG, PNG, GIF, WebP, SVG, BMP, TIFF, และอื่น ๆ อีกมากมาย.

ค่าใช้จ่ายนี้เท่าไหร่?

ตัวแปลงนี้เป็นฟรีและจะเป็นฟรีตลอดไป เนื่องจากมันทำงานในเบราว์เซอร์ของคุณ เราไม่ต้องจ่ายเงินสำหรับ เซิร์ฟเวอร์ ดังนั้นเราไม่จำเป็นต้องเรียกเก็บค่าใช้จ่ายจากคุณ.

ฉันสามารถแปลงไฟล์หลายไฟล์พร้อมกันได้หรือไม่?

ใช่! คุณสามารถแปลงไฟล์เท่าที่คุณต้องการในครั้งเดียว แค่ เลือกไฟล์หลายไฟล์เมื่อคุณเพิ่มพวกเขา.