OCR herhangi bir PPM

Bir fotoğraf, tarama veya PDF (2.5GB'a kadar) bırakın. Metni doğrudan tarayıcınızda çıkarırız — ücretsiz, sınırsız ve dosyalarınız asla cihazınızdan ayrılmaz.

Özel ve güvenli

Her şey tarayıcınızda gerçekleşir. Dosyalarınız sunucularımıza asla dokunmaz.

Çok hızlı

Yükleme yok, bekleme yok. Bir dosyayı bıraktığınız anda dönüştürün.

Gerçekten ücretsiz

Hesap gerekmez. Gizli maliyet yok. Dosya boyutu hilesi yok.

Optik Karakter Tanıma (OCR) metin resimlerini—taramaları, akıllı telefon fotoğraflarını, PDF'leri—makine tarafından okunabilir dizelere ve giderek artan bir şekilde yapılandırılmış verilere dönüştürür. Modern OCR, bir görüntüyü temizleyen, metni bulan, okuyan ve zengin meta verileri dışa aktaran bir boru hattıdır böylece alt sistemler alanları arayabilir, dizine ekleyebilir veya çıkarabilir. Yaygın olarak kullanılan iki çıktı standardı şunlardır: hOCR, metin ve düzen için bir HTML mikroformatı ve ALTO XML, bir kütüphane/arşiv odaklı şema; her ikisi de konumları, okuma sırasını ve diğer düzen ipuçlarını korur ve gibi popüler motorlar tarafından desteklenir Tesseract.

Boru hattına hızlı bir bakış

Ön işleme. OCR kalitesi görüntü temizleme ile başlar: gri tonlamaya dönüştürme, gürültü giderme, eşikleme (ikili hale getirme) ve eğrilik düzeltme. Kanonik OpenCV eğitimleri küresel, uyarlanabilir ve Otsu eşikleme—düzensiz aydınlatmalı veya bimodal histogramlı belgeler için temel unsurlar. Bir sayfa içinde aydınlatma değiştiğinde (telefon fotoğraflarını düşünün), uyarlanabilir yöntemler genellikle tek bir küresel eşikten daha iyi performans gösterir; Otsu histogramı analiz ederek otomatik olarak bir eşik seçer. Eğim düzeltme de aynı derecede önemlidir: Hough tabanlı eğrilik düzeltme (Hough Çizgi Dönüşümü) Otsu ikilileştirmesi ile eşleştirilmiş, üretim ön işleme boru hatlarında yaygın ve etkili bir reçetedir.

Tespit ve tanıma. OCR tipik olarak metin tespiti (metin nerede ?) ve metin tanıma (ne diyor?) olarak ikiye ayrılır. Doğal sahnelerde ve birçok taramada, tamamen evrişimli dedektörler gibi EAST ağır teklif aşamaları olmadan kelime veya satır düzeyinde dörtgenleri verimli bir şekilde tahmin eder ve yaygın araç setlerinde (ör. OpenCV’nin metin tespiti eğitimi) uygulanır. Karmaşık sayfalarda (gazeteler, formlar, kitaplar), satırların/bölgelerin segmentasyonu ve okuma sırası çıkarımı önemlidir:Kraken geleneksel bölge/satır segmentasyonunu ve sinirsel temel çizgi segmentasyonunu uygular, farklı komut dosyaları ve yönler (LTR/RTL/dikey) için açık destek ile.

Tanıma modelleri. Klasik açık kaynaklı iş gücü Tesseract (Google tarafından açık kaynaklı hale getirildi, kökleri HP'ye dayanıyor) bir karakter sınıflandırıcısından LSTM tabanlı bir dizi tanıyıcıya dönüştü ve aranabilir PDF'ler, hOCR/ALTO dostu çıktılarve daha fazlasını CLI'den yayabilir. Modern tanıyıcılar, önceden bölümlenmiş karakterler olmadan dizi modellemesine güvenir. Bağlantıcı Geçici Sınıflandırma (CTC) temel olmaya devam ediyor, girdi özellik dizileri ve çıktı etiket dizileri arasındaki hizalamaları öğreniyor; el yazısı ve sahne metni boru hatlarında yaygın olarak kullanılıyor.

Son birkaç yılda, Transformer'lar OCR'yi yeniden şekillendirdi. TrOCR bir görüş Transformer kodlayıcı artı bir metin Transformer kod çözücü kullanır, büyük sentetik korpuslar üzerinde eğitilmiş ve ardından gerçek veriler üzerinde ince ayar yapılmış, basılı, el yazısı ve sahne metni karşılaştırmalarında güçlü performansla (ayrıca bkz. Hugging Face belgeleri). Paralel olarak, bazı sistemler alt akım anlama için OCR'yi atlar: Donut (Belge Anlama Transformer'ı) doğrudan yapılandırılmış cevaplar (anahtar-değer JSON gibi) üreten OCR'siz bir kodlayıcı-kod çözücüdür belge resimlerinden (repo, model kartı), ayrı bir OCR adımı bir IE sistemini beslediğinde hata birikimini önler.

Motorlar ve kütüphaneler

Birçok komut dosyasında pille birlikte metin okuma istiyorsanız, EasyOCR 80'den fazla dil modeliyle basit bir API sunar, kutular, metin ve güvenilirlikler döndürür—prototipler ve Latin olmayan komut dosyaları için kullanışlıdır. Tarihi belgeler için, Kraken temel çizgi segmentasyonu ve komut dosyasına duyarlı okuma sırası ile parlar; esnek satır düzeyinde eğitim için, Calamari Ocropy soyundan gelir (Ocropy) (çoklu)LSTM+CTC tanıyıcıları ve özel modelleri ince ayarlamak için bir CLI ile.

Veri setleri ve karşılaştırmalar

Genelleme verilere bağlıdır. El yazısı için, IAM El Yazısı Veritabanı eğitim ve değerlendirme için yazar açısından çeşitli İngilizce cümleler sağlar; bu, satır ve kelime tanıma için uzun süredir devam eden bir referans setidir. Sahne metni için, COCO-Text MS-COCO üzerine kapsamlı ek açıklamalar katmanladı, basılı/el yazısı, okunaklı/okunaksız, komut dosyası ve tam transkripsiyonlar için etiketlerle (ayrıca orijinal proje sayfasınabakın). Alan ayrıca sentetik ön eğitime de büyük ölçüde güvenir: Vahşi Doğada SynthText gerçekçi geometri ve aydınlatma ile fotoğraflara metin işler, önceden eğitmek için büyük hacimli veriler sağlar dedektörler ve tanıyıcılar (referans kod ve veri).

ICDAR’ın Sağlam Okuma şemsiyesi altındaki yarışmalar değerlendirmeyi temellendirir. Son görevler uçtan uca tespit/okumayı vurgular ve kelimeleri ifadelere bağlamayı içerir, resmi kod raporlaması kesinlik/geri çağırma/F-skoru, kesişim-üzeri-birleşim (IoU) ve karakter düzeyinde düzenleme mesafesi metrikleri—uygulayıcıların izlemesi gerekenleri yansıtır.

Çıktı formatları ve alt akım kullanımı

OCR nadiren düz metinle biter. Arşivler ve dijital kütüphaneler ALTO XML 'i tercih eder çünkü içeriğin yanı sıra fiziksel düzeni (koordinatlı bloklar/satırlar/kelimeler) kodlar ve METS paketlemesiyle iyi eşleşir. hOCR mikroformatı ise aynı fikri ocr_line ve ocrx_word gibi sınıfları kullanarak HTML/CSS'ye gömer, bu da web araçlarıyla görüntülemeyi, düzenlemeyi ve dönüştürmeyi kolaylaştırır. Tesseract her ikisini de sunar—örneğin, doğrudan CLI'den hOCR veya aranabilir PDF'ler oluşturma (PDF çıktı kılavuzu); pytesseract gibi Python sarmalayıcıları kolaylık sağlar. Depoların sabit alım standartları olduğunda hOCR ve ALTO arasında çeviri yapmak için dönüştürücüler mevcuttur—bu derlenmiş listeye bakın OCR dosya formatı araçları.

Pratik rehberlik

  • Veri ve temizlikle başlayın. Görüntüleriniz telefon fotoğrafları veya karışık kalitede taramalar ise, herhangi bir model ayarlamasından önce eşiklemeye (uyarlanabilir ve Otsu) ve eğrilik düzeltmeye (Hough) yatırım yapın. Genellikle sağlam bir ön işleme reçetesinden, tanıyıcıları değiştirmekten daha fazla kazanç sağlarsınız.
  • Doğru dedektörü seçin. Düzenli sütunlu taranmış sayfalar için bir sayfa segmentleyici (bölgeler → satırlar) yeterli olabilir; doğal görüntüler için, EAST gibi tek atışlı dedektörler güçlü temel çizgilerdir ve birçok araç setine takılır (OpenCV örneği).
  • Metninize uyan bir tanıyıcı seçin. Basılı Latin için, Tesseract (LSTM/OEM) sağlam ve hızlıdır; çoklu komut dosyası veya hızlı prototipler için, EasyOCR üretkendir; el yazısı veya tarihi yazı karakterleri için, Kraken veya Calamari 'yi düşünün ve ince ayar yapmayı planlayın. Belge anlamaya (anahtar-değer çıkarma, VQA) sıkı bir şekilde bağlanmanız gerekiyorsa, şemanızda TrOCR (OCR) ile Donut (OCR'siz) karşılaştırmasını değerlendirin—Donut bütün bir entegrasyon adımını kaldırabilir.
  • Önemli olanı ölçün. Uçtan uca sistemler için, tespit F-skoru ve tanıma CER/WER'yi (her ikisi de Levenshtein düzenleme mesafesine dayanır; bkz. CTC) raporlayın; düzen ağırlıklı görevler için, IoU/sıkılığı ve karakter düzeyinde normalleştirilmiş düzenleme mesafesini ICDAR RRC değerlendirme kitlerindeki gibi izleyin.
  • Zengin çıktılar dışa aktarın. hOCR /ALTO 'yu (veya her ikisini) tercih edin, böylece koordinatları ve okuma sırasını korursunuz—arama sonucu vurgulama, tablo/alan çıkarma ve köken için hayati önem taşır. Tesseract’ın CLI'si ve pytesseract bunu tek satırlık hale getirir.

İleriye bakış

En güçlü eğilim yakınsamadır: tespit, tanıma, dil modelleme ve hatta göreve özgü kod çözme birleşik Transformer yığınlarında birleşiyor. büyük sentetik korpuslar üzerinde ön eğitim bir güç çarpanı olmaya devam ediyor. OCR'siz modeller, hedefin kelimesi kelimesine transkriptler yerine yapılandırılmış çıktılar olduğu her yerde agresif bir şekilde rekabet edecektir. Hibrit dağıtımlar da bekleyin: uzun biçimli metin için hafif bir dedektör artı bir TrOCR tarzı tanıyıcı ve formlar ve makbuzlar için bir Donut tarzı model.

Daha fazla okuma ve araçlar

Tesseract (GitHub) · Tesseract belgeleri · hOCR özellikleri · ALTO arka planı · EAST dedektörü · OpenCV metin tespiti · TrOCR · Donut · COCO-Text · SynthText · Kraken · Calamari OCR · ICDAR RRC · pytesseract · IAM el yazısı · OCR dosya formatı araçları · EasyOCR

Sıkça Sorulan Sorular

OCR nedir?

Optical Character Recognition (OCR), tarama yapılan kağıt belgeler, PDF dosyaları veya dijital bir kamera ile çekilen fotoğraflar gibi çeşitli belgeleri düzenlenebilir ve aranabilir bilgilere çevirmek için kullanılan bir teknolojidir.

OCR nasıl çalışır?

OCR, giriş görüntüsünü veya belgeyi tarayarak, görüntüyü bireysel karakterlere ayırarak ve her karakteri bir karakter şekli veritabanı ile pattern recognition veya feature recognition kullanarak karşılaştırarak çalışır.

OCR'nin pratik uygulamaları nelerdir?

OCR, basılı belgelerin dijitalleştirilmesi, metinden sesli hizmetlerin etkinleştirilmesi, veri giriş süreçlerinin otomatikleştirilmesi ve görme engelli kullanıcıların metinle daha iyi etkileşim kurması gibi farklı sektörlerde ve uygulamalarda kullanılır.

OCR her zaman %100 doğru mudur?

OCR teknolojisinde büyük gelişmeler kaydedilmiş olmasına rağmen, hâlâ hatalar olabilir. Doğruluk, orijinal belgenin kalitesine ve kullanılan OCR yazılımının özelliklerine bağlı olarak değişir.

OCR el yazısını tanıyabilir mi?

OCR, temel olarak basılmış metin için tasarlanmıştır, ancak bazı gelişmiş OCR sistemleri, net ve tutarlı el yazısını da tanıyabilir. Ancak, bireysel yazı stillerindeki büyük varyasyonlar nedeniyle, genellikle el yazısının tanınması daha az doğrudur.

OCR birden fazla dili destekler mi?

Evet, birçok OCR yazılım sistemi birden fazla dili tanıyabilir. Ancak, belirli bir dilin desteklendiğinden emin olmak için kullanılan yazılımı kontrol etmek önemlidir.

OCR ve ICR arasındaki fark nedir?

OCR, Optical Character Recognition anlamına gelir ve basılı metni tanımak için kullanılır, ICR ise Intelligent Character Recognition anlamına gelir ve daha gelişmiş olup el yazısını tanımak için kullanılır.

OCR herhangi bir font ve metin boyutuyla çalışabilir mi?

OCR, açık, okunabilir fontlar ve standart metin boyutlarıyla en iyi sonucu verir. Farklı fontlar ve boyutlarla da çalışabilir, ancak alışılmadık fontlar veya çok küçük metin boyutlarıyla karşılaştığında doğruluk genellikle azalır.

OCR teknolojisinin sınırlamaları nelerdir?

OCR, düşük çözünürlüklü belgeler, karmaşık fontlar, zayıf basılan metinler, el yazısı ve metni engelleyen arka planları olan belgelerle zorlanabilir. Ayrıca, birçok dili destekleyebilme özelliğine rağmen, her dili mükemmel bir şekilde kapsayamayabilir.

OCR, renkli metinleri veya renkli arka planları tarayabilir mi?

Evet, OCR, renkli metin ve arka planları tarayabilir, ancak genellikle yüksek kontrastlı renk kombinasyonları, örneğin beyaz arka plan üzerinde siyah metin, ile daha etkilidir. Metin ve arka plan rengi yeterli kontrast oluşturmadığında doğruluk düşebilir.

PPM formatı nedir?

Taşınabilir pixmap formatı (renk)

PocketMod görüntü formatı, tek bir kağıt sayfasından kompakt, katlanabilir kitapçıklar oluşturmak için tasarlanmış özel bir dosya biçimidir. Yalnızca dijital grafiklerin temsiline odaklanan geleneksel görüntü formatlarının aksine, PocketMod hem düzeni hem de içerik yönetimi yönlerini içerir ve kolay yazdırma, katlama ve küçük, taşınabilir bir kitapçığa kesmeyi kolaylaştırır. Bu benzersiz özelliklerin birleşimi, karmaşık ciltleme veya baskı işlemlerine gerek kalmadan hızlı referans kılavuzları, minyatür kitaplar veya kişisel düzenleyiciler oluşturmak için özellikle kullanışlı hale getirir.

Temel olarak, PocketMod formatı, basılı materyallerin faydasını ve erişilebilirliğini en üst düzeye çıkarma fikri üzerine kuruludur. Tasarımı, bir kağıdı sekiz bölüme ayırarak akıllıca kullanır ve her biri kitapçığın ayrı bir sayfası olarak hizmet eder. Bu bölümlendirme, kağıt doğru şekilde katlandığında bölümlerin kitapçığı oluşturan bir sırayla hizalanmasını sağlamak için dikkatlice planlanmıştır. Basitliği ve alan kullanımındaki ustalığı nedeniyle format, kendin yap meraklıları, eğitimciler ve hafif, özelleştirilebilir cep boyutunda bir kitapçığa ihtiyaç duyan herkes arasında popülerlik kazanmıştır.

Teknik olarak konuşursak, bir PocketMod dosyası, standart boyutlu bir kağıt parçası (genellikle A4 veya letter) üzerine yazdırma için optimize edilmiş bir şekilde hem düzen bilgilerini hem de içeriği içerir. Format, sayfadaki içeriği sekiz farklı bölüme düzenler ve her bölüm, katlandıktan sonra içeriğin doğru sırada görünmesi için yönlendirilir. Bu, düzenin katlama çizgilerini ve son kitapçık formunu hesaba katması gerektiğinden, kağıt üzerinde içeriği düzenlemek için doğrusal olmayan bir yaklaşım gerektirir. Bu nedenle, PocketMod'ların oluşturulması, basit görüntü yerleşiminin ötesine geçer ve her bölümün yönünün ve konumunun hassas bir şekilde hesaplanmasını gerektirir.

PocketMod formatının birincil faydası, kullanım kolaylığından ve oluşturma ve montaj için gereken minimum kaynaklardan gelir. Ciltlenmesi veya birden fazla sayfa yazdırılması gerekebilen geleneksel kitapçıkların veya broşürlerin aksine, PocketMod formatı yalnızca tek bir kağıt sayfası ve katlama işleminin temel bir anlayışını gerektirir. Bu, kişiselleştirilmiş, taşınabilir kitapçıkların oluşturulmasını demokratikleştirir ve neredeyse bir yazıcıya erişimi olan herkesin bunları oluşturmasını sağlar. Bu oluşturma ve montaj kolaylığı, PocketMod'ları hızlı referans kılavuzları, kişiselleştirilmiş ajandalar veya hafif seyahat günlükleri oluşturmak için popüler bir araç haline getirmiştir.

Teknik bir bakış açısından, bir PocketMod oluşturmak birkaç önemli adımı içerir. Başlangıçta, içerik, PocketMod'un sekiz parçasına kolayca bölünebilecek bir dijital formatta tasarlanmalı veya düzenlenmelidir. Bu genellikle, PocketMod formatının düzenini yansıtan bir şablonda içeriği oluşturmak için grafik tasarım veya kelime işlem yazılımı kullanmayı içerir. İçerik şablona göre düzenlendikten sonra tek bir kağıt sayfasına yazdırılır. Düzen ve tasarımda hassasiyet burada çok önemlidir, çünkü herhangi bir yanlış hizalama, katlandıktan sonra kitapçığın sayfalarının akışını bozabilir.

Katlama işlemi, PocketMod'u gerçekten hayata geçiren, düz bir kağıt sayfasını çok sayfalı bir kitapçığa dönüştüren şeydir. Bu işlem bir dizi katlama ve tek bir kesik içerir. Katlama sırası önemlidir; genellikle kağıdı ikiye katlamakla başlar, ardından dörde katlar ve son olarak sayfaları hizalayan bir akordeon katlama yapar. Katlamalardan biri biraz farklıdır, çünkü sayfaların birbirine düzgün bir şekilde yuvalanmasına izin veren küçük bir kesi yapılması gerekir. Katlamadan son şekillendirmeye kadar tüm süreç basittir ancak sayfaların doğru sıralanmasını sağlamak için hassas bir uygulama gerektirir.

Görünürdeki basitliğine rağmen, PocketMod formatı metin ve takvimlerden haritalara ve diyagramlara kadar çok çeşitli içerikleri barındırabilir. Bu çok yönlülük, kullanıcıların belirli ihtiyaçlarına veya ilgi alanlarına göre uyarlanmış son derece özelleştirilmiş kitapçıklar oluşturmalarına olanak tanıyan en güçlü özelliklerinden biridir. Ayrıca, içerik yazdırılmadan önce dijital olarak hazırlandığı için hem kitapçığın işlevselliğini hem de estetik çekiciliğini artıran ayrıntılı grafikler veya biçimlendirilmiş metin içerebilir.

Bununla birlikte, PocketMod formatıyla ilgili zorluklardan biri, hazırlık ve tasarım aşamasında yatmaktadır. Katlandıktan sonra doğru sayfa sırasını sağlamak için içeriğin doğrusal olmayan bir şekilde düzenlenmesi gerektiğinden, tasarım süreci doğrusal belge oluşturmaya alışkın olanlar için sezgisel olmayabilir. Bu zorluk genellikle hata potansiyelini azaltan ve PocketMod'un oluşturulmasını kolaylaştıran düzenleme sürecini otomatikleştirmek için tasarlanmış özel şablonların veya yazılımların kullanımını gerektirir.

Dijital araçların ve yazılımların yükselişi, PocketMod'ların tasarımını ve oluşturulmasını önemli ölçüde kolaylaştırmıştır. Birkaç uygulama ve çevrimiçi hizmet artık özellikle PocketMod'lar için hazır şablonlar ve tasarım arayüzleri sunmakta ve kullanıcıların içeriklerini şablona kolayca sürükleyip bırakmalarına ve otomatik olarak gerekli düzende düzenlemelerine olanak tanımaktadır. Bu araçlar genellikle katlanmış kitapçığı simüle eden önizleme özellikleri içerir ve kullanıcıların yazdırmadan önce tasarımlarını doğrulamalarına yardımcı olur. Destekleyici yazılımlardaki bu gelişme, PocketMod formatının erişilebilirliğini ve kullanım kolaylığını büyük ölçüde artırdı ve daha fazla kişinin bu benzersiz kitapçıkları oluşturmasına olanak tanıdı.

Kişisel ve eğitimsel kullanımların yanı sıra, PocketMod formatı, bilgileri kompakt ve ilgi çekici bir formatta sunmanın yeni bir yolu olarak hizmet ederek profesyonel ortamlarda uygulamalar bulmuştur. İşletmeler, PocketMod'ları pazarlama materyalleri, ürünler için hızlı başlangıç kılavuzları veya kompakt kılavuzlar için kullanmıştır. Formatın benzersiz katlanabilir yapısı, alıcılarda unutulmaz bir izlenim bırakabilir ve onu geleneksel broşürlerden veya kitapçıklardan ayırır. Bunları minimal kaynak harcamasıyla şirket içinde üretme yeteneği, aynı zamanda uygun maliyetli pazarlama çözümleri arayan küçük işletmelerin veya bireysel profesyonellerin ihtiyaçlarıyla da uyumludur.

PocketMod formatının çevresel etkisi, dikkate alınması gereken bir başka husustur. Normalde birden fazla sayfa veya ciltli bir kitapçık gerektiren şeyi tek bir kağıt sayfasına yoğunlaştırarak, PocketMod yaklaşımı kağıt kullanımını önemli ölçüde azaltır. Bu yön, artan çevre bilinci ve atıkları en aza indirme çabalarıyla uyumludur. Dahası, PocketMod'lar herhangi bir standart kağıttan yapılabildiği ve özel baskı işlemleri veya mürekkepler gerektirmediği için basılı materyaller oluşturmak için sürdürülebilir bir seçenektir.

Birçok avantajına rağmen, PocketMod formatı sınırlamalarından da yoksun değildir. Tüm içeriği tek bir kağıt sayfasına sığdırma gereksinimi, özellikle daha karmaşık konular veya ayrıntılı çizimler için bilgi yoğunluğunun bir sorun olabileceği anlamına gelir. Ek olarak, katlama işlemi yenilikçi olsa da, daha geleneksel bir kitap okuma deneyimi arayanlar veya malzemenin dayanıklılığı bir endişe kaynağı olduğunda bir dezavantaj olarak da düşünülebilir. Zamanla katlamalar zayıflayabilir ve potansiyel olarak dikişlerde aşınma ve ayrılmaya yol açabilir.

PocketMod formatının kültürel etkisi de dikkate değerdir. Baskı ve kitapçık yapımına yönelik düşük teknolojili, kendin yap dostu bir yaklaşım olarak PocketMod'lar, meraklılar arasında bir topluluk duygusu geliştirmiştir. Kullanıcıların tasarımlarını, daha verimli veya ilginç düzenler oluşturma ipuçlarını ve hatta formatın en yaratıcı kullanımları için zorlukları paylaştıkları çevrimiçi forumlar, sosyal medya grupları ve özel web siteleri ortaya çıkmıştır. Bu topluluk yönü, not alma ve organizasyon için dijital alternatifler giderek daha fazla kullanılabilir hale gelmesine rağmen, PocketMod formatının alakalı ve gelişmeye devam etmesine yardımcı olmuştur.

İleriye bakıldığında, PocketMod formatının geleceği, dijital ve mobil teknolojilerle uyum sağlama ve bunlarla bütünleşme yeteneğine bağlı olabilir. Dijital

Desteklenen formatlar

AAI.aai

AAI Dune resmi

AI.ai

Adobe Illustrator CS2

AVIF.avif

AV1 Resim Dosya Biçimi

BAYER.bayer

Ham Bayer Resmi

BMP.bmp

Microsoft Windows bitmap resmi

CIN.cin

Cineon Resim Dosyası

CLIP.clip

Resim Clip Maskesi

CMYK.cmyk

Ham siyan, magenta, sarı ve siyah örnekleri

CUR.cur

Microsoft simgesi

DCX.dcx

ZSoft IBM PC çok sayfalı Paintbrush

DDS.dds

Microsoft DirectDraw Yüzeyi

DPX.dpx

SMTPE 268M-2003 (DPX 2.0) resmi

DXT1.dxt1

Microsoft DirectDraw Yüzeyi

EPDF.epdf

Encapsulated Portable Document Format

EPI.epi

Adobe Encapsulated PostScript Interchange biçimi

EPS.eps

Adobe Encapsulated PostScript

EPSF.epsf

Adobe Encapsulated PostScript

EPSI.epsi

Adobe Encapsulated PostScript Interchange biçimi

EPT.ept

TIFF önizlemeli Encapsulated PostScript

EPT2.ept2

TIFF önizlemeli Encapsulated PostScript Level II

EXR.exr

Yüksek dinamik aralıklı (HDR) resim

FF.ff

Farbfeld

FITS.fits

Esnek Resim Taşıma Sistemi

GIF.gif

CompuServe grafik değişim biçimi

HDR.hdr

Yüksek Dinamik Aralıklı resim

HEIC.heic

Yüksek Verimlilik Görüntü Kapsayıcısı

HRZ.hrz

Yavaş Tarama Televizyonu

ICO.ico

Microsoft simgesi

ICON.icon

Microsoft simgesi

J2C.j2c

JPEG-2000 kod akışı

J2K.j2k

JPEG-2000 kod akışı

JNG.jng

JPEG Ağ Grafikleri

JP2.jp2

JPEG-2000 Dosya Biçimi Sözdizimi

JPE.jpe

Joint Photographic Experts Group JFIF biçimi

JPEG.jpeg

Joint Photographic Experts Group JFIF biçimi

JPG.jpg

Joint Photographic Experts Group JFIF biçimi

JPM.jpm

JPEG-2000 Dosya Biçimi Sözdizimi

JPS.jps

Joint Photographic Experts Group JPS biçimi

JPT.jpt

JPEG-2000 Dosya Biçimi Sözdizimi

JXL.jxl

JPEG XL resmi

MAP.map

Çok çözünürlüklü Dikişsiz Resim Veritabanı (MrSID)

MAT.mat

MATLAB seviye 5 resim biçimi

PAL.pal

Palm pixmap

PALM.palm

Palm pixmap

PAM.pam

Ortak 2-boyutlu bitmap formatı

PBM.pbm

Taşınabilir bitmap formatı (siyah ve beyaz)

PCD.pcd

Fotoğraf CD

PCT.pct

Apple Macintosh QuickDraw/PICT

PCX.pcx

ZSoft IBM PC Paintbrush

PDB.pdb

Palm Veritabanı ImageViewer Formatı

PDF.pdf

Taşınabilir Belge Formatı

PDFA.pdfa

Taşınabilir Belge Arşiv Formatı

PFM.pfm

Taşınabilir float formatı

PGM.pgm

Taşınabilir gri tonlama formatı (gri ölçek)

PGX.pgx

JPEG 2000 sıkıştırılmamış formatı

PICT.pict

Apple Macintosh QuickDraw/PICT

PJPEG.pjpeg

Joint Photographic Experts Group JFIF formatı

PNG.png

Taşınabilir Ağ Grafikleri

PNG00.png00

PNG orijinal görüntüden bit derinliği, renk tipi devralan

PNG24.png24

Opak veya ikili saydam 24-bit RGB (zlib 1.2.11)

PNG32.png32

Opak veya ikili saydam 32-bit RGBA

PNG48.png48

Opak veya ikili saydam 48-bit RGB

PNG64.png64

Opak veya ikili saydam 64-bit RGBA

PNG8.png8

Opak veya ikili saydam 8-bit dizinli

PNM.pnm

Taşınabilir herhangi bir harita

PPM.ppm

Taşınabilir pixmap formatı (renk)

PS.ps

Adobe PostScript dosyası

PSB.psb

Adobe Büyük Belge Formatı

PSD.psd

Adobe Photoshop bitmap

RGB.rgb

Ham kırmızı, yeşil ve mavi örnekleri

RGBA.rgba

Ham kırmızı, yeşil, mavi ve alfa örnekleri

RGBO.rgbo

Ham kırmızı, yeşil, mavi ve opaklık örnekleri

SIX.six

DEC SIXEL Grafik Formatı

SUN.sun

Sun Rasterfile

SVG.svg

Ölçeklenebilir Vektör Grafikleri

TIFF.tiff

Etiketli Görüntü Dosya Formatı

VDA.vda

Truevision Targa görüntüsü

VIPS.vips

VIPS görüntüsü

WBMP.wbmp

Kablosuz Bitmap (seviye 0) görüntüsü

WEBP.webp

WebP Görüntü Formatı

YUV.yuv

CCIR 601 4:1:1 veya 4:2:2

Sıkça sorulan sorular

Bu nasıl çalışır?

Bu dönüştürücü tamamen tarayıcınızda çalışır. Bir dosya seçtiğinizde, belleğe okunur ve seçilen biçime dönüştürülür. Ardından dönüştürülen dosyayı indirebilirsiniz.

Bir dosyayı dönüştürmek ne kadar sürer?

Dönüştürmeler anında başlar ve çoğu dosya bir saniyeden kısa sürede dönüştürülür. Daha büyük dosyalar daha uzun sürebilir.

Dosyalarıma ne olur?

Dosyalarınız asla sunucularımıza yüklenmez. Tarayıcınızda dönüştürülürler ve dönüştürülen dosya daha sonra indirilir. Dosyalarınızı asla görmeyiz.

Hangi dosya türlerini dönüştürebilirim?

JPEG, PNG, GIF, WebP, SVG, BMP, TIFF ve daha fazlası dahil olmak üzere tüm resim formatları arasında dönüştürmeyi destekliyoruz.

Bu ne kadar?

Bu dönüştürücü tamamen ücretsizdir ve her zaman ücretsiz olacaktır. Tarayıcınızda çalıştığı için sunucular için ödeme yapmamıza gerek yoktur, bu nedenle sizden ücret almamıza gerek yoktur.

Aynı anda birden fazla dosyayı dönüştürebilir miyim?

Evet! İstediğiniz kadar dosyayı aynı anda dönüştürebilirsiniz. Sadece eklerken birden fazla dosya seçin.