MAT Arka Plan Silici
Sürükleyip bırakın ya da seçmek için tıklayın
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.
Arka plan kaldırma, bir konuyu çevresinden ayırır, böylece onu şeffaflık üzerine yerleştirebilir, sahneyi değiştirebilir veya yeni bir tasarıma entegre edebilirsiniz. Kaputun altında bir alfa maskesi—piksel başına 0'dan 1'e kadar bir opaklık—tahmin ediyor ve ardından ön planı alfa kompozitleme ile başka bir şeyin üzerine yerleştiriyorsunuz. Bu, Porter–Duff matematiğidir ve “saçaklar” ve düz ve önceden çarpılmış alfa gibi yaygın sorunların nedenidir. Önceden çarpma ve doğrusal renk hakkında pratik rehberlik için Microsoft’un Win2D notlarına, Søren Sandmann’a ve Lomont’un doğrusal harmanlama üzerine yazısına bakın.
İnsanların arka planları kaldırmasının ana yolları
1) Kroma anahtarı (“yeşil/mavi ekran”)
Çekimi kontrol edebiliyorsanız, arka planı düz bir renge (genellikle yeşil) boyayın ve bu tonu anahtarlayın. Hızlıdır, film ve yayında kendini kanıtlamıştır ve video için idealdir. Dezavantajları aydınlatma ve kıyafetlerdir: renkli ışık kenarlara (özellikle saça) taşar, bu nedenle kirlenmeyi nötralize etmek için dökülme önleyici araçlar kullanırsınız. İyi başlangıç kılavuzları arasında Nuke’un belgeleri, Mixing Light ve uygulamalı bir Fusion demosu bulunur.
2) Etkileşimli segmentasyon (klasik CV)
Dağınık arka planlara sahip tek görüntüler için, etkileşimli algoritmalar birkaç kullanıcı ipucuna ihtiyaç duyar—örneğin, gevşek bir dikdörtgen veya karalamalar—ve keskin bir maske oluşturur. Kanonik yöntem GrabCut’tır (kitap bölümü), ön plan/arka plan için renk modelleri öğrenir ve bunları ayırmak için yinelemeli olarak grafik kesimlerini kullanır. Benzer fikirleri GIMP’in Ön Plan Seçimi’nde SIOX’a dayalı olarak görürsünüz (ImageJ eklentisi).
3) Görüntü matlaştırma (ince taneli alfa)
Matlaştırma, ince sınırlardaki (saç, kürk, duman, cam) kesirli şeffaflığı çözer. Klasik kapalı form matlaştırma bir üçlü harita (kesinlikle-ön plan/kesinlikle-arka plan/bilinmeyen) alır ve güçlü kenar doğruluğu ile alfa için doğrusal bir sistemi çözer. Modern derin görüntü matlaştırma Adobe Composition-1K veri setinde sinir ağlarını eğitir (MMEditing belgeleri) ve SAD, MSE, Gradyan ve Bağlantı gibi metriklerle değerlendirilir (kıyaslama açıklaması).
4) Derin öğrenme kesikleri (üçlü harita yok)
- U2-Net (belirgin nesne tespiti) güçlü bir genel “arka planı kaldır” motorudur (repo).
- MODNet, gerçek zamanlı portre matlaştırmayı hedefler (PDF).
- F, B, Alfa (FBA) Matlaştırma, renk halolarını azaltmak için ön planı, arka planı ve alfayı birlikte tahmin eder (repo).
- Arka Plan Matlaştırma V2, temiz bir arka plan varsayar ve 4K/30fps'ye kadar gerçek zamanlı olarak saç teli düzeyinde maskeler üretir (proje sayfası, repo).
İlgili segmentasyon çalışmaları da faydalıdır: DeepLabv3+, bir kodlayıcı-kod çözücü ve atrous evrişimleri ile sınırları iyileştirir (PDF); Mask R-CNN, örnek başına maskeler verir (PDF); ve SAM (Segment Anything), bilinmeyen görüntülerde sıfır atışlı maskeler oluşturan istemle yönlendirilebilir bir temel modeldir.
Popüler araçlar ne yapar
- Photoshop: Arka Planı Kaldır hızlı eylemi, kaputun altında “Konuyu Seç → katman maskesi” çalıştırır (burada onaylandı; öğretici).
- GIMP: Ön Plan Seçimi (SIOX).
- Canva: Görüntüler ve kısa videolar için 1 tıklamayla Arka Plan Kaldırıcı.
- remove.bg: otomasyon için web uygulaması + API.
- Apple cihazları: Fotoğraflar/Safari/Hızlı Bakış'ta sistem düzeyinde “Konuyu Ayırma” (iOS'ta kesikler).
Daha temiz kesikler için iş akışı ipuçları
- Akıllıca çekim yapın. İyi aydınlatma ve güçlü konu-arka plan kontrastı her yönteme yardımcı olur. Yeşil/mavi ekranlarla, dökülme önleyici planlayın (kılavuz).
- Geniş başlayıp detaya inin. Otomatik bir seçim çalıştırın (Konuyu Seç, U2-Net, SAM), ardından kenarları fırçalarla veya matlaştırma ile iyileştirin (örneğin, kapalı form).
- Yarı saydamlığa dikkat edin. Cam, tül, hareket bulanıklığı, uçuşan saçlar gerçek alfa gerektirir (sadece sert bir maske değil). Ayrıca F/B/α'yı kurtaran yöntemler haloları en aza indirir.
- Alfa kanalını anlayın. Düz ve önceden çarpılmış farklı kenar davranışları üretir; tutarlı bir şekilde dışa aktarın/birleştirin (bkz. genel bakış, Hargreaves).
- Doğru çıktıyı seçin. “Arka plan yok” için, temiz bir alfa içeren bir raster (örneğin, PNG/WebP) teslim edin veya daha fazla düzenleme bekleniyorsa maskeli katmanlı dosyaları saklayın. Anahtar, hesapladığınız alfanın kalitesidir—Porter–Duff’a dayanır.
Kalite ve değerlendirme
Akademik çalışmalar, Composition-1K üzerinde SAD, MSE, Gradyan ve Bağlantı hatalarını raporlar. Bir model seçiyorsanız, bu metriklere bakın (metrik tanımları; Arka Plan Matlaştırma metrikleri bölümü). Portreler/video için, MODNet ve Arka Plan Matlaştırma V2 güçlüdür; genel “belirgin nesne” görüntüleri için, U2-Net sağlam bir temeldir; zor şeffaflık için, FBA daha iyi sonuç verebilir.
Yaygın uç durumlar (ve düzeltmeleri)
- Saç ve kürk: matlaştırmayı tercih edin (üçlü harita veya MODNet gibi portre matlaştırma) ve dama tahtası arka planında inceleyin.
- İnce yapılar (bisiklet telleri, misina): yüksek çözünürlüklü girdiler ve matlaştırmadan önce bir ön adım olarak DeepLabv3+ gibi sınıra duyarlı bir segmentleyici kullanın.
- Şeffaf nesneler (duman, cam): kesirli alfaya ve genellikle ön plan renk tahminine ihtiyacınız vardır (FBA).
- Video konferans: temiz bir plaka yakalayabilirseniz, Arka Plan Matlaştırma V2, saf “sanal arka plan” seçeneklerinden daha doğal görünür.
Bu gerçek dünyada nerede ortaya çıkıyor
- E-ticaret: pazar yerleri (örneğin, Amazon) genellikle saf beyaz bir ana görüntü arka planı gerektirir; bkz. Ürün resmi kılavuzu (RGB 255,255,255).
- Tasarım araçları: Canva’nın Arka Plan Kaldırıcısı ve Photoshop’un Arka Planı Kaldır hızlı kesikleri kolaylaştırır.
- Cihazda kolaylık: iOS/macOS “Konuyu Ayırma” gündelik paylaşım için harikadır.
Kesiklerin bazen neden sahte göründüğü (ve düzeltmeleri)
- Renk dökülmesi: yeşil/mavi ışık konunun üzerine sarılır— dökülme önleyici kontrolleri veya hedeflenmiş renk değişimi kullanın.
- Hale/saçaklar: genellikle bir alfa yorumlama uyuşmazlığı (düz ve önceden çarpılmış) veya eski arka planla kirlenmiş kenar pikselleri; doğru şekilde dönüştürün/yorumlayın (genel bakış, ayrıntılar).
- Yanlış bulanıklık/gren: jilet gibi keskin bir konuyu bulanık bir arka plana yapıştırın ve öne çıkar; kompozisyon sonrası lens bulanıklığını ve greni eşleştirin (bkz. Porter–Duff temelleri).
TL;DR oyun kitabı
- Çekimi kontrol ediyorsanız: kroma anahtarı kullanın; eşit şekilde aydınlatın; dökülme önleyici planlayın.
- Tek seferlik bir fotoğrafsa: Photoshop’un Arka Planı Kaldır’ını, Canva’nın kaldırıcısını veya remove.bg’yi deneyin; saç için fırçalar/matlaştırma ile iyileştirin.
- Üretim sınıfı kenarlara ihtiyacınız varsa: matlaştırma kullanın ( kapalı form veya derin) ve şeffaflık üzerinde alfayı kontrol edin; alfa yorumlamasına dikkat edin.
- Portreler/video için: MODNet veya Arka Plan Matlaştırma V2’yi düşünün; tıklama güdümlü segmentasyon için, SAM güçlü bir ön uçtur.
MAT formatı nedir?
MATLAB seviye 5 resim biçimi
MATLAB tarafından geliştirilen yüksek seviyeli bir dil ve etkileşimli bir ortam olan MATLAB ile sıklıkla ilişkilendirilen MAT görüntü formatı, JPEG veya PNG gibi geleneksel bir görüntü formatı değildir. Bunun yerine, tipik olarak MATLAB içinde kullanılan matrisleri, değişkenleri ve diğer veri türlerini depolamak için bir dosya biçimidir. MAT formatı, MATLAB MAT dosyası için bir kısaltmadır. Bu dosya formatı, MATLAB kullanıcıları için çok önemlidir çünkü değişkenler, fonksiyonlar, diziler ve hatta görüntüleri daha sonraki analiz veya işleme için MATLAB çalışma alanına kolayca yüklenebilecek bir biçimde depolama ve yönetme olanağı sağlar.
MAT dosyaları, çok boyutlu diziler ve skaler veriler de dahil olmak üzere çeşitli değişkenleri tutabilen ikili veri kapsayıcılarıdır. Görüntülere gelince, MATLAB bunları matristeki bir öğe olarak depolanan her piksel değeriyle matrisler olarak ele alır. Gri tonlamalı görüntüler için bu iki boyutlu bir matristir, renkli görüntüler için ise kırmızı, yeşil ve mavi renk bileşenleri için ayrı katmanları olan üç boyutlu bir matristir. MAT formatı, verilerin tam sayısal hassasiyetini ve yapısını koruduğu için bu tür görüntü verilerini depolamak için özellikle kullanışlıdır; bu da bilimsel ve mühendislik uygulamaları için çok önemlidir.
MAT dosya formatı zaman içinde gelişmiştir ve MATLAB güncellendikçe farklı sürümleri yayınlanmıştır. En yaygın sürümler, 2023'teki bilgi kesinti tarihim itibariyle en son sürüm olan 7.3 sürümüyle birlikte MAT dosyası sürümleri 4, 5 ve 7'dir. Her sürüm, karmaşık veri depolama ve yönetme için yaygın olarak kullanılan bir veri modeli, kitaplık ve dosya biçimi olan HDF5 (Hiyerarşik Veri Biçimi sürüm 5) ile veri kapasitesi, sıkıştırma ve uyumluluk açısından iyileştirmeler getirmiştir.
MAT dosyası sürüm 4, veri sıkıştırmayı veya karmaşık hiyerarşik yapıları desteklemeyen en basit ve en eski formattır. Esas olarak MATLAB'ın eski sürümleriyle uyumluluk için kullanılır. Sürüm 5, veri sıkıştırma, Unicode karakter kodlaması ve karmaşık sayılar ve nesneler için destek gibi özellikler getiren daha gelişmiş bir formattır. Sürüm 7, gelişmiş sıkıştırma ve daha büyük dizileri depolama yeteneği de dahil olmak üzere daha fazla geliştirme ekledi. Sürüm 7.3, MAT dosyalarının daha büyük veri depolama ve daha karmaşık veri organizasyonu gibi HDF5'in gelişmiş özelliklerinden yararlanmasını sağlayan HDF5 standardıyla tamamen bütünleşir.
MAT dosyalarıyla, özellikle görüntü verileriyle uğraşırken, MATLAB'ın görüntüleri nasıl işlediğini anlamak önemlidir. MATLAB, görüntüleri sayı dizileri olarak temsil eder ve her sayı, gri tonlamalı görüntülerde bir pikselin yoğunluğuna veya RGB görüntülerde renk koduna karşılık gelir. Örneğin, 8 bitlik bir gri tonlamalı görüntü, 0 ile 255 arasında değişen değerlere sahip bir matris olarak depolanır; burada 0 siyahı, 255 beyazı ve arasındaki değerler gri tonlarını temsil eder. Renkli görüntüler söz konusu olduğunda, MATLAB, ilk iki boyutun piksel konumlarına ve üçüncü boyutun renk kanallarına karşılık geldiği üç boyutlu bir dizi kullanır.
MATLAB'da bir MAT dosyası oluşturmak için 'kaydet' işlevi kullanılabilir. Bu işlev, kullanıcılara dosyanın adını ve kaydetmek istedikleri değişkenleri belirtme olanağı tanır. Örneğin, 'img' adlı bir görüntü matrisini 'imageData.mat' adlı bir MAT dosyasına kaydetmek için 'save('imageData.mat', 'img')' komutu yürütülür. Bu komut, daha sonra 'yükle' işlevi kullanılarak MATLAB'a geri yüklenebilen görüntü verilerini içeren bir MAT dosyası oluşturur.
MATLAB'da bir MAT dosyası yüklemek çok kolaydır. 'Yükle' işlevi, verileri dosyadan okumak ve MATLAB çalışma alanına getirmek için kullanılır. Örneğin, 'load('imageData.mat')' yürütülmesi, 'imageData.mat' içeriğini çalışma alanına yükler ve kullanıcının depolanan görüntü verilerine erişmesine ve bunları düzenlemesine olanak tanır. Yüklemeden sonra, yüklenen değişkenler hakkında boyutları, şekilleri ve veri türleri de dahil olmak üzere bilgi görüntülemek için 'whos' komutu kullanılabilir.
MAT formatının temel avantajlarından biri, verileri sıkıştırılmış ve verimli bir şekilde depolama yeteneğidir. MATLAB, verileri bir MAT dosyasına kaydederken, dosya boyutunu küçültmek için sıkıştırma uygulayabilir. Bu, özellikle yüksek çözünürlüklü görüntüler veya kapsamlı görüntü veri kümeleriyle uğraşırken oldukça büyük olabilen görüntü verileri için kullanışlıdır. MAT dosyalarında kullanılan sıkıştırma kayıpsızdır, yani veriler MATLAB'a geri yüklendiğinde, hassasiyet veya kalite kaybı olmadan orijinal verilerle aynıdır.
MAT dosyaları ayrıca, verilerin kaynağı, oluşturulduğu tarih, kullanılan MATLAB sürümü ve diğer ilgili ayrıntılar hakkında bilgi içerebilen meta verilerin depolanmasını da destekler. Bu meta veriler, verileri başkalarıyla paylaşırken veya gelecekte kullanılmak üzere arşivlerken son derece değerli olabilir, çünkü bağlam sağlar ve verilerin doğru bir şekilde yorumlanmasını ve yeniden üretilmesini sağlar.
Sayısal dizilere ve görüntü verilerine ek olarak, MAT dosyaları yapı, hücre dizileri, tablolar ve nesneler gibi çeşitli başka veri türlerini de depolayabilir. Bu esneklik, MAT dosyalarını MATLAB kullanıcıları için çok yönlü bir araç haline getirir, çünkü tek bir dosyada çok çeşitli veri türlerini ve yapılarını kapsüllenebilirler. Bu, birden fazla veri türünü içeren karmaşık projeler için özellikle kullanışlıdır, çünkü tüm ilgili veriler tutarlı ve düzenli bir şekilde kaydedilebilir.
MAT dosyalarıyla MATLAB dışında etkileşim kurması gereken kullanıcılar için MathWorks, C, C++ ve Fortran'da yazılmış programların MAT dosyalarını okuyup yazmasına olanak tanıyan MAT dosyası G/Ç kitaplığını sağlar. Bu kitaplık, MATLAB verilerini diğer uygulamalarla bütünleştirmek veya MAT dosyası verilerine erişmesi gereken özel yazılım geliştirmek için kullanışlıdır. Ayrıca, Python gibi diğer programlama dilleri için üçüncü taraf kitaplıklar ve araçlar mevcuttur ve bu da daha geniş bir uygulama yelpazesinin MAT dosyalarıyla çalışmasını sağlar.
MAT dosyalarının sürüm 7.3'te HDF5 standardıyla bütünleştirilmesi, formatın yeteneklerini önemli ölçüde genişletmiştir. HDF5, büyük miktarlarda veriyi depolamak ve düzenlemek için tasarlanmıştır ve bu standardı benimseyerek MAT dosyaları artık eskisinden çok daha büyük veri kümelerini işleyebilir. Bu, büyük miktarlarda verinin yaygın olduğu makine öğrenimi, veri madenciliği ve yüksek performanslı bilgi işlem gibi alanlar için özellikle önemlidir. HDF5 bütünleştirmesi ayrıca MAT dosyalarına HDF5 uyumlu araçlar kullanılarak erişilebileceği anlamına gelir ve bu da diğer sistemler ve yazılımlarla birlikte çalışabilirliği daha da artırır.
MAT formatının birçok avantajına rağmen, akılda tutulması gereken bazı hususlar vardır. Bunlardan biri sürüm uyumluluğu sorunudur. MATLAB geliştiği için MAT dosyası formatı da gelişmiştir ve yeni sürümlerde kaydedilen dosyalar MATLAB'ın eski sürümleriyle uyumlu olmayabilir. Kullanıcıların kullandıkları MATLAB sürümünün ve yüklemeye çalıştıkları MAT dosyasının sürümünün farkında olmaları gerekir. MATLAB, kaydederken MAT dosyalarının sürümünü kontrol etmek ve belirtmek için işlevler sağlar; bu da farklı MATLAB sürümleri arasında uyumluluğun korunmasına yardımcı olabilir.
Bir diğer husus da MAT formatının tescilli yapısıdır. İyi belgelenmiş ve MathWorks tarafından desteklense de, bazı diğer veri formatları gibi açık bir standart değildir. Bu, MATLAB'a veya uyumlu yazılıma erişimi olmayan kullanıcılarla veri paylaşırken zorluklara neden olabilir. Ancak, HDF5 açık bir standart olduğu ve HDF5 dosyalarıyla çalışmak için birçok araç bulunduğu için HDF5 ile bütünleştirme bu sorunu bir dereceye kadar azaltmıştır.
Sonuç olarak, MAT görüntü formatı, görüntü verilerini ve diğer değişkenleri MATLAB'da depolamak için güçlü ve esnek bir yoldur. Sayısal hassasiyeti koruması, çok çeşitli veri türlerini desteklemesi ve HDF5 standardıyla bütünleşmesi, onu MATLAB kullanıcıları, özellikle bilimsel ve mühendislik alanlarında çalışanlar için paha biç
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.