OCR herhangi bir PSB

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.

PSB formatı nedir?

Adobe Büyük Belge Formatı

PlayStation 3 (PS3), oyun yeteneklerinin yanı sıra medya ve görüntü işleme konusundaki benzersiz yaklaşımı nedeniyle oyun konsolu teknolojisinin büyüleyici bir örneği olmaya devam ediyor. PS3'ün görüntü formatı, oyunları yüksek çözünürlüklü medya içeriğiyle harmanlayan zengin multimedya deneyiminin ayrılmaz bir parçasıdır. PS3 görüntü formatının teknik inceliklerini anlamak, konsolun grafik işleme mimarisine, desteklediği görüntü formatı türlerine, sıkıştırma ve optimizasyon için kullanılan yöntemlere ve oyun geliştirme ve içerik oluşturma üzerindeki etkilere dalmayı gerektirir.

PS3'ün karmaşık görüntüleri işleme yeteneğinin merkezinde, NVIDIA ve Sony tarafından işbirliği içinde geliştirilen güçlü bir grafik işleme birimi (GPU) olan Reality Synthesizer (RSX) bulunur. RSX, 1080p'ye kadar çözünürlüklerde grafikler oluşturma yeteneğine sahiptir ve PS3'ün yüksek çözünürlüklü oyun ve multimedya deneyimleri sunma konusundaki hünerini sergiler. Bu GPU, 2D görüntüler için JPEG, GIF, BMP, TIFF ve PNG'nin yanı sıra 3D dokular ve grafikler için özel formatlar da dahil olmak üzere çok çeşitli görüntü formatlarını destekler.

PS3'ün dikkat çekici özelliklerinden biri, oyunların ve videoların görsel kalitesini daha geniş bir renk ve parlaklık seviyesi aralığına izin vererek geliştiren nispeten yüksek dinamik aralıklı (HDR) görüntüleme desteğidir. PS3'te HDR, kontrastı ve renk aralığını manipüle eden ve daha gerçekçi ve sürükleyici bir görsel deneyim sağlayan özel görüntü formatları ve işleme teknikleri aracılığıyla elde edilir. Bu HDR yeteneği, yüksek dinamik aralıklı verileri depolayan konsolun çeşitli görüntü ve doku formatları desteğinde yansıtılır.

PS3, konsolun depolama sınırlamaları ve HD içeriğin boyutu göz önüne alındığında görüntü dosyalarını verimli bir şekilde yönetmek için çeşitli sıkıştırma teknikleri kullanır. Kullanılan yaygın bir format, kayıpsız sıkıştırma yetenekleri nedeniyle genellikle video sonrası yapımda kullanılan Dijital Resim Değişimi (DPX) formatıdır. Dokular için PS3, dosya boyutlarını görüntü kalitesinden önemli ölçüde ödün vermeden küçültmek için gerekli olan DirectX Doku Sıkıştırma (DXTC) formatlarını veya S3 Doku Sıkıştırma (S3TC) olarak da bilinir.

Görüntü işlemeyi daha da optimize etmek için PS3, mipmapping ve anizotropik filtreleme tekniklerini kapsamlı bir şekilde kullanır. Mipmapping, bir nesne uzakta olduğunda veya doğrudan görünmediğinde kullanılacak bir görüntünün veya dokunun daha düşük çözünürlüklü sürümlerini oluşturmayı içerir ve görsel kalite üzerinde minimum etkiyle performansı önemli ölçüde artırır. Anizotropik filtreleme, eğik açılardan görüntülenen yüzeylerdeki dokuların görüntü kalitesini artırır ve bu dokuların uzaktan bile pürüzsüz ve detaylı görünmesini sağlar.

PS3 görüntü formatı manzarasının bir başka yönü de konsol için özel olarak geliştirilen tescilli teknolojilerdir. Örneğin, Çok Formatlı Codec (MFC), yüksek çözünürlüklü içeriğin akışını ve oynatılmasını kolaylaştırarak görüntü ve videoları gerçek zamanlı olarak sıkıştırma ve sıkıştırmayı kaldırmada çok önemli bir rol oynar. Bu kodek sistemi, PS3'ün Hücre Geniş Bant Motoru ile sorunsuz bir şekilde çalışmak üzere tasarlanmıştır ve multimedya içeriğinin verimli paralel işlenmesini sağlar.

PS3 ayrıca fiziksel oyun ve medya dağıtımı için Blu-ray Disc formatının kullanımını da başlattı ve bu da görüntü kalitesi ve depolama kapasitesi üzerinde önemli bir etkiye sahip oldu. Blu-ray Diskler, DVD'lere kıyasla çok daha üstün bir depolama alanı sunar ve oyun geliştiricilerinin daha yüksek çözünürlüklü dokular, daha ayrıntılı ortamlar ve sıkıştırılmamış ses ve video dosyaları eklemelerine olanak tanır. Depolama kapasitesindeki bu sıçrama, PS3'ün daha karmaşık görüntü formatlarını ve daha büyük dosya boyutlarını işleyebileceği ve oyun deneyiminin genel sadakatini ve zenginliğini artıracağı anlamına geliyordu.

Yazılım desteği açısından PS3'ün sistem yazılımı, çeşitli görüntü, ses ve video formatlarını destekleyen kapsamlı bir medya oynatıcı içerir. Bu çok yönlülük, PS3'ün yalnızca bir oyun konsolu değil, tam teşekküllü bir medya merkezi olarak da işlev görebilmesini sağlar. Ek olarak, Sony tarafından PS3 için sağlanan geliştirme araçları, konsolun benzersiz görüntü formatlarını ve işleme yeteneklerini işlemek için özel olarak tasarlanmış kitaplıklar ve API'ler içerir ve geliştiricilerin donanımın multimedya potansiyelinden tam olarak yararlanmalarını sağlar.

PS3'te Ethernet ve Wi-Fi gibi ağ bağlantı seçeneklerinin dahil edilmesi, görüntü ve video dahil olmak üzere içerik indirmek ve yayınlamak için yeni olanaklar yarattı. Bu bağlantı, PS3'ün güçlü işleme yetenekleriyle birleştiğinde, internetten yüksek çözünürlüklü görüntü ve videoların gerçek zamanlı olarak indirilmesine, işlenmesine ve görüntülenmesine olanak tanır ve bu özellik konsolun piyasaya sürüldüğü sırada çığır açıcıydı.

Dahası, PS3'ün USB bağlantı noktaları aracılığıyla harici depolama cihazlarına desteği, kullanıcıların çok çeşitli görüntü formatlarını doğrudan harici sabit sürücülerden, USB flash sürücülerden ve diğer depolama ortamlarından görüntülemesine ve depolamasına olanak tanıdı. Bu özellik, PS3'ün bir multimedya merkezi olarak yeteneğini geliştirdi ve konsolun dahili sabit sürücüsünün veya Blu-ray Disklerin ötesinde çeşitli kaynaklardan yüksek çözünürlüklü fotoğraflar görüntülemesine ve video içeriği oynatmasına olanak tanıdı.

Oyun geliştiricileri için PS3'ün görüntü formatlarını ve sıkıştırma tekniklerini anlamak ve kullanmak, performansı ve görsel kaliteyi optimize etmek için çok önemliydi. PS3 için oyun geliştirmek, oyunların görsel deneyimin zenginliğini ve derinliğini feda etmeden hızlı bir şekilde yüklenmesini sağlayarak görüntü detayı ve dosya boyutu arasında dikkatli bir denge gerektiriyordu. Bu genellikle, istenen sonuçları elde etmek için sıkıştırma, tescilli formatlar ve konsolun benzersiz donanım yeteneklerinin yenilikçi kullanımlarını içeriyordu.

PS3'ün görüntü işleme ve format desteğine yaklaşımı, oyun dışındaki içerik oluşturma üzerinde de etkilere sahipti. Film yapımcıları, animatörler ve multimedya sanatçıları, konsolu yüksek çözünürlüklü görüntü ve videoları işlemek ve işlemek için güçlü bir araç olarak buldular. PS3'ün donanım yetenekleri, çok çeşitli görüntü formatları ve sıkıştırma teknikleri desteğiyle birleştiğinde, onu çeşitli yaratıcı ve profesyonel uygulamalar için çok yönlü bir platform haline getirdi.

PS3'ün görüntü işleme açısından sunduğu teknolojik gelişmelere ve geniş yetenek yelpazesine rağmen, benzersiz mimarisiyle ilgili zorluklar vardı. Hücre Geniş Bant Motorunun karmaşıklığı, konsolun bazı formatlarının ve araçlarının tescilli yapısıyla birleştiğinde, geliştiriciler ve içerik oluşturucular için dik bir öğrenme eğrisi oluşturdu. Bu karmaşıklık, konsolun yeteneklerinden tam olarak yararlanmak için önemli bir zaman ve kaynak yatırımı gerektiriyordu ve bu da daha küçük geliştirme ekipleri veya bağımsız yaratıcılar için bir engel olabilirdi.

Oyun endüstrisi gelişmeye devam ettikçe, PS3'ün görüntü formatının ve işleme yeteneklerinin mirası etkili olmaya devam ediyor. PS3'ün donanımının karmaşıklıkları ve potansiyeliyle uğraşmaktan alınan dersler, sonraki konsolların ve oyun platformlarının geliştirilmesine ışık tuttu. PS3'ü karakterize eden yüksek çözünürlüklü görüntüleme, verimli sıkıştırma ve çok yönlü multimedya desteği vurgusu, modern oyun ve eğlence cihazları için standart bir beklenti haline geldi.

Sonuç olarak, PS3'ün görüntü formatı ve işleme mimarisi, oyun konsollarının multimedya platformları olarak evriminde önemli bir kilometre taşıdır. Konsolun çok çeşitli görüntü formatlarını işleme yetenekleri, güçlü grafik işleme birimi, gelişmiş sıkıştırma teknikleri ve yüksek çözünürlüklü içerik desteğiyle birleştiğinde, oyun endüstrisinde görsel kalite ve multimedya entegrasyonu için yeni bir standart belirledi. PS3 dönemine geri baktığımızda, oyun geliştirme, iç

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.