OCR bất kỳ PNG00 nào
Kéo và thả hoặc nhấp chuột để chọn
Riêng tư và an toàn
Mọi thứ xảy ra trong trình duyệt của bạn. Các tệp của bạn không bao giờ chạm vào máy chủ của chúng tôi.
Nhanh như chớp
Không tải lên, không chờ đ ợi. Chuyển đổi ngay khi bạn thả một tệp.
Thực sự miễn phí
Không cần tài khoản. Không có chi phí ẩn. Không có thủ thuật kích thước tệp.
Nhận dạng ký tự quang học (OCR) biến hình ảnh văn bản—bản quét, ảnh chụp từ điện thoại thông minh, PDF—thành các chuỗi máy có thể đọc được và, ngày càng nhiều, dữ liệu có cấu trúc. OCR hiện đại là một quy trình làm sạch hình ảnh, tìm văn bản, đọc nó và xuất siêu dữ liệu phong phú để các hệ thống hạ nguồn có thể tìm kiếm, lập chỉ mục hoặc trích xuất các trường. Hai tiêu chuẩn đầu ra được sử dụng rộng rãi là hOCR, một định dạng vi mô HTML cho văn bản và bố cục, và ALTO XML, một lược đồ hướng thư viện/lưu trữ; cả hai đều bảo toàn vị trí, thứ tự đọc và các tín hiệu bố cục khác và được hỗ trợ bởi các công cụ phổ biến như Tesseract.
Một chuyến tham quan nhanh về quy trình
Tiền xử lý. Chất lượng OCR bắt đầu bằng việc dọn dẹp hình ảnh: chuyển đổi thang độ xám, khử nhiễu, ngưỡng (nhị phân hóa), và chỉnh lệch. Các hướng dẫn OpenCV kinh điển bao gồm toàn cục, thích ứng và Otsu ngưỡng—những yếu tố chính cho các tài liệu có ánh sáng không đồng đều hoặc biểu đồ hai mode. Khi độ sáng thay đổi trong một trang (hãy nghĩ đến ảnh chụp bằng điện thoại), các phương pháp thích ứng thường hoạt động tốt hơn một ngưỡng toàn cục duy nhất; Otsu tự động chọn một ngưỡng bằng cách phân tích biểu đồ. Chỉnh sửa độ nghiêng cũng quan trọng không kém: chỉnh lệch dựa trên Hough (Biến đổi dòng Hough) kết hợp với nhị phân hóa Otsu là một công thức phổ biến và hiệu quả trong các quy trình tiền xử lý sản xuất.
Phát hiện và nhận dạng. OCR thường được chia thành phát hiện văn bản (văn bản ở đâu ?) và nhận dạng văn bản (nó nói gì?). Trong các cảnh tự nhiên và nhiều bản quét, các bộ phát hiện tích chập hoàn toàn như EAST dự đoán hiệu quả các tứ giác ở cấp độ từ hoặc dòng mà không cần các giai đoạn đề xuất nặng nề và được triển khai trong các bộ công cụ phổ biến (ví dụ: hướng dẫn phát hiện văn bản của OpenCV). Trên các trang phức tạp (báo, biểu mẫu, sách), việc phân đoạn các dòng/vùng và suy luận thứ tự đọc rất quan trọng:Kraken triển khai phân đoạn vùng/dòng truyền thống và phân đoạn đường cơ sở thần kinh, với sự hỗ trợ rõ ràng cho các tập lệnh và hướng khác nhau (LTR/RTL/dọc).
Mô hình nhận dạng. Công cụ mã nguồn mở cổ điển Tesseract (do Google mở nguồn, có nguồn gốc từ HP) đã phát triển từ một bộ phân loại ký tự thành một bộ nhận dạng chuỗi dựa trên LSTM và có thể phát hành các tệp PDF có thể tìm kiếm, đầu ra thân thiện với hOCR/ALTO, và nhiều hơn nữa từ CLI. Các bộ nhận dạng hiện đại dựa vào mô hình hóa chuỗi mà không cần các ký tự được phân đoạn trước. Phân loại thời gian kết nối (CTC) vẫn là nền tảng, học các sự sắp xếp giữa các chuỗi đặc trưng đầu vào và chuỗi nhãn đầu ra; nó được sử dụng rộng rãi trong các quy trình xử lý chữ viết tay và văn bản cảnh.
Trong vài năm qua, Transformers đã định hình lại OCR. TrOCR sử dụng một bộ mã hóa Vision Transformer cộng với một bộ giải mã Text Transformer, được đào tạo trên các kho ngữ liệu tổng hợp lớn sau đó được tinh chỉnh trên dữ liệu thực, với hiệu suất mạnh mẽ trên các tiêu chuẩn văn bản in, viết tay và cảnh (xem thêm tài liệu Hugging Face). Song song đó, một số hệ thống bỏ qua OCR để hiểu biết hạ nguồn: Donut (Document Understanding Transformer) là một bộ mã hóa-giải mã không có OCR, trực tiếp xuất ra các câu trả lời có cấu trúc (như JSON khóa-giá trị) từ tài liệu hình ảnh (repo, thẻ mô hình), tránh tích lũy lỗi khi một bước OCR riêng biệt cung cấp cho một hệ thống IE.
Công cụ và thư viện
Nếu bạn muốn đọc văn bản có sẵn trên nhiều tập lệnh, EasyOCR cung cấp một API đơn giản với hơn 80 mô hình ngôn ngữ, trả về các hộp, văn bản và độ tin cậy—tiện dụng cho các nguyên mẫu và các tập lệnh không phải tiếng Latinh. Đối với các tài liệu lịch sử, Kraken tỏa sáng với phân đoạn đường cơ sở và thứ tự đọc nhận biết tập lệnh; để đào tạo cấp dòng linh hoạt, Calamari xây dựng trên dòng dõi Ocropy (Ocropy) với các bộ nhận dạng (đa)LSTM+CTC và một CLI để tinh chỉnh các mô hình tùy chỉnh.
Bộ dữ liệu và tiêu chuẩn
Sự khái quát hóa phụ thuộc vào dữ liệu. Đối với chữ viết tay, Cơ sở dữ liệu chữ viết tay IAM cung cấp các câu tiếng Anh đa dạng về người viết để đào tạo và đánh giá; đó là một bộ tham chiếu lâu đời cho nhận dạng dòng và từ. Đối với văn bản cảnh, COCO-Text đã xếp lớp các chú thích mở rộng trên MS-COCO, với các nhãn cho văn bản in/viết tay, dễ đọc/khó đọc, tập lệnh và bản ghi đầy đủ (xem thêm trang dự án ban đầu). Lĩnh vực này cũng phụ thuộc nhiều vào việc đào tạo trước tổng hợp: SynthText in the Wild kết xuất văn bản thành các bức ảnh với hình học và ánh sáng thực tế, cung cấp khối lượng dữ liệu khổng lồ để đào tạo trước các bộ phát hiện và nhận dạng (tham khảo mã và dữ liệu).
Các cuộc thi dưới chiếc ô Đọc mạnh mẽ của ICDAR giữ cho việc đánh giá có cơ sở. Các nhiệm vụ gần đây nhấn mạnh việc phát hiện/đọc từ đầu đến cuối và bao gồm việc liên kết các từ thành các cụm từ, với mã chính thức báo cáo độ chính xác/độ thu hồi/F-score, giao nhau trên hợp nhất (IoU), và các số liệu khoảng cách chỉnh sửa cấp ký tự—phản ánh những gì các nhà thực hành nên theo dõi.
Định dạng đầu ra và sử dụng hạ nguồn
OCR hiếm khi kết thúc ở văn bản thuần túy. Các kho lưu trữ và thư viện số thích ALTO XML vì nó mã hóa bố cục vật lý (các khối/dòng/từ có tọa độ) cùng với nội dung, và nó kết hợp tốt với bao bì METS. hOCR định dạng vi mô, ngược lại, nhúng cùng một ý tưởng vào HTML/CSS bằng cách sử dụng các lớp như ocr_line và ocrx_word, giúp dễ dàng hiển thị, chỉnh sửa và chuyển đổi bằng các công cụ web. Tesseract phơi bày cả hai—ví dụ: tạo hOCR hoặc PDF có thể tìm kiếm trực tiếp từ CLI (hướng dẫn xuất PDF); Các trình bao bọc Python như pytesseract thêm sự tiện lợi. Các bộ chuyển đổi tồn tại để dịch giữa hOCR và ALTO khi các kho lưu trữ có các tiêu chuẩn nhập liệu cố định —xem danh sách được tuyển chọn này của công cụ định dạng tệp OCR.
Hướng dẫn thực hành
- Bắt đầu với dữ liệu và sự sạch sẽ. Nếu hình ảnh của bạn là ảnh chụp từ điện thoại hoặc bản quét chất lượng hỗn hợp, hãy đầu tư vào việc xác định ngưỡng (thích ứng & Otsu) và chỉnh lệch (Hough) trước khi điều chỉnh bất kỳ mô hình nào. Bạn thường sẽ thu được nhiều lợi ích hơn từ một công thức tiền xử lý mạnh mẽ hơn là từ việc hoán đổi các bộ nhận dạng.
- Chọn đúng bộ phát hiện. Đối với các trang được quét có các cột thông thường, một bộ phân đoạn trang (vùng → dòng) có thể là đủ; đối với hình ảnh tự nhiên, các bộ phát hiện một lần như EAST là các đường cơ sở mạnh mẽ và cắm vào nhiều bộ công cụ (Ví dụ OpenCV).
- Chọn một bộ nhận dạng phù hợp với văn bản của bạn. Đối với tiếng Latinh in, Tesseract (LSTM/OEM) chắc chắn và nhanh chóng; đối với nhiều tập lệnh hoặc nguyên mẫu nhanh, EasyOCR hiệu quả; đối với chữ viết tay hoặc các kiểu chữ lịch sử, hãy xem xét Kraken hoặc Calamari và có kế hoạch tinh chỉnh. Nếu bạn cần kết hợp chặt chẽ với việc hiểu tài liệu (trích xuất khóa-giá trị, VQA), hãy đánh giá TrOCR (OCR) so với Donut (không có OCR) trên lược đồ của bạn—Donut có thể loại bỏ toàn bộ một bước tích hợp.
- Đo lường những gì quan trọng. Đối với các hệ thống từ đầu đến cuối, hãy báo cáo phát hiện F-score và nhận dạng CER/WER (cả hai đều dựa trên khoảng cách chỉnh sửa Levenshtein ; xem CTC); đối với các tác vụ nặng về bố cục, hãy theo dõi IoU/độ chặt và khoảng cách chỉnh sửa được chuẩn hóa ở cấp ký tự như trong bộ đánh giá ICDAR RRC .
- Xuất các đầu ra phong phú. Ưu tiên hOCR /ALTO (hoặc cả hai) để bạn giữ lại tọa độ và thứ tự đọc—rất quan trọng để làm nổi bật kết quả tìm kiếm, trích xuất bảng/trường , và nguồn gốc. CLI của Tesseract và pytesseract làm cho điều này trở thành một dòng lệnh.
Hướng tới tương lai
Xu hướng mạnh mẽ nhất là sự hội tụ: phát hiện, nhận dạng, mô hình hóa ngôn ngữ và thậm chí cả giải mã cho tác vụ cụ thể đang hợp nhất thành các ngăn xếp Transformer thống nhất. Đào tạo trước trên các kho ngữ liệu tổng hợp lớn vẫn là một hệ số nhân. Các mô hình không có OCR sẽ cạnh tranh quyết liệt ở bất cứ đâu mục tiêu là các đầu ra có cấu trúc thay vì các bản ghi nguyên văn. Cũng mong đợi các triển khai kết hợp: một bộ phát hiện nhẹ cộng với một bộ nhận dạng kiểu TrOCR cho văn bản dạng dài, và một mô hình kiểu Donut cho các biểu mẫu và biên lai.
Đọc thêm và công cụ
Tesseract (GitHub) · Tài liệu Tesseract · Thông số kỹ thuật hOCR · Nền tảng ALTO · Bộ phát hiện EAST · Phát hiện văn bản OpenCV · TrOCR · Donut · COCO-Text · SynthText · Kraken · Calamari OCR · ICDAR RRC · pytesseract · Chữ viết tay IAM · Công cụ định dạng tệp OCR · EasyOCR
Câu hỏi thường gặp
OCR là gì?
Optical Character Recognition (OCR) là một công nghệ được sử dụng để chuyển đổi các loại tài liệu khác nhau, như tài liệu giấy đã quét, tệp PDF hoặc hình ảnh được chụp bằng máy ảnh số, thành dữ liệu có thể chỉnh sửa và tìm kiếm.
OCR hoạt động như thế nào?
OCR hoạt động bằng cách quét hình ảnh hoặc tài liệu đầu vào, phân đoạn hình ảnh thành các ký tự riêng lẻ, và so sánh từng ký tự với cơ sở dữ liệu hình dạng ký tự bằng cách sử dụng nhận dạng mô hình hoặc nhận dạng đặc trưng.
Ứng dụng thực tế của OCR là gì?
OCR được sử dụng trong nhiều lĩnh vực và ứng dụng, bao gồm số hóa tài liệu in, kích hoạt các dịch vụ văn bản thành giọng nói, tự động hóa quá trình nhập dữ liệu, và hỗ trợ người dùng khiếm thị tương tác tốt hơn với văn bản.
OCR luôn chính xác 100% không?
Mặc dù đã có những tiến bộ vượt bậc trong công nghệ OCR, nhưng nó không phải lúc nào cũng hoàn hảo. Độ chính xác có thể thay đổi tùy thuộc vào chất lượng của tài liệu gốc và chi tiết của phần mềm OCR đang được sử dụng.
OCR có nhận dạng được chữ viết tay không?
Mặc dù OCR chủ yếu được thiết kế cho văn bản in, một số hệ thống OCR tiên tiến cũng có thể nhận dạng được chữ viết tay rõ ràng, nhất quán. Tuy nhiên, nhận dạng chữ viết tay thường kém chính xác hơn do sự biến đổi lớn trong các kiểu viết của mỗi người.
OCR có xử lý được nhiều ngôn ngữ không?
Có, nhiều hệ thống phần mềm OCR có thể nhận dạng được nhiều ngôn ngữ. Tuy nhiên, điều quan trọng là phải đảm bảo rằng ngôn ngữ cụ thể đó được hỗ trợ bởi phần mềm bạn đang sử dụng.
Sự khác biệt giữa OCR và ICR là gì?
OCR là viết tắt của Optical Character Recognition và được sử dụng để nhận dạng văn bản in, trong khi ICR, hoặc Intelligent Character Recognition, tiên tiến hơn và được sử dụng để nhận dạng văn bản viết tay.
OCR hoạt động với bất kỳ phông chữ và kích cỡ văn bản nào không?
OCR hoạt động tốt nhất với các phông chữ rõ ràng, dễ đọc và kích cỡ văn bản chuẩn. Mặc dù nó có thể hoạt động với các phông chữ và kích cỡ khác nhau, độ chính xác thường giảm khi đối phó với phông chữ không thông thường hoặc kích cỡ văn bản rất nhỏ.
Những hạn chế của công nghệ OCR là gì?
OCR có thể gặp khó khăn với các tài liệu độ phân giải thấp, phông chữ phức tạp, văn bản in kém, chữ viết tay, và các tài liệu có nền gây ra sự can thiệp với văn bản. Ngoài ra, mặc dù nó có thể hoạt động với nhiều ngôn ngữ, nó có thể không bao phủ hoàn hảo mọi ngôn ngữ.
OCR có quét được văn bản màu hoặc nền màu không?
Có, OCR có thể quét văn bản màu và nền màu, mặc dù nó thường hiệu quả hơn với các sự kết hợp màu đối lập cao, như văn bản đen trên nền trắng. Độ chính xác có thể giảm khi màu văn bản và màu nền không có đủ độ tương phản.
Định dạng PNG00 là gì?
PNG kế thừa độ sâu bit, loại màu từ hình ảnh gốc
PNG00 hình ảnh định dạng đại diện cho một tập hợp con cụ thể của định dạng Đồ họa mạng di động (PNG) rộng hơn, được thiết kế để tạo điều kiện lưu tr ữ hình ảnh raster không mất dữ liệu, được nén tốt. Nó được phát triển như một sự tinh chỉnh và cải tiến so với GIF và đã trở nên phổ biến do các tính năng linh hoạt của nó. Không giống như PNG chung hỗ trợ nhiều độ sâu màu và các tính năng bổ sung, PNG00 cụ thể đề cập đến một định dạng được tối ưu hóa cho các điều kiện nhất định, tập trung vào việc đạt được khả năng nén hiệu quả và khả năng tương thích với các hệ thống cũ hơn mà không làm mất tính toàn vẹn của dữ liệu hình ảnh gốc.
Ở cốt lõi của nó, định dạng PNG, bao gồm cả PNG00, sử dụng một phương pháp nén không mất dữ liệu. Điều này có nghĩa là, không giống như JPEG hoặc các định dạng mất dữ liệu khác, khi một hình ảnh được nén thành định dạng PNG00, không có mất chất lượng và tất cả thông tin hình ảnh gốc có thể được khôi phục hoàn hảo. Điều này đặc biệt quan trọng đối với các ứng dụng mà tính toàn vẹn của hình ảnh là tối quan trọng, chẳng hạn như trong xuất bản trên máy tính để bàn, nghệ thuật kỹ thuật số và một số đồ họa web mà độ rõ nét và độ chính xác là rất quan trọng.
Cấu trúc của tệp PNG00, cũng như tất cả các tệp PNG, dựa trên khối. Một tệp PNG bao gồm nhiều khối, mỗi khối phục vụ một mục đích riêng biệt. Các khối này có thể bao gồm siêu dữ liệu, chẳng hạn như không gian màu của hình ảnh, gamma và chú thích văn bản, ngoài chính dữ liệu hình ảnh. Các khối quan trọng trong mọi tệp PNG là khối tiêu đề (IHDR), phác thảo kích thước và độ sâu màu của hình ảnh; khối bảng màu (PLTE) cho hình ảnh được lập chỉ mục; khối dữ liệu hình ảnh (IDAT), chứa dữ liệu hình ảnh được nén thực tế; và khối kết thúc (IEND), báo hiệu kết thúc tệp.
Nén trong PNG00 và PNG nói chung đạt được thông qua sự kết hợp của thuật toán lọc và DEFLATE. Lọc là một bước tiền xử lý chuẩn bị dữ liệu hình ảnh để nén hiệu quả hơn bằng cách giảm độ phức tạp của thông tin hình ảnh. Có một số phương pháp lọc có sẵn và PNG sử dụng phương pháp lọc dự đoán màu của các pixel dựa trên màu của các pixel liền kề, do đó giảm lượng thông tin cần nén. Sau khi lọc, thuật toán nén DEFLATE, một biến thể của mã hóa LZ77 và Huffman, được áp dụng để nén dữ liệu hình ảnh đáng kể mà không bị mất.
Một tính năng đặc biệt của định dạng PNG, bao gồm cả PNG00, là hỗ trợ kênh alpha, cho phép các mức độ trong suốt khác nhau trong hình ảnh. Tính năng này đặc biệt hữu ích trong thiết kế web và phát triển phần mềm, nơi hình ảnh cần được chồng lên các nền khác nhau. Không giống như các định dạng như GIF, chỉ hỗ trợ các pixel hoàn toàn trong suốt hoặc hoàn toàn mờ đục, hỗ trợ độ trong suốt 8 bit của PNG cho phép 256 mức độ mờ đục, từ hoàn toàn trong suốt đến hoàn toàn mờ đục, cho phép tạo các hiệu ứng và chuyển đổi mượt mà.
Quản lý màu trong PNG và theo phần mở rộng PNG00, được xử lý thông qua việc đưa vào các khối cấu hình ICC hoặc các khối sRGB, chỉ định cách các màu trong hình ảnh nên được các thiết bị khác nhau diễn giải. Điều này đảm bảo rằng, bất kể hình ảnh được xem trên thiết bị nào, màu sắc đều được hiển thị chính xác nhất có thể. Điều này rất quan trọng trong các lĩnh vực như nhiếp ảnh kỹ thu ật số và thiết kế web, nơi tính nhất quán về màu sắc trên các thiết bị khác nhau là rất cần thiết.
Khả năng tương thích của PNG00 với nhiều nền tảng và thiết bị là một trong những điểm mạnh chính của nó. Với khả năng nén không mất dữ liệu, hỗ trợ độ trong suốt và khả năng quản lý màu sắc, nó được hỗ trợ rộng rãi trên các trình duyệt web hiện đại, phần mềm chỉnh sửa hình ảnh và hệ điều hành. Khả năng tương thích phổ quát này đảm bảo rằng các hình ảnh được lưu ở định dạng PNG00 có thể được xem và chỉnh sửa đáng tin cậy trong nhiều bối cảnh khác nhau mà không cần chuyển đổi hoặc plugin đặc biệt.
Mặc dù có những ưu điểm, định dạng PNG00 vẫn có những hạn chế. Đáng chú ý nhất là kích thước tệp. Vì sử dụng nén không mất dữ liệu nên các tệp PNG00 thường lớn hơn các tệp JPEG tương ứng, sử dụng nén mất dữ liệu. Đây có thể là một nhược điểm đáng kể đối với các ứng dụng web mà thời gian tải nhanh là rất quan trọng. Trong những trường hợp này, các nhà phát triển phải cân bằng cẩn thận nhu cầu về chất lượng hình ảnh với nhu cầu về hiệu quả, thường sử dụng các kỹ thuật như hình ảnh sprite hoặc chọn độ sâu màu thấp hơn để giảm kích thước tệp khi có thể.
Một thách thức khác với PNG00 xuất hiện dưới dạng độ phức tạp của nó so với các định dạng đơn giản hơn như JPEG. Bộ tính năng và tùy chọn phong phú có sẵn trong PNG, bao gồm nhiều loại khối, cài đặt nén và quản lý màu sắc, có thể khiến việc làm việc với nó trở nên cồng kềnh hơn đối với những người không quen thuộc với định dạng này. Độ ph ức tạp này có thể dẫn đến tình trạng kém hiệu quả và lỗi trong việc quản lý và phân phối các tệp PNG00 nếu không có các công cụ và chuyên môn phù hợp.
Hơn nữa, trong khi PNG00 cung cấp các lợi ích như độ trong suốt alpha và khả năng nén tốt hơn GIF, thì nó lại ít phù hợp hơn với đồ họa rất đơn giản hoặc hình ảnh có các vùng màu đồng nhất lớn. Trong những trường hợp này, các định dạng như GIF hoặc thậm chí WebP mới hơn có thể cung cấp khả năng nén hiệu quả hơn mà không làm giảm đáng kể chất lượng. Tuy nhiên, khi công nghệ web phát triển và các hạn chế về băng thông giảm đi, sự cân bằng giữa chất lượng hình ảnh và kích thước tệp trở nên dễ quản lý hơn, củng cố vị trí của PNG00 trong việc lưu trữ và thao tác hình ảnh kỹ thuật số.
Ngoài các tính năng tiêu chuẩn, một số tối ưu hóa có thể được thực hiện trên các tệp PNG00 để làm cho chúng hiệu quả hơn. Các công cụ và thư viện thao tác các tệp PNG thường cung cấp các tùy chọn để xóa các khối phụ trợ, tối ưu hóa bảng màu cho các hình ảnh được lập chỉ mục hoặc điều chỉnh các chiến lược lọc để phù hợp hơn với nội dung hình ảnh cụ thể. Các tối ưu hóa này có thể dẫn đến việc giảm đáng kể kích thước tệp trong khi vẫn duy trì chất lượng và khả năng tương thích của định dạng PNG00.
Việc tạo và chỉnh sửa các tệp PNG00 yêu cầu phải hiểu các tối ưu hóa này và các nguyên tắc cơ bản của định dạng PNG. Nhiều gói phần mềm chỉnh sửa hình ảnh hỗ trợ PNG và cung cấp cho người dùng các tùy chọn để điều chỉnh mức độ nén, chọn các định dạng màu cụ thể (chẳng hạn như màu thật, thang độ xám hoặc màu được lập chỉ mục) và quản lý các cài đặt độ trong suốt. Đối với các nhà phát triển web và nhà thiết kế đồ họa, các công cụ này rất cần thiết để tạo ra các hình ảnh đáp ứng các yêu cầu chính xác của dự án của họ trong khi tối ưu hóa hiệu suất và khả năng tương thích.
Hướng đến tương lai, định dạng PNG, bao gồm cả PNG00, tiếp tục phát triển. Khi các tiêu chuẩn web tiến bộ và các định dạng hình ảnh mới xuất hiện, định dạng PNG đang được mở rộng và điều chỉnh để đáp ứng những thách thức mới. Các nỗ lực như thêm các loại khối mới để hỗ trợ siêu dữ liệu tốt hơn hoặc cải tiến thuật toán nén để đạt được kích thước tệp nhỏ hơn vẫn đang được tiến hành. Những phát triển này đảm bảo rằng PNG vẫn là một định dạng có liên quan và mạnh mẽ để lưu trữ và truyền hình ảnh kỹ thuật số trong nhiều bối cảnh khác nhau.
Tóm lại, định dạng hình ảnh PNG00 cung cấp một giải pháp mạnh mẽ để lưu trữ hình ảnh ở định dạng không mất dữ liệu với hỗ trợ độ trong suốt và quản lý màu sắc. Nó cân bằng giữa chất lượng và khả năng tương thích, làm cho nó phù hợp với nhiều ứng dụng khác nhau. Tuy nhiên, nó phải đối mặt với những thách thức về kích thước tệp và độ phức tạp mà người dùng phải điều hướng cẩn thận. Với những phát triển và tối ưu hóa đang diễn ra, PNG00 và định dạng PNG rộng hơn tiếp tục đóng vai trò quan trọng trong lĩnh vực hình ảnh kỹ thuật số, cung cấp các giải pháp đáp ứng nhu cầu ngày càng phát triển của các nhà phát triển web, nhà thiết kế đồ họa và nghệ sĩ k ỹ thuật số.
Định dạng được hỗ trợ
AAI.aai
Hình ảnh Dune AAI
AI.ai
Adobe Illustrator CS2
AVIF.avif
Định dạng tệp hình ảnh AV1
BAYER.bayer
Hình ảnh Bayer thô
BMP.bmp
Hình ảnh bitmap Microsoft Windows
CIN.cin
Tệp hình ảnh Cineon
CLIP.clip
Mặt nạ cắt hình ảnh
CMYK.cmyk
Mẫu thô màu xanh lam, đỏ mạnh, vàng và đen
CUR.cur
Biểu tượng Microsoft
DCX.dcx
ZSoft IBM PC Paintbrush đa trang
DDS.dds
Microsoft DirectDraw Surface
DPX.dpx
Hình ảnh SMTPE 268M-2003 (DPX 2.0)
DXT1.dxt1
Microsoft DirectDraw Surface
EPDF.epdf
Định dạng tài liệu di động được đóng gói
EPI.epi
Định dạng trao đổi PostScript được đóng gói của Adobe
EPS.eps
PostScript được đóng gói của Adobe
EPSF.epsf
PostScript được đóng gói của Adobe
EPSI.epsi
Định dạng trao đổi PostScript được đóng gói của Adobe
EPT.ept
PostScript được đóng gói với xem trước TIFF
EPT2.ept2
PostScript Level II được đóng gói với xem trước TIFF
EXR.exr
Hình ảnh phạm vi động cao (HDR)
FF.ff
Farbfeld
FITS.fits
Hệ thống vận chuyển hình ảnh linh hoạt
GIF.gif
Định dạng trao đổi đồ họa CompuServe
HDR.hdr
Hình ảnh phạm vi động cao
HEIC.heic
Container hình ảnh hiệu quả cao
HRZ.hrz
Slow Scan TeleVision
ICO.ico
Biểu tượng Microsoft
ICON.icon
Biểu tượng Microsoft
J2C.j2c
Dòng mã JPEG-2000
J2K.j2k
Dòng mã JPEG-2000
JNG.jng
Đồ họa mạng JPEG
JP2.jp2
Cú pháp định dạng tệp JPEG-2000
JPE.jpe
Định dạng JFIF của Nhóm chuyên gia hình ảnh liên hợp
JPEG.jpeg
Định dạng JFIF của Nhóm chuyên gia hình ảnh liên hợp
JPG.jpg
Định dạng JFIF của Nhóm chuyên gia hình ảnh liên hợp
JPM.jpm
Cú pháp định dạng tệp JPEG-2000
JPS.jps
Định dạng JPS của Nhóm chuyên gia hình ảnh liên hợp
JPT.jpt
Cú pháp định dạng tệp JPEG-2000
JXL.jxl
Hình ảnh JPEG XL
MAP.map
Cơ sở dữ liệu hình ảnh liền mạch đa phân giải (MrSID)
MAT.mat
Định dạng hình ảnh MATLAB level 5
PAL.pal
Pixmap Palm
PALM.palm
Pixmap Palm
PAM.pam
Định dạng bitmap 2 chiều phổ biến
PBM.pbm
Định dạng bitmap di động (đen và trắng)
PCD.pcd
CD Ảnh
PCT.pct
Apple Macintosh QuickDraw/PICT
PCX.pcx
ZSoft IBM PC Paintbrush
PDB.pdb
Định dạng ImageViewer cơ sở dữ liệu Palm
PDF.pdf
Định dạng tài liệu di động
PDFA.pdfa
Định dạng lưu trữ tài liệu di động
PFM.pfm
Định dạng float di động
PGM.pgm
Định dạng graymap di động (xám)
PGX.pgx
Định dạng không nén JPEG 2000
PICT.pict
Apple Macintosh QuickDraw/PICT
PJPEG.pjpeg
Định dạng JFIF của Nhóm chuyên gia nhiếp ảnh liên hiệp
PNG.png
Đồ họa mạng di động
PNG00.png00
PNG k ế thừa độ sâu bit, loại màu từ hình ảnh gốc
PNG24.png24
RGB 24 bit trong suốt hoặc nhị phân (zlib 1.2.11)
PNG32.png32
RGBA 32 bit trong suốt hoặc nhị phân
PNG48.png48
RGB 48 bit trong suốt hoặc nhị phân
PNG64.png64
RGBA 64 bit trong suốt hoặc nhị phân
PNG8.png8
8-bit chỉ mục trong suốt hoặc nhị phân
PNM.pnm
Anymap di động
PPM.ppm
Định dạng pixmap di động (màu)
PS.ps
Tệp Adobe PostScript
PSB.psb
Định dạng tài liệu lớn Adobe
PSD.psd
Bitmap Adobe Photoshop
RGB.rgb
Mẫu thô đỏ, xanh lá cây, và xanh dương
RGBA.rgba
Mẫu thô đỏ, xanh lá cây, xanh dương, và alpha
RGBO.rgbo
Mẫu thô đỏ, xanh lá cây, xanh dương, và độ mờ
SIX.six
Định dạng đồ họa DEC SIXEL
SUN.sun
Rasterfile Sun
SVG.svg
Đồ họa Vector có thể mở rộng
TIFF.tiff
Định dạng tệp hình ảnh được gắn thẻ
VDA.vda
Hình ảnh Truevision Targa
VIPS.vips
Hình ảnh VIPS
WBMP.wbmp
Hình ảnh Bitmap không dây (cấp độ 0)
WEBP.webp
Định dạng hình ảnh WebP
YUV.yuv
CCIR 601 4:1:1 hoặc 4:2:2
Câu hỏi thường gặp
Cái này hoạt động như thế nào?
Bộ chuyển đổi này chạy hoàn toàn trong trình duyệt của bạn. Khi bạn chọn một tệp, nó sẽ được đọc vào bộ nhớ và chuyển đổi sang định dạng đã chọn. Sau đó, bạn có thể tải xuống tệp đã chuyển đổi.
Mất bao lâu để chuyển đổi một tệp?
Việc chuyển đổi bắt đầu ngay lập tức và hầu hết các tệp được chuyển đổi trong vòng chưa đầy một giây. Các tệp lớn hơn có thể mất nhiều thời gian hơn.
Điều gì xảy ra với các tệp của tôi?
Các tệp của bạn không bao giờ được tải lên máy chủ của chúng tôi. Chúng được chuyển đổi trong trình duyệt của bạn và sau đó tệp đã chuyển đổi sẽ được tải xuống. Chúng tôi không bao giờ thấy các tệp của bạn.
Tôi có thể chuyển đổi những loại tệp nào?
Chúng tôi hỗ trợ chuyển đổi giữa tất cả các định dạng hình ảnh, bao gồm JPEG, PNG, GIF, WebP, SVG, BMP, TIFF, v.v.
Cái này giá bao nhiêu?
Bộ chuyển đổi này hoàn toàn miễn phí và sẽ luôn miễn phí. Bởi vì nó chạy trong trình duyệt của bạn, chúng tôi không phải trả tiền cho máy chủ, vì vậy chúng tôi không cần tính phí bạn.
Tôi có thể chuyển đổi nhiều tệp cùng một lúc không?
Đúng! Bạn có thể chuyển đổi bao nhiêu tệp tùy thích cùng một lúc. Chỉ cần chọn nhiều tệp khi bạn thêm chúng.