MAT Hintergrundentferner
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Hintergrundentfernung trennt ein Motiv von seiner Umgebung, sodass Sie es auf Transparenz platzieren, die Szene austauschen oder es in ein neues Design komponieren können. Unter der Haube schätzen Sie eine Alpha-Matte – eine pro-Pixel-Deckkraft von 0 bis 1 – und dann den Vordergrund mittels Alpha-Compositing über etwas anderem legen. Dies ist die Mathematik von Porter–Duff und die Ursache für typische Fallstricke wie „Ränder“ und gerades vs. vormultipliziertes Alpha. Praktische Anleitungen zur Vormultiplikation und linearen Farbe finden Sie in Microsofts Win2D-Notizen, Søren Sandmann und Lomonts Beitrag zum linearen Blending.
Die wichtigsten Methoden zur Hintergrundentfernung
1) Chroma-Keying („Green/Blue Screen“)
Wenn Sie die Aufnahme steuern können, malen Sie den Hintergrund in einer Volltonfarbe (oft grün) und keyen Sie diesen Farbton aus. Es ist schnell, in Film und Fernsehen bewährt und ideal für Videos. Die Kompromisse sind Beleuchtung und Garderobe: farbiges Licht schwappt auf die Ränder (besonders Haare), daher verwenden Sie Despill-Werkzeuge, um die Kontamination zu neutralisieren. Gute Einführungen umfassen Nukes Dokumentation, Mixing Light und eine praktische Fusion-Demo.
2) Interaktive Segmentierung (klassisches CV)
Bei Einzelbildern mit unordentlichen Hintergründen benötigen interaktive Algorithmen einige Benutzerhinweise – z. B. ein lockeres Rechteck oder Kritzeleien – und erzeugen eine scharfe Maske. Die kanonische Methode ist GrabCut (Buchkapitel), das Farbmodelle für Vordergrund/Hintergrund lernt und Graphenschnitte iterativ verwendet, um sie zu trennen. Ähnliche Ideen finden Sie in GIMPs Vordergrundauswahl basierend auf SIOX (ImageJ-Plugin).
3) Image Matting (feinkörniges Alpha)
Matting löst die fraktionierte Transparenz an feinen Grenzen (Haare, Fell, Rauch, Glas). Klassisches Closed-Form-Matting nimmt eine Trimap (eindeutig-Vordergrund/eindeutig-Hintergrund/unbekannt) und löst ein lineares System für Alpha mit starker Kantentreue. Modernes Deep Image Matting trainiert neuronale Netze auf dem Adobe Composition-1K-Datensatz (MMEditing-Dokumentation) und wird mit Metriken wie SAD, MSE, Gradient und Konnektivität bewertet (Benchmark-Erklärung).
4) Deep-Learning-Ausschnitte (keine Trimap)
- U2-Net (Salient-Object-Detection) ist eine starke allgemeine „Hintergrund entfernen“-Engine (Repo).
- MODNet zielt auf Echtzeit-Porträt-Matting ab (PDF).
- F, B, Alpha (FBA) Matting sagt gemeinsam Vordergrund, Hintergrund und Alpha voraus, um Farbsäume zu reduzieren (Repo).
- Background Matting V2 geht von einer Hintergrundplatte aus und liefert strähnengenaue Mattes in Echtzeit mit bis zu 4K/30fps (Projektseite, Repo).
Verwandte Segmentierungsarbeiten sind ebenfalls nützlich: DeepLabv3+ verfeinert Grenzen mit einem Encoder-Decoder und atrousen Faltungen (PDF); Mask R-CNN liefert instanzspezifische Masken (PDF); und SAM (Segment Anything) ist ein durch Prompts steuerbares Grundlagenmodell, das Zero-Shot-Masken auf unbekannten Bildern erzeugt.
Was beliebte Tools tun
- Photoshop: Die Schnellaktion Hintergrund entfernen führt unter der Haube „Motiv auswählen → Ebenenmaske“ aus (hier bestätigt; Tutorial).
- GIMP: Vordergrundauswahl (SIOX).
- Canva: 1-Klick- Hintergrundentferner für Bilder und kurze Videos.
- remove.bg: Web-App + API zur Automatisierung.
- Apple-Geräte: systemweites „Motiv vom Hintergrund lösen“ in Fotos/Safari/Quick Look (Ausschnitte unter iOS).
Workflow-Tipps für sauberere Ausschnitte
- Intelligent fotografieren. Gute Beleuchtung und starker Motiv-Hintergrund-Kontrast helfen bei jeder Methode. Planen Sie bei Green/Blue Screens Despill (Anleitung).
- Beginnen Sie mit einer breiten Auswahl und verfeinern Sie dann die Details. Führen Sie eine automatische Auswahl aus (Motiv auswählen, U2-Net, SAM), und verfeinern Sie dann die Kanten mit Pinseln oder Matting (z. B. Closed-Form).
- Achten Sie auf Halbtransparenz. Glas, Schleier, Bewegungsunschärfe, fliegende Haare benötigen echtes Alpha (nicht nur eine harte Maske). Methoden, die auch F/B/α wiederherstellen, minimieren Farbsäume.
- Kennen Sie Ihr Alpha. Gerades vs. vormultipliziertes Alpha erzeugt unterschiedliches Kantenverhalten; exportieren/komponieren Sie konsistent (siehe Übersicht, Hargreaves).
- Wählen Sie die richtige Ausgabe. Für „kein Hintergrund“ liefern Sie ein Raster mit sauberem Alpha (z. B. PNG/WebP) oder behalten Sie geschichtete Dateien mit Masken, wenn weitere Bearbeitungen erwartet werden. Der Schlüssel ist die Qualität des Alphas, das Sie berechnet haben – verwurzelt in Porter–Duff.
Qualität & Bewertung
Akademische Arbeiten berichten über SAD-, MSE-, Gradienten- und Konnektivitäts-Fehler auf Composition-1K. Wenn Sie ein Modell auswählen, suchen Sie nach diesen Metriken (Metrikdefinitionen; Metrikabschnitt von Background Matting). Für Porträts/Videos sind MODNet und Background Matting V2 leistungsstark; für allgemeine „saliente Objekt“-Bilder ist U2-Net eine solide Grundlage; für schwierige Transparenz kann FBA sauberer sein.
Häufige Randfälle (und Korrekturen)
- Haare & Fell: bevorzugen Sie Matting (Trimap oder Porträt-Matting wie MODNet) und prüfen Sie auf einem Schachbretthintergrund.
- Feine Strukturen (Fahrradspeichen, Angelschnur): verwenden Sie hochauflösende Eingaben und einen grenzbewussten Segmentierer wie DeepLabv3+ als Vorschritt vor dem Matting.
- Durchsichtige Dinge (Rauch, Glas): Sie benötigen fraktioniertes Alpha und oft eine Vordergrundfarbschätzung (FBA).
- Videokonferenzen: Wenn Sie eine saubere Platte aufnehmen können, sieht Background Matting V2 natürlicher aus als naive „virtueller Hintergrund“-Optionen.
Wo dies in der realen Welt auftaucht
- E-Commerce: Marktplätze (z. B. Amazon) verlangen oft einen reinweißen Hauptbildhintergrund; siehe Produktbild-Leitfaden (RGB 255,255,255).
- Design-Tools: Canvas Hintergrundentferner und Photoshops Hintergrund entfernen optimieren schnelle Ausschnitte.
- Bequemlichkeit auf dem Gerät: iOS/macOS „Motiv vom Hintergrund lösen“ ist ideal für gelegentliches Teilen.
Warum Ausschnitte manchmal unecht aussehen (und Korrekturen)
- Farbsaum: grünes/blaues Licht umgibt das Motiv – verwenden Sie Despill-Steuerungen oder gezielten Farbersatz.
- Halo/Ränder: normalerweise eine Alpha-Interpretations-Fehlanpassung (gerade vs. vormultipliziert) oder Kantenpixel, die durch den alten Hintergrund kontaminiert sind; korrekt konvertieren/interpretieren (Übersicht, Details).
- Falsche Unschärfe/Körnung: Fügen Sie ein gestochen scharfes Motiv in einen weichen Hintergrund ein und es sticht heraus; passen Sie die Linsenunschärfe und die Körnung nach dem Compositing an (siehe Porter–Duff-Grundlagen).
TL;DR-Playbook
- Wenn Sie die Aufnahme kontrollieren: verwenden Sie Chroma-Keying; beleuchten Sie gleichmäßig; planen Sie Despill.
- Wenn es sich um ein einmaliges Foto handelt: probieren Sie Photoshops Hintergrund entfernen, Canva’s Hintergrundentferner, oder remove.bg; verfeinern Sie die Kanten mit Pinseln oder Matting-Techniken für Haare.
- Wenn Sie produktionsreife Kanten benötigen: verwenden Sie Matting ( Closed-Form oder Deep) und prüfen Sie Alpha auf Transparenz; beachten Sie die Interpretation des Alpha-Kanals.
- Für Porträts/Videos: erwägen Sie MODNet oder Background Matting V2; für klickgeführte Segmentierung ist SAM ein leistungsstarkes Front-End.
Was ist das MAT Format?
MATLAB-Level-5-Bildformat
Das MAT-Bildformat, das üblicherweise mit MATLAB, einer Hochsprache und Interaktionsumgebung, die von MathWorks entwickelt wurde, in Verbindung gebracht wird, ist kein herkömmliches Bildformat wie JPEG oder PNG. Stattdessen ist es ein Dateiformat zum Speichern von Matrizen, Variablen und anderen Datentypen, die normalerweise in MATLAB verwendet werden. Das MAT-Format ist eine Abkürzung für MATLAB MAT-Datei. Dieses Dateiformat ist für MATLAB-Benutzer von entscheidender Bedeutung, da es die Speicherung und Verwaltung von Sitzungsdaten ermöglicht, zu denen Variablen, Funktionen, Arrays und sogar Bilder in einem Format gehören, das leicht in den MATLAB-Arbeitsbereich zurückgeladen werden kann, um weitere Analysen oder Verarbeitungen durchzuführen.
MAT-Dateien sind binäre Datencontainer, die mehrere Variablen, einschließlich mehrdimensionaler Arrays und skalarer Daten, enthalten können. Wenn es um Bilder geht, behandelt MATLAB sie als Matrizen, wobei jeder Pixelwert als Element in der Matrix gespeichert wird. Bei Graustufenbildern ist dies eine zweidimensionale Matrix, während es bei Farbbildern eine dreidimensionale Matrix mit separaten Schichten für die roten, grünen und blauen Farbkomponenten ist. Das MAT-Format ist besonders nützlich für die Speicherung solcher Bilddaten, da es die genaue numerische Präzision und Struktur der Daten erhält, was für wissenschaftliche und technische Anwendungen entscheidend ist.
Das MAT-Dateiformat hat sich im Laufe der Zeit weiterentwickelt, wobei verschiedene Versionen mit den Aktualisierungen von MATLAB veröffentlicht wurden. Die am häufigsten verwendeten Versionen sind MAT-Datei-Versionen 4, 5 und 7, wobei Version 7.3 die neueste Stand meines Wissens von 2023 ist. Jede Version hat Verbesserungen in Bezug auf Datenkapazität, Kompression und Kompatibilität mit HDF5 (Hierarchical Data Format Version 5) eingeführt, einem weit verbreiteten Datenmodell, einer Bibliothek und einem Dateiformat zum Speichern und Verwalten komplexer Daten.
MAT-Datei-Version 4 ist das einfachste und älteste Format, das keine Datenkompression oder komplexe hierarchische Strukturen unterstützt. Es wird hauptsächlich für die Kompatibilität mit älteren MATLAB-Versionen verwendet. Version 5 ist ein fortschrittlicheres Format, das Funktionen wie Datenkompression, Unicode-Zeichenkodierung und Unterstützung für komplexe Zahlen und Objekte eingeführt hat. Version 7 fügte weitere Verbesserungen hinzu, darunter eine verbesserte Kompression und die Möglichkeit, größere Arrays zu speichern. Version 7.3 ist voll in den HDF5-Standard integriert, wodurch MAT-Dateien die erweiterten Funktionen von HDF5 wie größere Datenspeicherung und komplexere Datenorganisation nutzen können.
Beim Umgang mit MAT-Dateien, insbesondere für Bilddaten, ist es wichtig zu verstehen, wie MATLAB Bilder behandelt. MATLAB stellt Bilder als Zahlenarrays dar, wobei jede Zahl einem Pixelintensitätswert in Graustufen oder einem Farbcode in RGB-Bildern entspricht. Zum Beispiel wird ein 8-Bit-Graustufenbild als Matrix mit Werten von 0 bis 255 gespeichert, wobei 0 Schwarz, 255 Weiß und die dazwischenliegenden Werte Grautöne darstellen. Bei Farbbildern verwendet MATLAB ein dreidimensionales Array, bei dem die ersten beiden Dimensionen den Pixelpositionen und die dritte Dimension den Farbkanälen entsprechen.
Um eine MAT-Datei in MATLAB zu erstellen, kann man die Funktion 'save' verwenden. Diese Funktion ermöglicht es Benutzern, den Namen der Datei und die zu speichernden Variablen anzugeben. Um zum Beispiel eine Bildmatrix mit dem Namen 'img' in eine MAT-Datei mit dem Namen 'imageData.mat' zu speichern, würde man den Befehl 'save('imageData.mat', 'img')' ausführen. Dieser Befehl würde eine MAT-Datei erstellen, die die Bilddaten enthält, die später mit der Funktion 'load' wieder in den MATLAB-Arbeitsbereich geladen werden können.
Das Laden einer MAT-Datei ist in MATLAB einfach. Die Funktion 'load' wird verwendet, um die Daten aus der Datei zu lesen und in den MATLAB-Arbeitsbereich zu bringen. Wenn man zum Beispiel 'load('imageData.mat')' ausführt, würden die Inhalte von 'imageData.mat' in den Arbeitsbereich geladen, so dass der Benutzer auf die gespeicherten Bilddaten zugreifen und sie bearbeiten kann. Mit dem Befehl 'whos' kann man nach dem Laden Informationen über die geladenen Variablen, einschließlich ihrer Größe, Form und Datentypen, anzeigen lassen.
Einer der Hauptvorteile des MAT-Formats ist seine Fähigkeit, Daten kompakt und effizient zu speichern. Beim Speichern von Daten in eine MAT-Datei kann MATLAB eine Komprimierung anwenden, um die Dateigröße zu reduzieren. Dies ist besonders nützlich für Bilddaten, die recht groß sein können, insbesondere bei hochauflösenden Bildern oder umfangreichen Bilddatensätzen. Die in MAT-Dateien verwendete Komprimierung ist verlustfrei, d.h. wenn die Daten wieder in MATLAB geladen werden, sind sie identisch mit den Originaldaten, ohne Qualitätsverlust oder Präzisionsverlust.
MAT-Dateien unterstützen auch die Speicherung von Metadaten, die Informationen über den Ursprung der Daten, das Erstellungsdatum, die verwendete MATLAB-Version und andere relevante Details enthalten können. Diese Metadaten können sehr wertvoll sein, wenn Daten mit anderen geteilt oder für eine spätere Nutzung archiviert werden, da sie den Kontext liefern und sicherstellen, dass die Daten korrekt interpretiert und reproduziert werden können.
Neben numerischen Arrays und Bilddaten können MAT-Dateien eine Vielzahl anderer Datentypen wie Strukturen, Zellarrays, Tabellen und Objekte speichern. Diese Flexibilität macht MAT-Dateien zu einem vielseitigen Werkzeug für MATLAB-Benutzer, da sie eine breite Palette von Datentypen und -strukturen in einer einzigen Datei erfassen können. Dies ist besonders nützlich für komplexe Projekte mit mehreren Datentypen, da alle relevanten Daten auf konsistente und organisierte Weise gespeichert werden können.
Für Benutzer, die außerhalb von MATLAB mit MAT-Dateien arbeiten müssen, bietet MathWorks die MAT-Datei-I/O-Bibliothek an, mit der Programme in C, C++ und Fortran MAT-Dateien lesen und schreiben können. Diese Bibliothek ist nützlich, um MATLAB-Daten in andere Anwendungen zu integrieren oder eigene Software zu entwickeln, die auf MAT-Datendateien zugreifen muss. Darüber hinaus gibt es Drittanbieter-Bibliotheken und Tools für andere Programmiersprachen wie Python, die es ermöglichen, MAT-Dateien in einem breiteren Spektrum von Anwendungen zu nutzen.
Die Integration von MAT-Dateien in den HDF5-Standard in Version 7.3 hat die Fähigkeiten des Formats erheblich erweitert. HDF5 ist darauf ausgelegt, große Datenmengen zu speichern und zu organisieren, und durch die Übernahme dieses Standards können MAT-Dateien nun deutlich größere Datensätze als zuvor verarbeiten. Dies ist besonders wichtig für Bereiche wie maschinelles Lernen, Data Mining und Hochleistungsrechnen, wo große Datenmengen üblich sind. Die HDF5-Integration bedeutet auch, dass MAT-Dateien mit HDF5-kompatiblen Tools zugänglich sind, was die Interoperabilität mit anderen Systemen und Software weiter verbessert.
Trotz der vielen Vorteile des MAT-Formats gibt es einige Aspekte zu berücksichtigen. Einer davon ist die Frage der Versionskompatibilität. Da sich MATLAB weiterentwickelt hat, hat sich auch das MAT-Dateiformat weiterentwickelt, und Dateien, die in neueren Versionen gespeichert wurden, sind möglicherweise nicht mit älteren MATLAB-Versionen kompatibel. Benutzer müssen sich der MATLAB-Version bewusst sein, die sie verwenden, und der Version der MAT-Datei, die sie zu laden versuchen. MATLAB bietet Funktionen, um die Version von MAT-Dateien beim Speichern zu prüfen und anzugeben, was zur Aufrechterhaltung der Kompatibilität über verschiedene MATLAB-Versionen hinweg beitragen kann.
Ein weiterer Aspekt ist der proprietäre Charakter des MAT-Formats. Obwohl es gut dokumentiert und von MathWorks unterstützt wird, ist es kein offener Standard wie einige andere Datenformate. Dies kann Herausforderungen bedeuten, wenn Daten mit Benutzern geteilt werden sollen, die keinen Zugang zu MATLAB oder kompatibler Software haben. Die Integration in den HDF5-Standard hat dieses Problem jedoch bis zu einem gewissen Grad gemildert, da HDF5 ein offener Standard ist und es viele Tools gibt, mit denen HDF5-Dateien bearbeitet werden können.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass das MAT-Bildformat eine leistungsfähige und flexible Möglichkeit ist, Bilddaten und andere Variablen in MATLAB zu speichern. Seine Fähigkeit, numerische Präzision zu bewahren, eine Vielzahl von Datentypen zu unterstützen und in den HDF5-Standard zu integrieren, macht es zu einem unverzichtbaren Werkzeug für MATLAB-Benutzer, insbesondere in den Bereichen Wissenschaft und Technik. Auch wenn es einige Überlegungen zur Versionskompatibilität und zum proprietären Charakter des Formats gibt, überwiegen die Vorteile der Verwendung von MAT-Dateien für die Datenspeicherung und den Datenaustausch deutlich. Da sich MATLAB weiterentwickelt, ist es wahrscheinlich, dass sich das MAT-Format weiter entwickeln und noch mehr Funktionen und Möglichkeiten für das Management komplexer Daten bieten wird.
Unterstützte Formate
AAI.aai
AAI Dune Bild
AI.ai
Adobe Illustrator CS2
AVIF.avif
AV1 Bildformat
BAYER.bayer
Rohes Bayer-Bild
BMP.bmp
Microsoft Windows Bitmap-Bild
CIN.cin
Cineon-Bilddatei
CLIP.clip
Bild-Clip-Maske
CMYK.cmyk
Rohcyan-, Magenta-, Gelb- und Schwarzproben
CUR.cur
Microsoft-Symbol
DCX.dcx
ZSoft IBM PC mehrseitige Paintbrush
DDS.dds
Microsoft DirectDraw-Oberfläche
DPX.dpx
SMTPE 268M-2003 (DPX 2.0) Bild
DXT1.dxt1
Microsoft DirectDraw-Oberfläche
EPDF.epdf
Eingekapseltes tragbares Dokumentenformat
EPI.epi
Adobe Encapsulated PostScript Interchange-Format
EPS.eps
Adobe Encapsulated PostScript
EPSF.epsf
Adobe Encapsulated PostScript
EPSI.epsi
Adobe Encapsulated PostScript Interchange-Format
EPT.ept
Eingekapseltes PostScript mit TIFF-Vorschau
EPT2.ept2
Eingekapseltes PostScript Level II mit TIFF-Vorschau
EXR.exr
Bild mit hohem Dynamikbereich (HDR)
FF.ff
Farbfeld
FITS.fits
Flexibles Bildtransport-System
GIF.gif
CompuServe-Grafikaustauschformat
HDR.hdr
Bild mit hohem Dynamikbereich (HDR)
HEIC.heic
Hocheffizienter Bildcontainer
HRZ.hrz
Slow Scan TeleVision
ICO.ico
Microsoft-Symbol
ICON.icon
Microsoft-Symbol
J2C.j2c
JPEG-2000 Codestream
J2K.j2k
JPEG-2000 Codestream
JNG.jng
JPEG Network Graphics
JP2.jp2
JPEG-2000 Dateiformat Syntax
JPE.jpe
Joint Photographic Experts Group JFIF-Format
JPEG.jpeg
Joint Photographic Experts Group JFIF-Format
JPG.jpg
Joint Photographic Experts Group JFIF-Format
JPM.jpm
JPEG-2000 Dateiformat Syntax
JPS.jps
Joint Photographic Experts Group JPS-Format
JPT.jpt
JPEG-2000 Dateiformat Syntax
JXL.jxl
JPEG XL-Bild
MAP.map
Multi-Resolution Seamless Image Database (MrSID)
MAT.mat
MATLAB-Level-5-Bildformat
PAL.pal
Palm-Pixmap
PALM.palm
Palm-Pixmap
PAM.pam
Allgemeines zweidimensionales Bitmap-Format
PBM.pbm
Portable Bitmap-Format (schwarz-weiß)
PCD.pcd
Photo-CD
PCT.pct
Apple Macintosh QuickDraw/PICT
PCX.pcx
ZSoft IBM PC Paintbrush
PDB.pdb
Palm Database ImageViewer-Format
PDF.pdf
Portable Document Format
PDFA.pdfa
Portable Document Archive-Format
PFM.pfm
Portable Float-Format
PGM.pgm
Portable Graymap-Format (Graustufen)
PGX.pgx
JPEG-2000 unkomprimiertes Format
PICT.pict
Apple Macintosh QuickDraw/PICT
PJPEG.pjpeg
Joint Photographic Experts Group JFIF-Format
PNG.png
Portable Network Graphics
PNG00.png00
PNG mit Bit-Tiefe und Farbtyp vom Originalbild erben
PNG24.png24
Opakes oder binäres transparentes 24-Bit-RGB (zlib 1.2.11)
PNG32.png32
Opakes oder binäres transparentes 32-Bit-RGBA
PNG48.png48
Opakes oder binäres transparentes 48-Bit-RGB
PNG64.png64
Opakes oder binäres transparentes 64-Bit-RGBA
PNG8.png8
Opakes oder binäres transparentes 8-Bit-Indexed
PNM.pnm
Portable Anymap
PPM.ppm
Portable Pixmap-Format (Farbe)
PS.ps
Adobe PostScript-Datei
PSB.psb
Adobe Large Document-Format
PSD.psd
Adobe Photoshop-Bitmap
RGB.rgb
Rohdaten für rote, grüne und blaue Proben
RGBA.rgba
Rohdaten für rote, grüne, blaue und Alpha-Proben
RGBO.rgbo
Rohdaten für rote, grüne, blaue und Opazität-Proben
SIX.six
DEC SIXEL-Grafikformat
SUN.sun
Sun Rasterfile
SVG.svg
Skalierbare Vektorgrafiken
TIFF.tiff
Tagged Image File Format
VDA.vda
Truevision-Targa-Bild
VIPS.vips
VIPS-Bild
WBMP.wbmp
Wireless Bitmap (Level 0) Bild
WEBP.webp
WebP-Bildformat
YUV.yuv
CCIR 601 4:1:1 oder 4:2:2
Häufig gestellte Fragen
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