PAL 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 PAL Format?
Palm-Pixmap
Das ORF-Bildformat, das für Olympus Raw Format steht, ist ein Typ von Rohbilddatei, der von Olympus-Digitalkameras verwendet wird. Rohbilddateien sind im Wesentlichen das digitale Äquivalent eines Filmnegativs und enthalten unverarbeitete Daten direkt vom Sensor der Kamera. Im Gegensatz zu JPEG oder anderen komprimierten Bildformaten bieten Rohdateien wie ORF Fotografen ein höheres Maß an Kontrolle über das endgültige Bild, da sie ohne den Qualitätsverlust, der mit der Bearbeitung einer komprimierten Datei einhergeht, für Belichtung, Weißabgleich und andere Einstellungen angepasst werden können.
Das ORF-Dateiformat ist Eigentum von Olympus, d. h. es wurde speziell für die Arbeit mit Olympus-Kamerahardware und -software entwickelt. Jeder Kamerahersteller hat in der Regel sein eigenes Rohdateiformat; Canon hat beispielsweise CR2/CR3, Nikon hat NEF und Sony hat ARW. Diese proprietären Formate können Fotografen manchmal vor Herausforderungen stellen, da sie spezielle Software zum Öffnen und Bearbeiten benötigen. Olympus bietet seine eigene Software, Olympus Workspace, an, die für die Verarbeitung von ORF-Dateien entwickelt wurde, aber auch andere beliebte Fotobearbeitungssoftware wie Adobe Lightroom und Photoshop unterstützen das ORF-Format durch die Verwendung von Plugins oder integrierter Kompatibilität.
Wenn ein Bild im ORF-Format aufgenommen wird, zeichnet der Sensor der Kamera die Lichtintensität (Luminanz) und Farbinformationen (Chrominanz) so auf, wie sie zum Zeitpunkt der Aufnahme vorliegen, ohne dass eine kamerainterne Verarbeitung wie Schärfung, Kontrastanpassung oder Farbsättigungserhöhungen angewendet wird. Diese Rohsensordaten werden dann zusammen mit Metadaten auf der Speicherkarte gespeichert, die Informationen über die verwendeten Kameraeinstellungen (wie ISO, Verschlusszeit, Blende und Weißabgleich) sowie zusätzliche Details wie Datum, Uhrzeit und Ort der Aufnahme enthalten, wenn GPS aktiviert ist.
Die Struktur einer ORF-Datei ist komplex, da sie mehrere Datenebenen enthält. Im Kern befinden sich die Rohbilddaten selbst, die typischerweise in einem 12-Bit- oder 14-Bit-Format aufgezeichnet werden und einen größeren Dynamikbereich bieten als die 8-Bit-Daten, die in Standard-JPEG-Dateien zu finden sind. Das bedeutet, dass ORF-Dateien mehr Details in den Lichtern und Schatten bewahren können und so einen größeren Spielraum für Belichtungsanpassungen während der Nachbearbeitung bieten. Die Rohdaten werden oft in einem komprimierten, verlustfreien Format gespeichert, um Platz zu sparen, ohne die Bildqualität zu beeinträchtigen.
Um die Rohbilddaten herum enthält die ORF-Datei einen Dateikopf, der die Datei als ORF-Bild identifiziert und die Größe und Struktur der Datei enthält. Nach dem Header befindet sich ein Bilddateiverzeichnis (IFD), das als Index für die verschiedenen Datenabschnitte innerhalb der Datei dient. Das IFD enthält Zeiger auf den Speicherort der Rohbilddaten, die Metadaten, ein niedrig aufgelöstes Vorschaubild für eine schnelle Vorschau und manchmal ein höher aufgelöstes JPEG-Vorschaubild.
Die Metadaten in einer ORF-Datei sind umfangreich und dienen mehreren Zwecken. Sie ermöglichen es der Fotobearbeitungssoftware, die für die Aufnahme verwendeten Kameraeinstellungen anzuzeigen, was für Fotografen hilfreich sein kann, die verstehen möchten, wie sich verschiedene Einstellungen auf ihre Bilder auswirken. Die Metadaten ermöglichen es der Software außerdem, Standardentwicklungseinstellungen anzuwenden, die auf das jeweilige Kameramodell zugeschnitten sind, um sicherzustellen, dass die Rohdatei korrekt interpretiert wird. Darüber hinaus können die Metadaten verwendet werden, um Bilder in einer Fotobibliothek nach verschiedenen Kriterien wie Datum, Kameramodell oder verwendetem Objektiv zu sortieren und zu organisieren.
Einer der Hauptvorteile der Aufnahme im ORF-Format ist die Möglichkeit, den Weißabgleich nachträglich anzupassen. Der Weißabgleich bezieht sich auf die Farbtemperatur des Lichts in einer Szene, und seine richtige Einstellung ist entscheidend für eine genaue Farbwiedergabe. Bei der Aufnahme von JPEGs wird der Weißabgleich in die Bilddatei eingebrannt, und obwohl er in der Nachbearbeitung bis zu einem gewissen Grad angepasst werden kann, sind die Ergebnisse nicht immer ideal. Bei ORF-Dateien wird der Weißabgleich als Teil der Metadaten aufgezeichnet, und Fotografen können ihn während der Bearbeitung ändern, ohne die Bildqualität zu beeinträchtigen.
Die Belichtung ist ein weiterer Bereich, in dem ORF-Dateien Vorteile bieten. Aufgrund ihres höheren Dynamikbereichs können ORF-Dateien angepasst werden, um Details in unterbelichteten Schatten oder überbelichteten Lichtern innerhalb bestimmter Grenzen hervorzuheben. Dies ist besonders nützlich in kontrastreichen Szenen, in denen es schwierig sein kann, Details über den gesamten Tonwertbereich in einer einzigen Belichtung einzufangen. Es gibt zwar Grenzen, wie stark eine Belichtung angepasst werden kann, bevor Rauschen zu einem Problem wird, aber die Flexibilität, die ORF-Dateien bieten, ist ein erheblicher Vorteil gegenüber JPEGs.
Der Bearbeitungsprozess für ORF-Dateien beinhaltet typischerweise die Verwendung einer speziellen Software, um die Rohdaten in ein sichtbares Bild zu konvertieren. Dieser Prozess wird als Rohverarbeitung oder Entwicklung bezeichnet und ist analog zur Entwicklung von Film in einer Dunkelkammer. Während der Rohverarbeitung können Anpassungen an Belichtung, Kontrast, Farbsättigung, Schärfe und anderen Bildparametern vorgenommen werden. Das Ziel ist es, die in der ORF-Datei enthaltenen umfangreichen Daten zu nutzen, um ein endgültiges Bild zu erzeugen, das die Vision des Fotografen widerspiegelt.
Sobald die ORF-Datei zur Zufriedenheit des Fotografen verarbeitet wurde, wird sie in der Regel in ein universeller lesbares Format wie JPEG oder TIFF exportiert, um sie zu teilen, zu drucken oder online anzuzeigen. Dies liegt daran, dass ORF-Dateien zwar datenreich sind, aber nicht für die direkte Anzeige oder den Druck gedacht sind. Sie sind ein Zwischenschritt im fotografischen Workflow und erfassen alle Daten, die der Fotograf benötigt, um das endgültige Bild zu erstellen.
Der Nachteil von ORF-Dateien und Rohdateien im Allgemeinen ist ihre Größe und die zusätzlichen Arbeitsschritte, die sie erfordern. ORF-Dateien sind deutlich größer als JPEGs, was bedeutet, dass sie mehr Platz auf Speicherkarten und Festplatten beanspruchen. Sie erfordern auch zusätzliche Verarbeitungszeit, sowohl in Bezug auf die Zeit, die der Fotograf für die Nachbearbeitung aufwendet, als auch in Bezug auf die Rechenzeit, die erforderlich ist, um die Rohdaten in ein fertiges Bild zu konvertieren.
Trotz dieser Nachteile bevorzugen viele professionelle Fotografen und ernsthafte Amateure die Aufnahme in Rohformaten wie ORF aufgrund der Kontrolle und Qualität, die sie bieten. Für diejenigen, die bereit sind, Zeit und Mühe in die Nachbearbeitung zu investieren, können die Vorteile in Bezug auf Bildqualität und Flexibilität erheblich sein. Die Möglichkeit, ein Bild bis zur Perfektion zu optimieren, Details wiederherzustellen, die in einem JPEG verloren gehen würden, und ein Endprodukt zu erstellen, das die künstlerische Absicht des Fotografen vollständig verwirklicht, macht das ORF-Format zu einem unschätzbaren Werkzeug im Werkzeugkasten des digitalen Fotografen.
In Bezug auf die Kompatibilität können ORF-Dateien zwar Eigentum von Olympus sind, aber sie können von einer Vielzahl von Softwareanwendungen von Drittanbietern verarbeitet werden. Adobe Camera Raw, das in Photoshop und Lightroom integriert ist, ist eines der beliebtesten Tools für die Verarbeitung von ORF-Dateien. Weitere Softwareoptionen sind Capture One, DxO PhotoLab und ON1 Photo RAW. Diese Anwendungen bieten unterschiedliche Funktionen und Arbeitsabläufe, sodass Fotografen diejenige auswählen können, die ihren Bedürfnissen am besten entspricht.
Es ist auch erwähnenswert, dass sich die Technologie und die Standards für Rohbildformate ständig weiterentwickeln. Neue Kameramodelle können aktualisierte Versionen des ORF-Formats mit zusätzlichen Funktionen oder Änderungen in der Dateistruktur einführen. Dies kann manchmal zu Kompatibilitätsproblemen mit älterer Software führen und erfordert Updates oder die Verwendung neuerer Softwareversionen, die die neuesten Rohformate unterstützen. Fotografen müssen sich über Updates ihrer bevorzugten Software informieren, um die fortgesetzte Unterstützung für die Rohdateien ihrer Kamera sicherzustellen.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass das ORF-Bildformat ein leistungsstarkes Werkzeug für Fotografen ist, die Olympus-Kameras verwenden und das Beste aus ihren Bildern herausholen möchten. Mit seiner Fähigkeit, einen großen Dynamikbereich einzufangen und alle Daten vom Sensor der Kamera zu bewahren, bietet das ORF-Format die Flexibilität, umfangreiche Anpassungen während der Nachbearbeitung vorzunehmen. Obwohl es mehr Speicherplatz und einen aufwändigeren Workflow erfordert, machen die Vorteile in Bezug auf Bildqualität und kreative Kontrolle es für viele Fotografen zur bevorzugten Wahl. Da sich die Rohverarbeitungssoftware ständig weiterentwickelt, wird das Potenzial, noch mehr Qualität aus ORF-Dateien zu extrahieren, wahrscheinlich zunehmen und die Rolle des Formats in der Welt der digitalen Fotografie weiter festigen.
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
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Wireless Bitmap (Level 0) Bild
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CCIR 601 4:1:1 oder 4:2:2
Häufig gestellte Fragen
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