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La reconnaissance optique de caractères (OCR) transforme les images de texte (scans, photos de smartphone, PDF) en chaînes de caractères lisibles par machine et, de plus en plus, en données structurées. L'OCR moderne est un pipeline qui nettoie une image, trouve du texte, le lit et exporte des métadonnées riches afin que les systèmes en aval puissent rechercher, indexer ou extraire des champs. Deux normes de sortie largement utilisées sont hOCR, un microformat HTML pour le texte et la mise en page, et ALTO XML, un schéma orienté bibliothèque/archives ; tous deux préservent les positions, l'ordre de lecture et d'autres indices de mise en page et sont pris en charge par des moteurs populaires comme Tesseract.
Un tour rapide du pipeline
Prétraitement. La qualité de l'OCR commence par le nettoyage de l'image : conversion en niveaux de gris, débruitage, seuillage (binarisation) et redressement. Les tutoriels canoniques d'OpenCV couvrent le seuillage global, adaptatif et d'Otsu — des incontournables pour les documents avec un éclairage non uniforme ou des histogrammes bimodaux. Lorsque l'éclairage varie au sein d'une page (pensez aux photos de téléphone), les méthodes adaptatives surpassent souvent un seuil global unique ; Otsu choisit automatiquement un seuil en analysant l'histogramme. La correction de l'inclinaison est tout aussi importante : le redressement basé sur Hough (Transformée de Hough) associé à la binarisation d'Otsu est une recette courante et efficace dans les pipelines de prétraitement de production.
Détection vs. reconnaissance. L'OCR est généralement divisé en détection de texte (où se trouve le texte ?) et reconnaissance de texte (que dit-il ?). Dans les scènes naturelles et de nombreux scans, les détecteurs entièrement convolutifs comme EAST prédisent efficacement des quadrilatères au niveau du mot ou de la ligne sans étapes de proposition lourdes et sont implémentés dans des boîtes à outils courantes (par exemple, le tutoriel de détection de texte d'OpenCV). Sur les pages complexes (journaux, formulaires, livres), la segmentation des lignes/régions et l'inférence de l'ordre de lecture sont importantes :Kraken implémente la segmentation traditionnelle de zones/lignes et la segmentation neuronale de ligne de base, avec un support explicite pour différents scripts et directions (LTR/RTL/vertical).
Modèles de reconnaissance. Le classique cheval de bataille open-source Tesseract (open-sourcé par Google, avec des racines chez HP) a évolué d'un classifieur de caractères en un reconnaisseur de séquence basé sur LSTM et peut émettre des PDF consultables, des sorties compatibles hOCR/ALTO, et plus encore depuis la CLI. Les reconnaisseurs modernes s'appuient sur la modélisation de séquence sans caractères pré-segmentés. La classification temporelle connexionniste (CTC) reste fondamentale, apprenant les alignements entre les séquences de caractéristiques d'entrée et les chaînes d'étiquettes de sortie ; elle est largement utilisée dans les pipelines d'écriture manuscrite et de texte de scène.
Ces dernières années, les Transformers ont remodelé l'OCR. TrOCR utilise un encodeur Vision Transformer plus un décodeur Text Transformer, entraîné sur de grands corpus synthétiques puis affiné sur des données réelles, avec de solides performances sur les benchmarks de texte imprimé, manuscrit et de scène (voir aussi la documentation de Hugging Face). En parallèle, certains systèmes contournent l'OCR pour la compréhension en aval : Donut (Document Understanding Transformer) est un encodeur-décodeur sans OCR qui produit directement des réponses structurées (comme du JSON clé-valeur) à partir d'images de documents (repo, carte de modèle), évitant l'accumulation d'erreurs lorsqu'une étape OCR distincte alimente un système d'IE.
Moteurs et bibliothèques
Si vous voulez une lecture de texte clés en main sur de nombreux scripts, EasyOCR offre une API simple avec plus de 80 modèles linguistiques, renvoyant des boîtes, du texte et des confiances — pratique pour les prototypes et les scripts non latins. Pour les documents historiques, Kraken brille par sa segmentation de ligne de base et son ordre de lecture sensible au script ; pour un entraînement flexible au niveau de la ligne, Calamari s'appuie sur la lignée d'Ocropy (Ocropy) avec des reconnaisseurs (multi-)LSTM+CTC et une CLI pour affiner des modèles personnalisés.
Ensembles de données et benchmarks
La généralisation dépend des données. Pour l'écriture manuscrite, la base de données d'écriture manuscrite IAM fournit des phrases en anglais de divers scripteurs pour l'entraînement et l'évaluation ; c'est un ensemble de référence de longue date pour la reconnaissance de lignes et de mots. Pour le texte de scène, COCO-Text a superposé des annotations étendues sur MS-COCO, avec des étiquettes pour l'imprimé/manuscrit, lisible/illisible, le script et les transcriptions complètes (voir aussi la page originale du projet). Le domaine s'appuie également fortement sur le pré-entraînement synthétique : SynthText in the Wild rend le texte dans des photographies avec une géométrie et un éclairage réalistes, fournissant d'énormes volumes de données pour pré-entraîner les détecteurs et les reconnaisseurs (référence code et données).
Les compétitions sous l'égide de la lecture robuste d'ICDAR maintiennent l'évaluation sur le terrain. Les tâches récentes mettent l'accent sur la détection/lecture de bout en bout et incluent la liaison de mots en phrases, avec le code officiel rapportant précision/rappel/F-score, l'intersection sur l'union (IoU) et les métriques de distance d'édition au niveau du caractère — reflétant ce que les praticiens devraient suivre.
Formats de sortie et utilisation en aval
L'OCR se termine rarement par du texte brut. Les archives et les bibliothèques numériques préfèrent ALTO XML car il encode la mise en page physique (blocs/lignes/mots avec coordonnées) ainsi que le contenu, et il se marie bien avec l'empaquetage METS. Le microformat hOCR , en revanche, intègre la même idée dans HTML/CSS en utilisant des classes comme ocr_line et ocrx_word, ce qui facilite l'affichage, la modification et la transformation avec des outils web. Tesseract expose les deux — par exemple, en générant du hOCR ou des PDF consultables directement depuis la CLI (guide de sortie PDF) ; les wrappers Python comme pytesseract ajoutent de la commodité. Il existe des convertisseurs pour traduire entre hOCR et ALTO lorsque les dépôts ont des normes d'ingestion fixes — voir cette liste organisée d' outils de format de fichier OCR.
Conseils pratiques
- Commencez par les données et la propreté. Si vos images sont des photos de téléphone ou des scans de qualité mixte, investissez dans le seuillage (adaptatif et Otsu) et le redressement (Hough) avant tout réglage de modèle. Vous gagnerez souvent plus d'une recette de prétraitement robuste que de changer de reconnaisseurs.
- Choisissez le bon détecteur. Pour les pages numérisées avec des colonnes régulières, un segmenteur de page (zones → lignes) peut suffire ; pour les images naturelles, les détecteurs à un seul coup comme EAST sont de solides bases de référence et se branchent sur de nombreuses boîtes à outils (exemple OpenCV).
- Choisissez un reconnaisseur qui correspond à votre texte. Pour le latin imprimé, Tesseract (LSTM/OEM) est robuste et rapide ; pour les multi-scripts ou les prototypes rapides, EasyOCR est productif ; pour l'écriture manuscrite ou les polices de caractères historiques, envisagez Kraken ou Calamari et prévoyez un réglage fin. Si vous avez besoin d'un couplage étroit avec la compréhension de documents (extraction clé-valeur, VQA), évaluez TrOCR (OCR) par rapport à Donut (sans OCR) sur votre schéma — Donut peut supprimer une étape d'intégration entière.
- Mesurez ce qui compte. Pour les systèmes de bout en bout, rapportez la détection F-score et la reconnaissance CER/WER (tous deux basés sur la distance d'édition de Levenshtein ; voir CTC) ; pour les tâches lourdes en mise en page, suivez l'IoU/l'étroitesse et la distance d'édition normalisée au niveau du caractère comme dans les kits d'évaluation ICDAR RRC .
- Exportez des sorties riches. Préférez hOCR /ALTO (ou les deux) afin de conserver les coordonnées et l'ordre de lecture — vital pour la mise en surbrillance des résultats de recherche, l'extraction de tableaux/champs et la provenance. La CLI de Tesseract et pytesseract en font une seule ligne.
Regarder vers l'avenir
La tendance la plus forte est la convergence : la détection, la reconnaissance, la modélisation du langage et même le décodage spécifique à la tâche fusionnent dans des piles de Transformers unifiées. Le pré-entraînement sur de grands corpus synthétiques reste un multiplicateur de force. Les modèles sans OCR seront en concurrence agressive partout où la cible est des sorties structurées plutôt que des transcriptions littérales. Attendez-vous également à des déploiements hybrides : un détecteur léger plus un reconnaisseur de style TrOCR pour le texte long, et un modèle de style Donut pour les formulaires et les reçus.
Lectures complémentaires et outils
Tesseract (GitHub) · Documentation de Tesseract · Spécification hOCR · Contexte ALTO · Détecteur EAST · Détection de texte OpenCV · TrOCR · Donut · COCO-Text · SynthText · Kraken · Calamari OCR · ICDAR RRC · pytesseract · Écriture manuscrite IAM · Outils de format de fichier OCR · EasyOCR
Questions Fréquemment Posées
Qu'est-ce que l'OCR ?
La reconnaissance optique de caractères (OCR) est une technologie utilisée pour convertir différents types de documents, tels que des documents papier numérisés, des fichiers PDF ou des images capturées par un appareil photo numérique, en données modifiables et recherchables.
Comment fonctionne l'OCR ?
L'OCR fonctionne en numérisant une image ou un document d'entrée, en segmentant l'image en caractères individuels, et en comparant chaque caractère avec une base de données de formes de caractères en utilisant la reconnaissance de formes ou la reconnaissance de caractéristiques.
Quelles sont les applications pratiques de l'OCR ?
L'OCR est utilisé dans une variété de secteurs et d'applications, y compris la numérisation de documents imprimés, l'activation des services de texte en parole, l'automatisation des processus de saisie de données, et l'aide aux utilisateurs malvoyants pour mieux interagir avec le texte.
L'OCR est-il toujours précis à 100% ?
Bien que des progrès importants aient été faits dans la technologie OCR, elle n'est pas infaillible. La précision peut varier en fonction de la qualité du document original et des spécificités du logiciel OCR utilisé.
L'OCR peut-il reconnaître l'écriture manuelle ?
Bien que l'OCR soit principalement conçu pour le texte imprimé, certains systèmes OCR avancés sont également capables de reconnaître une écriture manuelle claire et cohérente. Cependant, la reconnaissance de l'écriture manuelle est généralement moins précise en raison de la grande variation des styles d'écriture individuels.
L'OCR peut-il gérer plusieurs langues ?
Oui, de nombreux systèmes logiciels OCR peuvent reconnaître plusieurs langues. Cependant, il est important de s'assurer que la langue spécifique est prise en charge par le logiciel que vous utilisez.
Quelle est la différence entre l'OCR et l'ICR ?
OCR signifie Optical Character Recognition et est utilisé pour reconnaître le texte imprimé, tandis que ICR, ou Intelligent Character Recognition, est plus avancé et est utilisé pour reconnaître le texte écrit à la main.
L'OCR fonctionne-t-il avec toutes les polices et tailles de texte ?
L'OCR fonctionne mieux avec des polices claires et faciles à lire et des tailles de texte standard. Bien qu'il puisse fonctionner avec différentes polices et tailles, la précision a tendance à diminuer lorsqu'on traite des polices inhabituelles ou des tailles de texte très petites.
Quelles sont les limites de la technologie OCR ?
L'OCR peut avoir du mal avec les documents de faible résolution, les polices complexes, les textes mal imprimés, l'écriture manuelle, et les documents avec des arrière-plans qui interfèrent avec le texte. De plus, bien qu'il puisse fonctionner avec de nombreuses langues, il ne couvre peut-être pas parfaitement toutes les langues.
L'OCR peut-il numériser du texte en couleur ou des arrière-plans en couleur ?
Oui, l'OCR peut numériser du texte en couleur et des arrière-plans en couleur, bien qu'il soit généralement plus efficace avec des combinaisons de couleurs à contraste élevé, comme le texte noir sur un fond blanc. La précision peut diminuer lorsque les couleurs du texte et de l'arrière-plan manquent de contraste suffisant.
Qu'est-ce que le format EPSF ?
PostScript encapsulé Adobe
Le format de fichier Encapsulated PostScript (EPS) est un héritage important dans les domaines du graphisme, de l'édition et de l'art numérique. Développé par Adobe Systems à la fin des années 1980, l'EPS est apparu comme un format polyvalent et multiplateforme conçu pour l'échange de contenu graphique. Il permet aux utilisateurs d'intégrer des images graphiques et du texte de haute qualité dans un seul fichier, ce qui en fait un choix privilégié pour une grande variété d'applications, notamment les travaux d'impression complexes et les tâches d'imagerie haute résolution. À la base, l'EPS est essentiellement un programme PostScript, enregistré sous forme de fichier, qui indique aux imprimantes et autres périphériques d'imagerie comment restituer les éléments visuels qu'il contient.
L'une des caractéristiques déterminantes du format EPS est sa compatibilité avec une autre création d'Adobe, Adobe Illustrator, ainsi qu'avec d'autres éditeurs de graphiques vectoriels. Cette relation souligne l'accent mis par le format sur la précision et l'évolutivité. Contrairement aux images matricielles qui perdent en clarté lorsqu'elles sont agrandies, les fichiers EPS conservent leur haute qualité quelle que soit l'échelle, grâce à leur base d'équations mathématiques plutôt que de matrices de pixels. Cette nature vectorielle permet un redimensionnement transparent, faisant de l'EPS un format idéal pour les logos, les illustrations et tout graphique nécessitant un redimensionnement fréquent sans dégradation.
Les fichiers EPS encapsulent non seulement des graphiques vectoriels, mais aussi des images matricielles, permettant un large éventail de cas d'utilisation. Cette double capacité rend l'EPS particulièrement polyvalent, prenant en charge des compositions complexes comprenant à la fois des lignes vectorielles nettes et des images photographiques détaillées. De plus, un fichier EPS inclut souvent une image d'aperçu basse résolution, généralement au format TIFF ou WMF. Cet aperçu facilite un affichage rapide à l'écran sans avoir besoin de traiter l'intégralité du code PostScript, ce qui peut être gourmand en ressources, en particulier pour les systèmes informatiques anciens ou moins puissants.
Comprendre la structure technique d'un fichier EPS révèle son adaptabilité et sa sophistication. Dans sa forme la plus élémentaire, un fichier EPS comprend trois parties principales : l'en-tête, la section PostScript et parfois la section d'aperçu. L'en-tête est un court segment au début du fichier, contenant des informations cruciales pour identifier et traiter le type de fichier. Il comprend la balise '% !PS-Adobe', indiquant que le fichier est en langage PostScript, suivie des informations de version et des commentaires détaillant le cadre de délimitation (la zone rectangulaire qui englobe tout le contenu graphique), ce qui est essentiel pour un alignement et une mise à l'échelle corrects dans diverses applications.
Le cœur d'un fichier EPS est sa section PostScript, un puissant langage de script développé par Adobe pour l'édition électronique et de bureau. Le code PostScript définit tout, des formes de base aux graphiques et mises en page complexes. Il prend en charge un large éventail d'opérations graphiques, notamment le dessin au trait, le rendu de texte, la spécification des couleurs et l'ombrage, entre autres. Compte tenu de sa nature de script, PostScript est très flexible, permettant la génération de graphiques dynamiques grâce à une logique programmable. Cet aspect des fichiers EPS permet l'automatisation de divers processus graphiques, une fonctionnalité particulièrement précieuse dans les environnements d'édition à grande échelle.
L'image d'aperçu facultative dans un fichier EPS a un objectif pragmatique, en particulier dans les environnements où le traitement PostScript n'est pas directement disponible. Sans avoir besoin du moteur PostScript complet, cet aperçu permet aux applications logicielles d'afficher une représentation rapide et approximative du contenu EPS, améliorant ainsi l'accessibilité et la convivialité du fichier sur différentes plateformes et logiciels. Cependant, cette image d'aperçu a des limites en termes de qualité et de résolution, ne servant que de référence visuelle plutôt que de substitut à l'image de pleine qualité.
Outre ses qualités intrinsèques, la compatibilité des fichiers EPS avec d'autres logiciels est un facteur clé de leur large utilisation. La plupart des logiciels professionnels de conception graphique et d'édition prennent en charge le format EPS, soit nativement, soit via des plugins. Cette large acceptation garantit que les fichiers peuvent être facilement partagés et traités sur différentes plateformes et applications, améliorant les flux de travail collaboratifs et préservant l'intégrité des projets graphiques. De plus, la capacité du format EPS à encapsuler à la fois du texte et des graphiques dans un seul fichier simplifie la gestion de documents complexes, rationalisant le processus de conception à l'impression.
Malgré ses nombreux avantages, le format EPS fait face à des défis et des limites dans le paysage numérique contemporain. L'essor des formats vectoriels alternatifs, tels que SVG (Scalable Vector Graphics), et la prévalence croissante des graphiques Web ont quelque peu diminué la domination de l'EPS. SVG, en particulier, offre des avantages dans les environnements Web en raison de sa structure basée sur XML, de sa compatibilité avec les navigateurs Web modernes et de sa prise en charge de contenu interactif et dynamique. De plus, les tailles de fichiers relativement importantes et la nécessité d'un interpréteur PostScript peuvent rendre l'EPS moins adapté à certaines applications, en particulier celles impliquant des graphiques Web ou des environnements mobiles où les ressources sont plus limitées.
Des considérations de sécurité entrent également en jeu avec les fichiers EPS, étant donné leur capacité à contenir du code PostScript exécutable. Du code malveillant peut potentiellement être intégré dans un fichier EPS, présentant des risques pour les utilisateurs peu méfiants. En tant que tel, la prudence est de mise lors de l'ouverture de fichiers EPS provenant de sources non fiables, et les logiciels de conception graphique modernes peuvent imposer des restrictions ou des avertissements lors du traitement de tels fichiers. Ce problème de sécurité souligne l'importance de maintenir des logiciels à jour et d'adhérer aux meilleures pratiques en matière de sécurité numérique, en particulier pour les professionnels travaillant avec des documents graphiques complexes.
Le processus de création et d'édition de fichiers EPS implique généralement un logiciel de conception graphique spécialisé, tel qu'Adobe Illustrator, CorelDRAW ou d'autres outils d'édition de graphiques vectoriels. Ces applications fournissent les fonctionnalités nécessaires pour construire des graphiques vectoriels complexes, les intégrer avec des images matricielles si nécessaire et exporter le composite au format EPS. La flexibilité d'édition au sein de ces progiciels permet aux concepteurs d'ajuster des éléments individuels, d'ajuster les couleurs et d'affiner les formes, garantissant que la sortie finale répond à des spécifications précises. Une fois terminé, le fichier EPS peut être directement utilisé dans divers contextes de publication ou converti en d'autres formats, selon les besoins du projet.
La conversion entre EPS et d'autres formats est une pratique courante dans l'industrie de la conception graphique, facilitée par une variété d'outils et d'utilitaires. La conversion d'un fichier EPS dans un format plus largement pris en charge comme PDF, PNG ou JPEG peut être nécessaire pour la compatibilité avec davantage d'applications ou pour une visualisation et une distribution plus faciles. De même, la conversion d'autres formats en EPS est utile pour incorporer des éléments graphiques externes dans des projets qui nécessitent les fonctionnalités avancées du format EPS, telles qu'une évolutivité élevée et la prise en charge de compositions complexes. Ces processus de conversion, bien que généralement simples, doivent être traités avec soin pour préserver la qualité et l'intégrité des graphiques d'origine.
En regardant vers l'avenir, le rôle des fichiers EPS dans la conception graphique et l'édition est susceptible d'évoluer. Alors que des formats et des technologies plus récents peuvent éclipser l'EPS dans certains contextes, ses atouts dans la production d'impression de haute qualité et les compositions graphiques complexes continuent de le rendre pertinent. Les progrès technologiques pourraient conduire à une meilleure efficacité de traitement, à de meilleures mesures de sécurité et à une compatibilité accrue avec les plateformes modernes, revitalisant potentiellement le format EPS pour de nouvelles applications. De plus, l'appréciation durable de la qualité et de la précision dans le travail graphique professionnel assure une place continue à l'EPS et à des formats similaires dans le paysage des arts numériques.
En conclusion, le format Encapsulated PostScript représente un chapitre important dans l'histoire des graphiques numériques, combinant la précision des graphiques vectoriels avec les détails des images matricielles dans un format de fichier polyvalent et évolutif. Malgré la concurrence de formats plus récents mieux adaptés aux applications Web et mobiles, l'EPS conserve son statut de choix robuste pour les travaux d'impression de haute qualité et les projets graphiques complexes. Sa capacité à encapsuler des compositions complexes, ainsi qu'une large compatibilité logicielle et le potentiel de graphiques dynamiques et programmables, soulignent sa valeur durable. Cependant, les utilisateurs et les créateurs doivent naviguer avec prudence dans ses limites et ses problèmes de sécurité, en tirant parti des atouts de l'EPS tout en étant conscients de l'évolution du paysage numérique.
Formats supportés
AAI.aai
Image AAI Dune
AI.ai
Adobe Illustrator CS2
AVIF.avif
Format de fichier d'image AV1
BAYER.bayer
Image Bayer brute
BMP.bmp
Image bitmap Windows
CIN.cin
Fichier image Cineon
CLIP.clip
Masque d'image Clip
CMYK.cmyk
Échantillons cyan, magenta, jaune et noir bruts
CUR.cur
Icône Microsoft
DCX.dcx
ZSoft IBM PC Paintbrush multi-page
DDS.dds
Microsoft DirectDraw Surface
DPX.dpx
Image SMTPE 268M-2003 (DPX 2.0)
DXT1.dxt1
Microsoft DirectDraw Surface
EPDF.epdf
Format de document portable encapsulé
EPI.epi
Format d'échange encapsulé PostScript Adobe
EPS.eps
PostScript encapsulé Adobe
EPSF.epsf
PostScript encapsulé Adobe
EPSI.epsi
Format d'échange encapsulé PostScript Adobe
EPT.ept
PostScript encapsulé avec aperçu TIFF
EPT2.ept2
PostScript niveau II encapsulé avec aperçu TIFF
EXR.exr
Image à gamme dynamique élevée (HDR)
FF.ff
Farbfeld
FITS.fits
Système de transport d'images flexible
GIF.gif
Format d'échange de graphiques CompuServe
HDR.hdr
Image à gamme dynamique élevée
HEIC.heic
Conteneur d'image haute efficacité
HRZ.hrz
Télévision à balayage lent
ICO.ico
Icône Microsoft
ICON.icon
Icône Microsoft
J2C.j2c
Flux JPEG-2000
J2K.j2k
Flux JPEG-2000
JNG.jng
JPEG Network Graphics
JP2.jp2
Syntaxe du format de fichier JPEG-2000
JPE.jpe
Format JFIF du groupe mixte d'experts photographiques
JPEG.jpeg
Format JFIF du groupe mixte d'experts photographiques
JPG.jpg
Format JFIF du groupe mixte d'experts photographiques
JPM.jpm
Syntaxe du format de fichier JPEG-2000
JPS.jps
Format JPS du groupe mixte d'experts photographiques
JPT.jpt
Syntaxe du format de fichier JPEG-2000
JXL.jxl
Image JPEG XL
MAP.map
Base de données d'images multi-résolutions sans couture (MrSID)
MAT.mat
Format d'image MATLAB niveau 5
PAL.pal
Palette Palm
PALM.palm
Palette Palm
PAM.pam
Format de bitmap 2D commun
PBM.pbm
Format de bitmap portable (noir et blanc)
PCD.pcd
Photo CD
PCT.pct
Apple Macintosh QuickDraw/PICT
PCX.pcx
ZSoft IBM PC Paintbrush
PDB.pdb
Format ImageViewer de base de données Palm
PDF.pdf
Format de document portable
PDFA.pdfa
Format d'archive de document portable
PFM.pfm
Format portable à virgule flottante
PGM.pgm
Format de bitmap portable (niveaux de gris)
PGX.pgx
Format JPEG 2000 non compressé
PICT.pict
Apple Macintosh QuickDraw/PICT
PJPEG.pjpeg
Format JFIF du groupe mixte d'experts photographiques
PNG.png
Portable Network Graphics
PNG00.png00
PNG héritant de la profondeur de bits, du type de couleur de l'image d'origine
PNG24.png24
24 bits RVB opaque ou transparent binaire (zlib 1.2.11)
PNG32.png32
32 bits RVB opaque ou transparent binaire
PNG48.png48
48 bits RVB opaque ou transparent binaire
PNG64.png64
64 bits RVB opaque ou transparent binaire
PNG8.png8
8 bits indexé opaque ou transparent binaire
PNM.pnm
Portable anymap
PPM.ppm
Format de pixmap portable (couleur)
PS.ps
Fichier PostScript Adobe
PSB.psb
Format de grand document Adobe
PSD.psd
Bitmap Photoshop Adobe
RGB.rgb
Échantillons rouge, vert et bleu bruts
RGBA.rgba
Échantillons rouge, vert, bleu et alpha bruts
RGBO.rgbo
Échantillons rouge, vert, bleu et opacité bruts
SIX.six
Format de graphiques SIXEL DEC
SUN.sun
Fichier Rasterfile Sun
SVG.svg
Graphiques vectoriels adaptables
TIFF.tiff
Format de fichier d'image balisée
VDA.vda
Image Truevision Targa
VIPS.vips
Image VIPS
WBMP.wbmp
Image sans fil Bitmap (niveau 0)
WEBP.webp
Format d'image WebP
YUV.yuv
CCIR 601 4:1:1 ou 4:2:2
Foire aux questions
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Combien de temps prend la conversion d'un fichier ?
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