K jpg: K.jpg, Картина — Farah Chaoui

Президент России

Встреча с губернатором Ростовской области Василием Голубевым

1 день назад

Встреча с губернатором Ямало-Ненецкого автономного округа Дмитрием Артюховым

25 апреля 2023 года, 13:30

Встреча с первым заместителем Председателя Совета Федерации Андреем Турчаком

Президент России

Президент поручил оказать помощь пострадавшим от пожаров в Свердловской области

26 апреля 2023 года, 14:00

Встреча с губернатором Ростовской области Василием Голубевым

26 апреля 2023 года, 13:45

Телефонный разговор с Президентом Узбекистана Шавкатом Мирзиёевым

26 апреля 2023 года, 13:15

Телефонный разговор с Премьер-министром Армении Николом Пашиняном

26 апреля 2023 года, 12:30

Встреча с губернатором Ямало-Ненецкого автономного округа Дмитрием Артюховым

25 апреля 2023 года, 13:30

Встреча с первым заместителем Председателя Совета Федерации Андреем Турчаком

24 апреля 2023 года, 13:15

Совещание с постоянными членами Совета Безопасности

21 апреля 2023 года, 13:50

Телефонный разговор с Наследным принцем Саудовской Аравии Мухаммедом Бен Сальманом Аль Саудом

21 апреля 2023 года, 13:25

Встреча с Михаилом Котюковым

20 апреля 2023 года, 17:45

Все события

---

Состоялось первое заседание оргкомитета Международной выставки-форума «Россия»

26 апреля 2023 года, 17:00

Заседание наблюдательного совета фонда «Защитники Отечества»

21 апреля 2023 года, 19:30

Мария Львова-Белова посетила Пензенскую область

19 апреля 2023 года, 20:00

Заседание комиссии Госсовета по направлению «Туризм, физическая культура и спорт»

19 апреля 2023 года, 16:00

Заседание рабочей группы Госсовета по вопросам энергосбережения и повышения энергоэффективности

18 апреля 2023 года, 19:00

Максим Орешкин рассказал о подготовке форума «Сильные идеи для нового времени»

11 апреля 2023 года, 12:00

Все события Администрации

---

Заседание Комиссии по вопросам кадровой политики в некоторых федеральных государственных органах

26 апреля 2023 года, 17:30

Заседание Комиссии по предварительному рассмотрению вопросов назначения судей и прекращения их полномочий

20 апреля 2023 года, 18:00

Заседание Совета по развитию местного самоуправления

20 апреля 2023 года, 16:05

Заседание Комиссии по вопросам гражданства

12 апреля 2023 года, 18:00

Заседание Комиссии по вопросам кадровой политики в некоторых федеральных государственных органах

30 марта 2023 года, 16:30

Заседание Национального совета по профессиональным квалификациям

28 марта 2023 года, 18:00

Все события комиссий и советов

Декодирование JPEG для чайников / Хабр

[FF D8]

Вам когда-нибудь хотелось узнать как устроен jpg-файл? Сейчас разберемся! Прогревайте ваш любимый компилятор и hex-редактор, будем декодировать это:

Специально взял рисунок поменьше. Это знакомый, но сильно пережатый favicon Гугла:

Последующее описание упрощено, и приведенная информация не полная, но зато потом будет легко понять спецификацию.

Даже не зная, как происходит кодирование, мы уже можем кое-что извлечь из файла.

[FF D8] — маркер начала. Он всегда находится в начале всех jpg-файлов.

Следом идут байты [FF FE]. Это маркер, означающий начало секции с комментарием. Следующие 2 байта [00 04] — длина секции (включая эти 2 байта). Значит в следующих двух [3A 29] — сам комментарий. Это коды символов «:» и «)», т.е. обычного смайлика. Вы можете увидеть его в первой строке правой части hex-редактора.

Немного теории

Очень кратко:

• Обычно изображение преобразуется из цветового пространства RGB в YCbCr.
• Часто каналы Cb и Cr прореживают, то есть блоку пикселей присваивается усредненное значение. Например, после прореживания в 2 раза по вертикали и горизонтали, пиксели будут иметь такое соответствие:

• Затем значения каналов разбиваются на блоки 8×8 (все видели эти квадратики на слишком сжатом изображении).
• Каждый блок подвергается дискретно-косинусному преобразованию (ДКП), являющемся разновидностью дискретного преобразования Фурье. Получим матрицу коэффициетов 8×8. Причем левый верхний коэффициент называется DC-коффициентом (он самый важный и является усредненным значением всех значений), а оставшиеся 63 — AC-коэффициентами.
• Получившиеся коэффициенты квантуются, т.е. каждый умножается на коэффициент матрицы квантования (каждый кодировщик обычно использует свою матрицу квантования).
• Затем они кодируются кодами Хаффмана.

Закодированные данные располагаются поочередно, небольшими частями:

Каждый блок Y_ij, Cb_ij, Cr_ij — это матрица коэффициентов ДКП (так же 8×8), закодированная кодами Хаффмана. В файле они располагаются в таком порядке: Y₀₀Y₁₀Y₀₁Y₁₁Cb₀₀Cr₀₀Y₂₀…

Чтение файла

Файл поделен на секторы, предваряемые маркерами. Маркеры имеют длину 2 байта, причем первый байт [FF]. Почти все секторы хранят свою длину в следующих 2 байта после маркера. Для удобства подсветим маркеры:

Маркер [FF DB]: DQT — таблица квантования

• [00 43] Длина: 0x43 = 67 байт
• [0_] Длина значений в таблице: 0 (0 — 1 байт, 1 — 2 байта)
• [_0] Идентификатор таблицы: 0

Оставшимися 64-мя байтами нужно заполнить таблицу 8×8.

[A0 6E 64 A0 F0 FF FF FF]
[78 78 8C BE FF FF FF FF]
[8C 82 A0 F0 FF FF FF FF]
[8C AA DC FF FF FF FF FF]
[B4 DC FF FF FF FF FF FF]
[F0 FF FF FF FF FF FF FF]
[FF FF FF FF FF FF FF FF]
[FF FF FF FF FF FF FF FF]

Приглядитесь, в каком порядке заполнены значения таблицы. Этот порядок называется zigzag order:

Маркер [FF C0]: SOF0 — Baseline DCT

Этот маркер называется SOF0, и означает, что изображение закодировано базовым методом. Он очень распространен. Но в интернете не менее популярен знакомый вам progressive-метод, когда сначала загружается изображение с низким разрешением, а потом и нормальная картинка. Это позволяет понять что там изображено, не дожидаясь полной загрузки. Спецификация определяет еще несколько, как мне кажется, не очень распространенных методов.

• [00 11] Длина: 17 байт.
• [08] Precision: 8 бит. В базовом методе всегда 8. Это разрядность значений каналов.
• [00 10] Высота рисунка: 0x10 = 16
• [00 10] Ширина рисунка: 0x10 = 16
• [03] Количество каналов: 3. Чаще всего это Y, Cb, Cr или R, G, B

1-й канал:

• [01] Идентификатор: 1
• [2_] Горизонтальное прореживание (h2): 2
• [_2] Вертикальное прореживание (V1): 2
• [00] Идентификатор таблицы квантования: 0

2-й канал:

• [02] Идентификатор: 2
• [1_] Горизонтальное прореживание (h3): 1
• [_1] Вертикальное прореживание (V2): 1
• [01] Идентификатор таблицы квантования: 1

3-й канал:

• [03] Идентификатор: 3
• [1_] Горизонтальное прореживание (h4): 1
• [_1] Вертикальное прореживание (V3): 1
• [01] Идентификатор таблицы квантования: 1

Находим H_max=2 и V_max=2. Канал i будет прорежен в H_max/H_i раз по горизонтали и V_max/V_i раз по вертикали.

Маркер [FF C4]: DHT (таблица Хаффмана)

Эта секция хранит коды и значения, полученные кодированием Хаффмана.

• [00 15] Длина: 21 байт
• [0_] Класс: 0 (0 — таблица DC коэффициентов, 1 — таблица AC коэффициентов).
• [_0] Идентификатор таблицы: 0

Следующие 16 значений:

Длина кода Хаффмана: 1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11 12 13 14 15 16
Количество кодов:  [01 01 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00]

Количество кодов означает количество кодов такой длины. Обратите внимание, что секция хранит только длины кодов, а не сами коды. Мы должны найти коды сами. Итак, у нас есть один код длины 1 и один — длины 2. Итого 2 кода, больше кодов в этой таблице нет.

С каждым кодом сопоставлено значение, в файле они перечислены следом. Значения однобайтовые, поэтому читаем 2 байта:

• [03] — значение 1-го кода
• [02] — значение 2-го кода

Далее в файле можно видеть еще 3 маркера [FF C4], я пропущу разбор соответствующих секций, он аналогичен вышеприведенному.

Построение дерева кодов Хаффмана

Мы должны построить бинарное дерево по таблице, которую мы получили в секции DHT. А уже по этому дереву мы узнаем каждый код. Значения добавляем в том порядке, в каком указаны в таблице. Алгоритм прост: в каком бы узле мы ни находились, всегда пытаемся добавить значение в левую ветвь. А если она занята, то в правую. А если и там нет места, то возвращаемся на уровень выше, и пробуем оттуда. Остановиться нужно на уровне равном длине кода. Левым ветвям соответствует значение 0, правым — 1.

Деревья для всех таблиц этого примера:

В кружках — значения кодов, под кружками — сами коды (поясню, что мы получили их, пройдя путь от вершины до каждого узла). Именно такими кодами закодировано само содержимое рисунка.

Маркер [FF DA]: SOS (Start of Scan)

Байт [DA] в маркере означает — «ДА! Наконец-то то мы перешли к финальной секции!». Однако секция символично называется SOS.

• [00 0C] Длина: 12 байт.
• [03] Количество каналов. У нас 3, по одному на Y, Cb, Cr.

1-й канал:

• [01] Идентификатор канала: 1 (Y)
• [0_] Идентификатор таблицы Хаффмана для DC коэффициентов: 0
• [_0] Идентификатор таблицы Хаффмана для AC коэффициентов: 0

2-й канал:

• [02] Идентификатор канала: 2 (Cb)
• [1_] Идентификатор таблицы Хаффмана для DC коэффициентов: 1
• [_1] Идентификатор таблицы Хаффмана для AC коэффициентов: 1

3-й канал:

• [03] Идентификатор канала: 3 (Cr)
• [1_] Идентификатор таблицы Хаффмана для DC коэффициентов: 1
• [_1] Идентификатор таблицы Хаффмана для AC коэффициентов: 1

[00], [3F], [00] — Start of spectral or predictor selection, End of spectral selection, Successive approximation bit position.

Эти значения используются только для прогрессивного режима, что выходит за рамки статьи.

Отсюда и до конца (маркера [FF D9]) закодированные данные.

Закодированные данные

Последующие значения нужно рассматривать как битовый поток. Первых 33 бит будет достаточно, чтобы построить первую таблицу коэффициентов:

Нахождение DC-коэффициента

1) Читаем последовательность битов (если встретим 2 байта [FF 00], то это не маркер, а просто байт [FF]). После каждого бита сдвигаемся по дереву Хаффмана (с соответствующим идентификатором) по ветви 0 или 1, в зависимости от прочитанного бита. Останавливаемся, если оказались в конечном узле.

2) Берем значение узла. Если оно равно 0, то коэффициент равен 0, записываем в таблицу и переходим к чтению других коэффициентов. В нашем случае — 02. Это значение — длина коэффициента в битах. Т. е. читаем следующие 2 бита, это и будет коэффициент:

3) Если первая цифра значения в двоичном представлении — 1, то оставляем как есть: DC = <значение>. <длина значения>+1. Записываем коэффициент в таблицу в начало зигзага — левый верхний угол.

Нахождение AC-коэффициентов

1) Аналогичен п. 1, нахождения DC коэффициента. Продолжаем читать последовательность:

2) Берем значение узла. Если оно равно 0, это означает, что оставшиеся значения матрицы нужно заполнить нулями. Дальше закодирована уже следующая матрица. В нашем случае значение узла: 0x31.

• Первый полубайт: 0x3 — именно столько нулей мы должны добавить в матрицу. Это 3 нулевых коэффициента.
• Второй полубайт: 0x1 — длина коэффициента в битах. Читаем следующий бит.

1. Аналогичен п. 3 нахождения DC-коэффициента.

Читать AC-коэффициенты нужно пока не наткнемся на нулевое значение кода, либо пока не заполнится матрица.
В нашем случае мы получим:

и матрицу:

[2  0  3 0 0 0 0 0]
[0  1  2 0 0 0 0 0]
[0 -1 -1 0 0 0 0 0]
[1  0  0 0 0 0 0 0]
[0  0  0 0 0 0 0 0]
[0  0  0 0 0 0 0 0]
[0  0  0 0 0 0 0 0]
[0  0  0 0 0 0 0 0]

Вы заметили, что значения заполнены в том же зигзагообразном порядке? Причина использования такого порядка простая — так как чем больше значения v и u, тем меньшей значимостью обладает коэффициент Svu в дискретно-косинусном преобразовании. Поэтому, при высоких степенях сжатия малозначащие коэффициенты обнуляют, тем самым уменьшая размер файла.

Аналогично получаем еще 3 матрицы Y-канала…

[-4  1 1 1 0 0 0 0] [ 5 -1  1 0 0 0 0 0] [-4  2  2 1 0 0 0 0]
[ 0  0 1 0 0 0 0 0] [-1 -2 -1 0 0 0 0 0] [-1  0 -1 0 0 0 0 0]
[ 0 -1 0 0 0 0 0 0] [ 0 -1  0 0 0 0 0 0] [-1 -1  0 0 0 0 0 0]
[ 0  0 0 0 0 0 0 0] [-1  0  0 0 0 0 0 0] [ 0  0  0 0 0 0 0 0]
[ 0  0 0 0 0 0 0 0] [ 0  0  0 0 0 0 0 0] [ 0  0  0 0 0 0 0 0]
[ 0  0 0 0 0 0 0 0] [ 0  0  0 0 0 0 0 0] [ 0  0  0 0 0 0 0 0]
[ 0  0 0 0 0 0 0 0] [ 0  0  0 0 0 0 0 0] [ 0  0  0 0 0 0 0 0]
[ 0  0 0 0 0 0 0 0] [ 0  0  0 0 0 0 0 0] [ 0  0  0 0 0 0 0 0]

Но! Закодированные DC-коэффициенты — это не сами DC-коэффициенты, а их разности между коэффициентами предыдущей таблицы (того же канала)! Нужно поправить матрицы:

• DC для 2-ой: 2 + (-4) = -2
• DC для 3-ой: -2 + 5 = 3
• DC для 4-ой: 3 + (-4) = -1

[-2  1 1 1 0 0 0 0] [ 3 -1  1 0 0 0 0 0] [-1  2  2 1 0 0 0 0]
[ 0  0 1 0 0 0 0 0] [-1 -2 -1 0 0 0 0 0] [-1  0 -1 0 0 0 0 0]
[ 0 -1 0 0 0 0 0 0] [ 0 -1  0 0 0 0 0 0] [-1 -1  0 0 0 0 0 0]
[ 0  0 0 0 0 0 0 0] [-1  0  0 0 0 0 0 0] [ 0  0  0 0 0 0 0 0]
[ 0  0 0 0 0 0 0 0] [ 0  0  0 0 0 0 0 0] [ 0  0  0 0 0 0 0 0]
[ 0  0 0 0 0 0 0 0] [ 0  0  0 0 0 0 0 0] [ 0  0  0 0 0 0 0 0]
[ 0  0 0 0 0 0 0 0] [ 0  0  0 0 0 0 0 0] [ 0  0  0 0 0 0 0 0]
[ 0  0 0 0 0 0 0 0] [ 0  0  0 0 0 0 0 0] [ 0  0  0 0 0 0 0 0]

Теперь порядок. Это правило действует до конца файла.

… и по матрице для Cb и Cr:

[-1 0 0 0 0 0 0 0] [0  0 0 0 0 0 0 0]
[ 1 1 0 0 0 0 0 0] [1 -1 0 0 0 0 0 0]
[ 0 0 0 0 0 0 0 0] [1  0 0 0 0 0 0 0]
[ 0 0 0 0 0 0 0 0] [0  0 0 0 0 0 0 0]
[ 0 0 0 0 0 0 0 0] [0  0 0 0 0 0 0 0]
[ 0 0 0 0 0 0 0 0] [0  0 0 0 0 0 0 0]
[ 0 0 0 0 0 0 0 0] [0  0 0 0 0 0 0 0]
[ 0 0 0 0 0 0 0 0] [0  0 0 0 0 0 0 0]

Вычисления

Квантование

Вы помните, что матрица проходит этап квантования? Элементы матрицы нужно почленно перемножить с элементами матрицы квантования. Осталось выбрать нужную. Сначала мы просканировали первый канал. Он использует матрицу квантования 0 (у нас она первая из двух). Итак, после перемножения получаем 4 матрицы Y-канала:

[320    0  300 0 0 0 0 0] [-320  110 100 160 0 0 0 0]
[  0  120  280 0 0 0 0 0] [   0    0 140   0 0 0 0 0]
[  0 -130 -160 0 0 0 0 0] [   0 -130   0   0 0 0 0 0]
[140    0    0 0 0 0 0 0] [   0    0   0   0 0 0 0 0]
[  0    0    0 0 0 0 0 0] [   0    0   0   0 0 0 0 0]
[  0    0    0 0 0 0 0 0] [   0    0   0   0 0 0 0 0]
[  0    0    0 0 0 0 0 0] [   0    0   0   0 0 0 0 0]
[  0    0    0 0 0 0 0 0] [   0    0   0   0 0 0 0 0]
[ 480 -110  100 0 0 0 0 0] [-160  220  200 160 0 0 0 0]
[-120 -240 -140 0 0 0 0 0] [-120    0 -140   0 0 0 0 0]
[   0 -130    0 0 0 0 0 0] [-140 -130    0   0 0 0 0 0]
[-140    0    0 0 0 0 0 0] [   0    0    0   0 0 0 0 0]
[   0    0    0 0 0 0 0 0] [   0    0    0   0 0 0 0 0]
[   0    0    0 0 0 0 0 0] [   0    0    0   0 0 0 0 0]
[   0    0    0 0 0 0 0 0] [   0    0    0   0 0 0 0 0]
[   0    0    0 0 0 0 0 0] [   0    0    0   0 0 0 0 0]

… и по матрице для Cb и Cr.

[-170   0 0 0 0 0 0 0] [  0    0 0 0 0 0 0 0]
[ 180 210 0 0 0 0 0 0] [180 -210 0 0 0 0 0 0]
[   0   0 0 0 0 0 0 0] [240    0 0 0 0 0 0 0]
[   0   0 0 0 0 0 0 0] [  0    0 0 0 0 0 0 0]
[   0   0 0 0 0 0 0 0] [  0    0 0 0 0 0 0 0]
[   0   0 0 0 0 0 0 0] [  0    0 0 0 0 0 0 0]
[   0   0 0 0 0 0 0 0] [  0    0 0 0 0 0 0 0]
[   0   0 0 0 0 0 0 0] [  0    0 0 0 0 0 0 0]

Обратное дискретно-косинусное преобразование

Формула не должна доставить сложностей. S_vu — наша полученная матрица коэффициентов. u — столбец, v — строка. C_x = 1/√2 для x = 0, а в остальных случаях = 1. s_yx — непосредственно значения каналов.

Приведу результат вычисления только первой матрицы канала Y (после обязательного округления):

[138  92 27 -17 -17 28  93 139]
[136  82  5 -51 -55 -8  61 111]
[143  80 -9 -77 -89 -41 32  86]
[157  95  6 -62 -76 -33 36  86]
[147 103 37 -12 -21  11 62 100]
[ 87  72 50  36  37  55 79  95]
[-10   5 31  56  71  73 68  62]
[-87 -50  6  56  79  72 48  29]

и для Cb Cr:

[  60  52  38  20   0 -18 -32 -40] [ 19  27  41  60  80  99 113 120]
[  48  41  29  13  -3 -19 -31 -37] [  0   6  18  34  51  66  78  85]
[  25  20  12   2  -9 -19 -27 -32] [-27 -22 -14  -4   7  17  25  30]
[  -4  -6  -9 -13 -17 -20 -23 -25] [-43 -41 -38 -34 -30 -27 -24 -22]
[ -37 -35 -33 -29 -25 -21 -18 -17] [-35 -36 -39 -43 -47 -51 -53 -55]
[ -67 -63 -55 -44 -33 -22 -14 -10] [ -5  -9 -17 -28 -39 -50 -58 -62]
[ -90 -84 -71 -56 -39 -23 -11  -4] [ 32  26  14  -1 -18 -34 -46 -53]
[-102 -95 -81 -62 -42 -23  -9  -1] [ 58  50  36  18  -2 -20 -34 -42]

Ко всем полученным значениям нужно прибавить по 128, а затем ограничить их диапазон от 0 до 255:

Y  = min(max(0, Y  + 128), 255)
Cb = min(max(0, Cb + 128), 255)
Cr = min(max(0, Cr + 128), 255)

Например: 138 → 266 → 255, 92 → 220 → 220 и т. д.

YCbCr в RGB

4 матрицы Y, и по одной Cb и Cr, так как мы прореживали каналы и 4 пикселям Y соответствует по одному Cb и Cr. Поэтому вычислять так: YCbCrToRGB(Y[y,x], Cb[y/2, x/2], Cr[y/2, x/2]):

function YCbCrToRGB(Y, Cb, Cr)
{
    R = round(Y                      + 1.402   * (Cr-128))
    G = round(Y - 0.34414 * (Cb-128) - 0.71414 * (Cr-128))
    B = round(Y + 1.772   * (Cb-128)                     )
    R = min(max(0, R), 255)
    G = min(max(0, G), 255)
    B = min(max(0, B), 255)
    return R, G, B
}
// Псевдокод для нашего рисунка
for (y = 0; y < 16; ++y)
    for (x = 0; x < 16; ++x)
        R, G, B = YCbCrToRGB(Y[y,x], Cb[y/2, x/2], Cr[y/2, x/2])

Вот полученные таблицы для каналов R, G, B для левого верхнего квадрата 8×8 нашего примера:

R:
255 249 195 149 169 215 255 255
255 238 172 116 131 179 255 255
255 209 127  58  64 112 209 255
255 224 143  73  76 120 212 255
217 193 134  84  86 118 185 223
177 162 147 132 145 162 201 218
 57  74 101 125 144 146 147 142
  0  18  76 125 153 146 128 108
G:
220 186 118  72  67 113 172 205
220 175  95  39  29  77 139 190
238 192 100  31  16  64 132 185
238 207 116  46  28  72 135 186
255 242 175 125 113 145 193 231
226 211 188 173 172 189 209 226
149 166 192 216 230 232 225 220
 73 110 167 216 239 232 206 186
B:
255 255 250 204 179 225 255 255
255 255 227 171 141 189 224 255
255 255 193 124  90 138 186 239
255 255 209 139 102 146 189 240
255 255 203 153 130 162 195 233
255 244 216 201 189 206 211 228
108 125 148 172 183 185 173 168
 32  69 123 172 192 185 154 134

Конец

Вообще я не специалист по JPEG, поэтому вряд ли смогу ответить на все вопросы. Просто когда я писал свой декодер, мне часто приходилось сталкиваться с различными непонятными проблемами. И когда изображение выводилось некорректно, я не знал где допустил ошибку. Может неправильно проинтерпретировал биты, а может неправильно использовал ДКП. Очень не хватало пошагового примера, поэтому, надеюсь, эта статья поможет при написании декодера. Думаю, она покрывает описание базового метода, но все-равно нельзя обойтись только ей. Предлагаю вам ссылки, которые помогли мне:

• ru.wikipedia.org/JPEG — для поверхностного ознакомления
• en.wikipedia.org/JPEG — гораздо более толковая статья о процессах кодирования/декодирования
• JPEG Standard (JPEG ISO/IEC 10918-1 ITU-T Recommendation T.81) — не обойтись без 186-страничной спецификации
• impulseadventure.com/photo — Хорошие подробные статьи. По примерам я разобрался как строить деревья Хаффмана и использовать их при чтении соответствующей секции
• JPEGsnoop — На том же сайте есть отличная утилита, которая вытаскивает всю информацию jpeg-файла

[FF D9]

Что такое файл JPG: понимание формата

Если вам все еще интересно, что такое файл JPG, мы поможем вам разобраться. Во-первых, JPEG — это то же самое, что JPG? Да, JPG (или JPEG), произносится как «J-peg», — это изображения одного типа. Иногда вы увидите расширение файла .jpg, а иногда — .jpeg. Следите за новостями, чтобы узнать больше.

JPG означает

JPG или JPEG означает Joint Photographic Experts Group, название компании, которая создала JPG в 1992.

Причина, по которой были созданы изображения в формате JPG, заключалась в том, чтобы дать людям возможность обмениваться сжатыми изображениями более эффективным способом. Алгоритм формата JPG сжимает данные исходного изображения, чтобы сделать размер файла более компактным. Это означает, что вы можете преобразовывать изображения в JPG, и ими гораздо проще делиться, что очень важно для обмена через Интернет.

Удаление данных, конечно, снижает качество изображения в целом, но обычно люди этого не замечают.

Преимущества JPG

Благодаря своим многочисленным преимуществам формат JPG стал наиболее распространенным форматом изображений во всем мире. Люди могут захватывать JPG с помощью цифровых камер и смартфонов, создавать графику с помощью программного обеспечения, загружать эти изображения в социальные сети, делиться ими по электронной почте и многое другое. Изображения JPG имеют много преимуществ:

• Они предлагают высокое разрешение . Формат JPG поддерживает 24-битный цвет (который включает до 16 миллионов различных цветов). Вот почему фотографии в формате JPG используются для кодирования и сжатия цифровых изображений с высоким разрешением.
• Размеры файлов JPEG на меньше . Если вы думаете о сравнении JPG с PNG или BMP, JPG будут относительно более компактными по размеру. Это делает его гораздо более подходящим для распространения в Интернете или хранения.
• Регулируемое сжатие . На самом деле можно настроить степень сжатия конкретного JPG. Вы можете выбрать правильный баланс между размером файла и качеством изображения.

Как открыть JPG

На вопрос «что такое JPG» мы ответили, теперь переходим к следующему.

Открыть файл JPEG очень просто. Это зависит от устройства, которое вы используете, но если вы знакомы с вашим устройством и операционной системой, вам не должно быть сложно.

На компьютере с Windows это так же просто, как открыть Проводник (одновременно нажмите клавишу Windows и E). Вы увидите значок папки с синим зажимом. Просто нажмите на нее и найдите папку, содержащую изображение JPG.

Также можно открыть файл JPG в программе, отличной от используемой по умолчанию. Для этого вам нужно щелкнуть правой кнопкой мыши файл в его местоположении, а затем нажать «Открыть с помощью». Это вызовет различные программы, которые вы можете выбрать, такие как GIMP, Photoshop и MS Paint.

Как редактировать JPG

Для редактирования файла JPEG вы можете использовать ряд различных программ, таких как упомянутые выше, в зависимости от того, что вы хотите редактировать. Приложение для фотографий Windows имеет даже базовые функции редактирования, такие как обрезка, изменение размера и поворот. Вы также можете настраивать освещение, добавлять фильтры, переворачивать, выпрямлять изображение и изменять соотношение сторон.

Как конвертировать JPG

Можно конвертировать JPEG в другие форматы. Например, если вы открываете JPG в приложении Windows Photos, вы можете отредактировать его и сохранить как файл PNG.

Если вы хотите преобразовать файл JPG в PDF или наоборот онлайн, вы можете использовать бесплатные онлайн-конвертеры JPG в PDF и PDF в JPG.

С помощью PDF Candy вы также можете конвертировать файлы PNG в PDF, BMP в PDF и даже TIFF в PDF всего за пару щелчков мыши абсолютно бесплатно. Это может быть удобно, если у вас есть несколько изображений разных форматов.

Последняя мысль

Сегодня мы затронули тему того, что такое JPG и как с ним работать. Несмотря на то, что JPG или JPEG являются универсальным форматом для передачи изображений, они по-прежнему не покрывают всех потребностей. С ним легко работать, но иногда PDF достаточно, чтобы сделать ваши файлы доступными для всех. Сегодня мы узнали, как преобразовать ваш JPG в PDF, и вы можете использовать эти советы, чтобы немного облегчить себе жизнь.

Откройте для себя дополнительные инструменты

Иногда вам нужно изменить формат PDF, попробуйте инструмент «Изменить размер PDF» и выберите шаблоны A4, A5, A3 или письма США.

Добавьте пароль к файлу PDF, чтобы сохранить информацию в безопасности, с помощью нашей опции «Защитить PDF».

Выберите «PNG в PDF», чтобы конвертировать напрямую, без предварительного преобразования PNG в JPG.

Есть ли реальная разница? (По сравнению)

Если вы пользователь компьютера, вы, несомненно, использовали JPG и JPEG раньше. Они являются наиболее часто используемым форматом изображений в Интернете. Но задумывались ли вы когда-нибудь, в чем между ними разница? И какой лучше использовать?

В этом посте мы ответим вам на этот вопрос. Мы также поговорим о том, почему сжатие изображений необходимо для любого веб-сайта, и порекомендуем некоторые плагины, которые вы можете использовать для сжатия изображений.

Давайте узнаем больше о JPEG!

Содержание

1. JPG или JPEG
2. Что лучше: JPG или JPEG?
3. Файлы JPG (или JPEG) не разрешены
4. Преобразование файлов PNG, GIF и других типов в JPG/JPEG
5. Преобразование файлов JPG в JPEG
6. Что такое JPG/JPEG?
7. JPEG: группа разработчиков JPEG
8. Важность сжатия изображений
9. Часто задаваемые вопросы по JPG/JPEG
10. Завершение нашего обсуждения JPG и JPEG

JPG и JPEG

Итак, в чем разница между JPG а JPEG? Короткий ответ: абсолютно ничего, кроме имени. Так почему две версии?

Причина связана с операционной системой Microsoft Windows.

JPEG было исходным названием типа файла. Однако в прошлом (до Windows 95) операционные системы Microsoft могли использовать только те типы файлов, длина которых не превышала 3 букв.

Это означало, что файлы JPEG нельзя было использовать, так как они имеют 4-буквенное расширение.

В системах на базе Unix, таких как Mac или Linux, этой проблемы не было. Они могли использовать типы файлов с четырехбуквенным расширением, что означало, что .JPEG работал нормально.

Итак, чтобы Windows могла использовать JPEG, тип файла был переименован в JPG в системах Windows.

Вот и все!

В остальном оба одинаковы. Сегодня Windows поддерживает типы файлов с более чем 3-буквенными расширениями, поэтому не имеет проблем с использованием JPEG. Однако от старых привычек трудно избавиться, и многие люди до сих пор используют оба имени файла.

В качестве забавного примечания: если вы просматриваете или редактируете видеофайлы на своем компьютере, вы, вероятно, использовали .MPEG или . MPG файлов раньше. Это также абсолютно одинаковые типы файлов и та же история, что и у JPG/JPEG, потому что системы Microsoft не могли использовать 4-буквенное расширение MPEG.

Что лучше: JPG или JPEG?

Как мы уже говорили выше, функционально это одно и то же. Между ними нет реальной разницы. То есть, если вы не предполагаете, что пользователи будут работать под управлением Windows DOS (которая устарела уже около 30 лет!) Google выдает более 25 миллиардов результатов поиска для jpg , а не только около 3 миллиардов для 9.0117 jpeg :

Вероятно, этому есть две причины:

1. Пользователей Windows гораздо больше, чем пользователей Mac OS
2. Люди предпочитают короткие сокращения длинным. JPG короче и легче набирается, чем JPEG.

Однако Википедия предпочитает jpeg , и ввод jpg в строку поиска приведет к перенаправлению на него. Таким образом, можно с уверенностью сказать, что вы можете использовать любой тип файла и называть его любым термином, который вы предпочитаете!

Файлы JPG (или JPEG) не разрешены

Один из возможных, хотя и очень редких, сценариев, при котором вам может потребоваться преобразовать файлы JPG в JPEG (или наоборот), — это когда веб-сайт ограничивает загрузку определенными типами файлов.

Например, журнал художественной литературы может принимать материалы от писателей вместе с фотографией автора на обложке. Если веб-сайт непреднамеренно ограничивает изображения только файлами JPG и забывает включить файлы JPEG, возможно, вы не сможете загрузить свое изображение.

В этом случае вам нужно конвертировать JPEG в JPG (или другой формат, который принимается веб-сайтом).

Хотя это редкость и редкость для большинства веб-сайтов, об этом следует знать.

Преобразование PNG, GIF и других типов файлов в JPG/JPEG

Если у вас есть файл PNG или GIF, вы можете преобразовать его в JPG. Как вы можете это сделать?

Хотя конкретные указания зависят от вашего графического редактора, в целом вам потребуется использовать функцию Сохранить как . Microsoft Paint, Adobe Photoshop и многие другие редакторы изображений имеют это в главном меню, обычно под Файл.

Изображения ниже взяты из Photoshop, но другие программы практически такие же.

Затем выберите JPEG под типом файла. Хотя существуют и другие типы файлов JPEG, вам, скорее всего, никогда не понадобится их использовать.

Затем вы должны увидеть подсказку, позволяющую выбрать уровень сжатия. Чем выше качество, тем больше размер файла, и наоборот.

Вот оно! Теперь вы преобразовали файл изображения в JPG. Хорошая работа.

Как конвертировать JPG в JPEG

Можете ли вы конвертировать JPG в JPEG? Конечно, хотя обычно для этого нет причин. Как мы упоминали ранее, типы файлов абсолютно одинаковы, и единственное отличие — это расширение или часть, которая следует за точкой / периодом.

Итак, чтобы изменить расширение, просто выберите файл и щелкните его правой кнопкой мыши, затем выберите «Переименовать». В Mac OSX вы также можете просто нажать клавишу ввода и ввести новое расширение.

Что такое JPG/JPEG?

Таким образом, файлы JPG и JPEG равны картофель фри и чипсы или содовая и поп : исторически разные слова, обозначающие одно и то же. Но что такое JPG/JPEG?

JPG — это растровое или пиксельное изображение. Это означает, что он состоит из крошечных элементов, называемых пикселями. Фотография является примером растрового изображения.

При сжатии растрового изображения из него удаляются пиксели. Это снижает качество изображения.

Растровые изображения контрастируют с вектор изображений. SVG являются наиболее распространенным типом векторных изображений, но многие изображения будут редактироваться как векторные файлы перед выводом в растровую графику.

Например, вы можете отредактировать файл логотипа SVG, но загрузить его на свой сайт в формате PNG.

Векторные изображения основаны на математической формуле, а не на пикселях. Это означает, что если вы увеличите или уменьшите векторное изображение, качество изображения не пострадает, потому что вы не удаляете пиксели, а просто корректируете математическую формулу.

Хотя вам, вероятно, не нужно знать более тонкие детали, безусловно, важно понимать, когда следует использовать файлы JPG, а когда — другие типы файлов, такие как PNG, SVG или GIF.

Короче говоря, JPG лучше всего подходит для фотографий, веб-графики и других пиксельных изображений. Это , а не , идеально подходящее для логотипов, компьютерных изображений, таких как диаграммы или анимация.

JPEG: Группа разработчиков JPEG

В качестве последнего замечания по поводу JPEG, вы должны знать, что термин JPEG также относится к Объединенной группе экспертов по фотографии, комитету, который в первую очередь создал стандарт для JPEG. Эта организация по-прежнему управляет типом файла и собирается 4 раза в год для обсуждения новых стандартов и методов.

Хотя это и не обязательно знать, это полезное напоминание о том, что появилось раньше, JPG или JPEG. JPEG — это название организации и, следовательно, также название исходного типа файла.

Важность сжатия изображений

Теперь, когда мы поговорили о различиях между JPG и JPEG (или их отсутствии), вы можете задаться вопросом, почему формат изображения так важен? Почему существует так много разных форматов, таких как JPG, PNG или GIF? И чем сжатые изображения лучше обычных?

Сжатие изображений очень важно, потому что оно влияет на время загрузки страницы вашего сайта.

Изображения являются одними из самых больших типов файлов и часто имеют размер 1 МБ или более. Это означает, что веб-страница с 5 или более изображениями может легко занимать 10 МБ, что является огромным объемом данных для загрузки для одной страницы.

Это особенно актуально в регионах, где доступ в Интернет медленнее, или для мобильных пользователей с ограниченной скоростью.

Вместо этого, если вы сжимаете изображения, вы можете уменьшить размер своих страниц на 50% и более, что в сумме распространяется на весь ваш веб-сайт.

Это может увеличить время загрузки страницы на пять или более секунд!

Кроме того, веб-сайты с более высокой скоростью (т. е. с меньшим размером файла) получают более высокий рейтинг в Google и других поисковых системах. Это означает, что ваш веб-сайт будет оштрафован, если он слишком велик или содержит слишком много несжатых изображений и другого контента.

По этой причине вам обязательно следует сжимать все ваши изображения (и другой контент) как с помощью плагина сжатия, так и сжимая изображения перед их загрузкой.

Если вы не хотите использовать плагин, мы рекомендуем хотя бы запускать ваши изображения с помощью такого инструмента, как TinyPNG.

Пример сжатых изображений

Чтобы дать вам пример того, что может сделать сжатие, давайте рассмотрим загрузку изображения. Во-первых, вам нужно установить плагин для сжатия изображений. В этом примере мы используем Smush.

После установки плагина загрузите изображение.

В этом примере мы используем изображение Эндрю Смолла из Unsplash. Ниже мы видим исходное несжатое изображение. В настоящее время он составляет 1,4 МБ; не плохой размер, но он определенно мог бы быть меньше.

После того, как вы загрузили изображение, перейдите в Smush > Bulk Smush. Прокрутите вниз и нажмите кнопку МАССОВАЯ РАССЫЛКА СЕЙЧАС.

Через минуту или две ваше изображение должно «размазаться». Теперь, если вы перейдете на Media и просмотрите свое изображение, вы увидите уведомление Smush, показывающее, сколько было сохранено за счет сжатия изображений. Как видите, мы сэкономили 12,6% размера нашего файла.

(Обратите внимание, что WordPress автоматически создает определенное количество изображений для каждого загруженного вами изображения, которые используются для разных целей, например для миниатюр. Вот почему он говорит 12 изображений .)

Как видите, наше изображение по-прежнему выглядит великолепно!

Хотите узнать больше об оптимизации изображений? Ознакомьтесь с нашим полным руководством по оптимизации изображений для вашего сайта WordPress. Сжатие без потерь и сжатие с потерями

• Без потерь сжатие означает, что ваш файл будет уменьшен без ущерба для качества изображения. Как это работает? Путем сжатия данных изображения, удаления метаданных и другой ненужной информации в необработанном файле изображения.

  Сжатие без потерь — хороший выбор, если вы хотите сохранить такое же качество изображения и детализацию фотографий, при этом частично уменьшив размер файла.

• Сжатие с потерями резко изменяет изображения, чтобы уменьшить их размер файла. Отдельные элементы изображения удаляются навсегда, что уменьшает размер файла, но отрицательно сказывается на качестве.

  Сжатие с потерями в основном используется в ситуациях, когда вам нужен абсолютный наименьший размер файла и вы не возражаете против некоторого ухудшения качества изображения.

Файлы JPG/JPEG используют сжатие с потерями , что означает удаление некоторых данных для уменьшения размера файла.

Однако количество потерянных данных зависит от уровня сжатия. Для большинства веб-изображений нет заметной разницы или потери качества.

Полезные плагины WordPress для сжатия изображений

Давайте кратко поговорим о некоторых плагинах, которые вы можете использовать для сжатия изображений. Доступно много вариантов, но мы рекомендуем следующие три:

• Smush — полезный (и популярный) плагин с более чем 1 миллионом активных установок. Он автоматически сканирует и сжимает каждое изображение, которое вы загружаете на свой сайт WordPress. Это отличный способ сократить время и усилия, необходимые для оптимизации ваших изображений.
  В целом, алгоритм сжатия может уменьшить ваши изображения до 30% от исходного размера файла.
• Imagify — надежный плагин для оптимизации и сжатия изображений, который работает автоматически после установки. Он сжимает не только плагины, но и миниатюры. Вы можете выбрать один из трех различных уровней сжатия изображения.
  Кроме того, плагин автоматически создает резервные копии ваших изображений, поэтому, если вам не нравятся результаты сжатия, вы можете легко вернуться к оригиналам.
• ShortPixel — один из самых популярных плагинов для сжатия изображений. Он подключает ваш сайт к API ShortPixel, который сжимает ваши изображения, не покидая ваш сайт.
  Одной из уникальных особенностей ShortPixel является параметр сжатия «Глянцевый», специально разработанный для фотографов и их фотографий.

Часто задаваемые вопросы по JPG/JPEG

Если вы спешите, этот раздел для вас! Вот несколько распространенных вопросов о файлах JPG/JPEG и краткие ответы на них.

В чем разница между JPG и JPEG?

Это файлы одного типа.

Какой из них был первым?

ПЭГ является исходным и первым термином.

Если они одинаковые, почему существуют две версии?

Старые системы Windows могли использовать только трехбуквенные расширения, поэтому исходное расширение JPEG было слишком длинным. JPG был создан для решения этой проблемы.

Какой из них лучше?

Они одинаковы и не имеют различий.

В чем разница между JPG и GIF или PNG?

Файлы JPG в основном предназначены для фотографий и пиксельных изображений. PNG предназначены для прозрачных изображений и векторной графики. и компьютерные изображения. GIF обычно используются для анимированных изображений.