Pengubah Ukuran Gambar
asli: x
Persyaratan pengunggahan gambar tidak selalu konsisten: gambar profil di forum dibatasi ukurannya pada 500×500 piksel, banner di LinkedIn memerlukan ukuran 1584×396 piksel, sedangkan tugas pencetakan menuntut resolusi 300 dpi pada ukuran akhir. Alat penyesuaian ini dapat mengubah ukuran gambar apa pun menjadi dimensi piksel yang tepat atau sesuai persentase tertentu, dengan pilihan algoritma resampling (bicubic atau Lanczos) agar detail halus tetap terjaga meskipun gambar diperkecil.
Cara Mengubah Ukuran Gambar
-
1
unggah gambar
Semua format JPG, PNG, WebP, atau HEIC.
-
2
Pilih dimensi
Pixel tepat, persentase, atau nilai “pas dalam kotak” sambil mempertahankan rasio asli.
-
3
Pilih metode resampling
Lanczos untuk foto (bawaan), nearest-neighbour untuk seni piksel, dan bilinear untuk kecepatan.
-
4
Ekspor
Keluarkan dalam format yang sama atau konversi selama proses pengelolaan data.
Algoritma resampling yang dibandingkan
Berbagai algoritma penentuan ukuran memilih sampel piksel di sekitarnya dengan cara yang berbeda.
Panduan Algoritma
| Metode | Cara pengambilan sampelnya | Paling cocok untuk |
|---|---|---|
| Tetangga terdekat | Menyalin piksel terdekat | Seni piksel, grafik retro |
| Bilinear | Rata-rata terberat dari 4 piksel | Kecepatan; cocok untuk penyesuaian ukuran yang sedang |
| Bicubic | Rata-rata terberat dari 16 piksel | Pengaturan ukuran foto untuk berbagai keperluan |
| Lanczos (a=3) | Menggunakan kernel sinc pada deretan piksel | Penyesuaian ukuran foto berkualitas tinggi |
| Mitchell | Kompromi antara halus dan tajam | Nilai baku yang seimbang |
Target Ukuran Umum
| Target | Dimensi |
|---|---|
| Profil LinkedIn | 400 × 400 |
| Banner LinkedIn | 1584 × 396 |
| Unsur persegi di Instagram | 1080 × 1080 |
| Cerita Instagram | 1080 × 1920 |
| Profil Twitter | 400 × 400 |
| Sampul Facebook | 820 × 312 |
| thumbnail YouTube | 1280 × 720 |
| Latar belakang virtual dalam zoom | 1920 × 1080 |
| Ikon server Discord | 512 × 512 |
Peringatan terkait peningkatan skala
Mengembangkan gambar kecil melebihi ukuran aslinya selalu menyebabkan hilangnya detail; tidak ada algoritma yang mampu menciptakan informasi yang sebenarnya tidak ada. Lanczos menghasilkan efek artefak terkecil, namun untuk peningkatan resolusi yang signifikan (2 kali lipat atau lebih), gunakan alat peningkat resolusi berbasis AI yang benar-benar mampu mensintesis detail yang realistis.
Rasio aspek
Mode “Fit Within” mempertahankan rasio asli dan dapat membuat salah satu dimensi lebih kecil dari nilai target. Mode “Cover” melakukan pemotongan agar gambar terisi secara sempurna. Pilih mode yang sesuai berdasarkan apakah menjaga keutuhan gambar lebih penting daripada menyesuaikan dimensi secara tepat.
Privasi
Semua proses pengambilan sampel ulang dilakukan langsung di peramban Anda; tidak perlu mengunggah data maupun melakukan pemrosesan di sisi server.
Pertanyaan yang Sering Diajukan
Lanczos untuk memperkecil ukuran foto, bicubic untuk peningkatan ukuran sedang (hingga sekitar 1,5 kali), dan nearest neighbour untuk seni piksel serta sprite permainan. Untuk peningkatan ukuran yang signifikan, tidak ada metode konvensional yang akan memberikan hasil yang baik; gunakan alat peningkat ukuran berbasis AI saja.
Ya — unggah beberapa gambar, dan dimensi target yang sama akan berlaku untuk semua gambar tersebut. Sangat berguna untuk menyiapkan satu seri foto lengkap bagi platform tertentu.
Secara kasar, membagi dimensi menjadi separuh (masing-masing separuh dari ukuran asli) akan mengurangi jumlah piksel menjadi seperempat dan umumnya menurunkan ukuran file sebesar 70–85% untuk format JPG, tergantung pada seberapa banyak detail halus yang tetap terjaga dalam versi yang lebih kecil tersebut.
Resampler beroperasi dalam ruang warna gambar, menggunakan format sRGB sebagai input dan output. Resampling dengan koreksi gamma (yang memperlakukan nilai piksel secara linier selama interpolasi) merupakan fitur canggih yang dapat diaktifkan atau dinonaktifkan: secara default diaktifkan untuk mempertahankan detail terang secara akurat, dan dinonaktifkan untuk meningkatkan kecepatan pemrosesan.