Bildgrößen online ermitteln – Massenanalyse | Kostenlos

Was ist ein Bildabmessungs-Analyse-Tool?

Unser Online-Tool ermöglicht es Ihnen, Abmessungen, Größe und technische Parameter einer beliebigen Anzahl von Bildern gleichzeitig zu ermitteln. Alle Informationen werden übersichtlich in einer Tabelle angezeigt und können als CSV- oder JSON-Datei für die weitere Verwendung in Excel, Datenbanken oder eigenen Anwendungen exportiert werden.

Wie ermittelt man Bildabmessungen?

1. Bilder hochladen – Ziehen Sie sie per Drag & Drop hierher oder klicken Sie zur Auswahl (Sie können Dutzende oder Hunderte gleichzeitig hochladen)
2. Automatische Analyse – Das Tool erkennt sofort alle Parameter
3. Ergebnisse überprüfen – Abmessungen, Größe, Format, Megapixel, Seitenverhältnis
4. Daten exportieren – Als CSV oder JSON zur weiteren Verarbeitung herunterladen

Welche Bildinformationen erhalten Sie?

📐 Abmessungen (Breite × Höhe)

Breite und Höhe in Pixeln:

• Genaue Abmessungen jedes Bildes
• Format: 1920 × 1080, 4000 × 3000 usw.
• Wichtig für: Webdesign, Druck, soziale Medien

Anwendungsbeispiele:

• Überprüfung der Auflösung vor dem Upload auf die Website
• Überprüfung der Größe für den Druck (300 DPI)
• Ermittlung, ob Bilder HD, Full HD, 4K sind

📦 Dateigröße

Größe in verschiedenen Einheiten:

• Format: Bytes, KB, MB, GB
• Automatische Umwandlung in die beste Einheit
• Gesamtgröße aller Bilder

Verwendung:

• Überprüfung der Größe vor dem Upload (Serverlimits)
• Speicheroptimierung
• Bandbreitenplanung für Downloads

🖼️ Bildformat

Unterstützte Formate:

• JPEG/JPG – Am häufigsten, Komprimierung
• PNG – Transparenz, verlustfrei
• WebP – Modern, kleine Größe
• GIF – Animationen
• AVIF – Neue Generation
• SVG – Vektorgrafiken

🔢 Megapixel (MP)

Auflösung in Megapixeln ausgedrückt:

• Berechnung: (Breite × Höhe) / 1,000,000
• Beispiel: 4000×3000 = 12 MP

Kategorien:

📊 Seitenverhältnis (Aspect Ratio)

Gängige Verhältnisse:

• 16:9 – HD-Video, Monitore, TV
• 4:3 – Klassische Fotos, alte Monitore
• 3:2 – DSLR-Kameras
• 1:1 – Instagram-Quadrat
• 21:9 – Ultrawide-Monitore
• 9:16 – Mobilvideo (Hochformat)

Benutzerdefinierte Verhältnisse:

• Das Tool berechnet auch nicht-standardmäßige Verhältnisse automatisch
• Angezeigt in vereinfachtem Format (z.B. 683:512)

Praktische Anwendung

📸 Fotografie und Portfolio

Für Fotografen:

• ✅ Überprüfung der Auflösungskonsistenz im Portfolio
• ✅ Überprüfung der Größe vor dem Versand an den Kunden
• ✅ Vorbereitung einer Liste für Stockfotos
• ✅ Archivkatalogisierung

Workflow:

1. Laden Sie alle Fotos eines Shootings hoch
2. Überprüfen Sie, ob alle die gleichen Abmessungen haben
3. Exportieren Sie CSV mit Metadaten für die Datenbank
4. Filtern Sie nach Größe oder Format

🌐 Webentwicklung

Bildoptimierung für das Web:

• ✅ Ermittlung, welche Bilder zu groß sind
• ✅ Überprüfung vor dem Upload in ein CMS
• ✅ Planung responsiver Breakpoints
• ✅ Audit vorhandener Inhalte

Beispiel:

Ziel: Alle Hero-Bilder müssen 1920×1080px groß sein
1. Laden Sie alle Hero-Bilder hoch
2. Sortieren Sie nach Abmessungen
3. Identifizieren Sie Bilder mit anderen Abmessungen
4. Verarbeiten Sie nur inkompatible Bilder neu

🎨 Grafikdesign

Vorbereitung für verschiedene Medien:

• ✅ Überprüfung der Abmessungen für den Druck (DPI-Check)
• ✅ Überprüfung der Bannergrößen
• ✅ Einhaltung der Social-Media-Größen
• ✅ Multi-Plattform-Asset-Management

Empfohlene Abmessungen:

📱 Mobile App-Entwicklung

Asset-Management:

• ✅ Überprüfung der @1x, @2x, @3x Versionen
• ✅ Überprüfung der Icon-Größen
• ✅ Launch-Screen-Abmessungen
• ✅ Konsistenzprüfung

iOS-Beispiel:

Icon sizes: 20×20, 29×29, 40×40, 60×60, 76×76, 83.5×83.5
Launch: 1242×2688, 1125×2436, etc.

🛒 E-Commerce

Produktbilder:

• ✅ Überprüfung der Mindestauflösung von Produkten
• ✅ Konsistenz zwischen Kategorien
• ✅ Vorschaubild vs. Vollbild-Check
• ✅ Zoom-Bildanforderungen (2000×2000+)

Shopify/WooCommerce Standards:

• Produktfotos: Min. 1200×1200px
• Vorschaubilder: 300×300px
• Zoom: 2000×2000px+

📊 Datenanalyse

Analyse der Bildbibliothek:

• ✅ Ermittlung der durchschnittlichen Bildgröße
• ✅ Identifizierung von Ausreißern (zu große/kleine Bilder)
• ✅ Formatverteilung
• ✅ Speicher-Audit

Export als CSV:

File Name,Width,Height,File Size,Format,Megapixels,Aspect Ratio
photo1.jpg,4000,3000,2.4 MB,JPEG,12.00,4:3
photo2.png,1920,1080,1.1 MB,PNG,2.07,16:9

Export-Funktionalität

CSV-Export

Struktur der CSV-Datei:

• File Name – Dateiname
• Width – Breite in Pixeln
• Height – Höhe in Pixeln
• Dimensions – Formatierte Abmessungen (1920×1080)
• File Size (bytes) – Genaue Größe in Bytes
• File Size – Formatierte Größe (2.4 MB)
• Format – Dateityp (JPEG, PNG, …)
• Megapixels – Auflösung in MP
• Aspect Ratio – Seitenverhältnis (16:9, 4:3, …)

Verwendung von CSV:

• ✅ Import in Excel/Google Sheets
• ✅ Datenbanksysteme
• ✅ Weitere Analyse in Python/R
• ✅ Reporting und Dokumentation

JSON-Export

Struktur von JSON:

[
  {
    "fileName": "photo.jpg",
    "width": 1920,
    "height": 1080,
    "dimensions": "1920×1080",
    "fileSize": 245760,
    "fileSizeFormatted": "240 KB",
    "format": "JPEG",
    "megapixels": 2.07,
    "aspectRatio": "16:9"
  }
]

Verwendung von JSON:

• ✅ Programmatische Verarbeitung (JavaScript, Python, …)
• ✅ API-Integration
• ✅ Datenbanken (MongoDB, PostgreSQL JSON)
• ✅ Webanwendungen

Sortieren und Filtern

Sortieren nach verschiedenen Kriterien

Nach Name (A-Z):

• Alphabetische Sortierung von Dateien
• Nützlich für organisierte Ordner

Nach Abmessungen (größte zuerst):

• Sortierung nach der Gesamtzahl der Pixel
• Schnelle Identifizierung der größten Bilder

Nach Dateigröße:

• Von den größten zu den kleinsten
• Auffinden von Bildern zur Optimierung

Nach Format:

• Gruppierung nach Typ (JPG, PNG, WebP)
• Übersicht über die Formatverteilung

Technische Spezifikationen

Unterstützte Formate

Grenzen und Leistung

Maximale Anzahl an Bildern:

• Theoretisches Limit: Unbegrenzt
• Praktisch empfohlener Grenzwert: 100-200 gleichzeitig
• Abhängig von: Browser-RAM, Bildgröße

Verarbeitungsgeschwindigkeit:

• Kleine Bilder (< 500 KB): < 10ms pro jedes
• Mittelgroße Bilder (500 KB - 2 MB): 10-50ms
• Große Bilder (2-10 MB): 50-200ms

Bildgröße:

• Unterstützt: Von 1×1px bis 10000×10000px+
• Canvas-Limit: Abhängig vom Browser (normalerweise 16384×16384)

Datenschutz und Sicherheit

Lokale Verarbeitung

✅ 100% Verarbeitung in Ihrem Browser:

• Bilder werden NICHT auf dem Server gespeichert
• Kein Upload in die Cloud
• Sofortige Analyse ohne Datenübertragung
• Offline-fähig (nach dem Laden der Seite)

DSGVO-Konformität

• ✅ Keine serverseitige Verarbeitung
• ✅ Keine Datenerfassung
• ✅ Keine Cookies für Widget-Funktionalität
• ✅ Ihre Dateien verlassen Ihr Gerät nie

Häufig gestellte Fragen (FAQ)

Tipps für den effektiven Einsatz

Massenprüfung vor dem Upload

Workflow:

1. Laden Sie alle für das Web bestimmten Bilder hoch
2. Sortieren Sie nach Dateigröße
3. Identifizieren Sie Bilder > 1 MB
4. Optimieren/komprimieren Sie diese
5. Exportieren Sie CSV als Checkliste

Vorbereitung für verschiedene Plattformen

Social-Media-Stapelprüfung:

1. Laden Sie alle vorbereiteten Beiträge hoch
2. Sortieren Sie nach Abmessungen
3. Überprüfen Sie das korrekte Seitenverhältnis für die Plattform
4. Überarbeiten Sie inkompatible

Audit vorhandener Inhalte

Webinhalts-Audit:

1. Laden Sie Bilder von der Website herunter (wget, Bulk-Download)
2. Laden Sie sie in das Analyse-Tool hoch
3. Exportieren Sie CSV
4. Analysieren Sie in Excel (Pivot-Tabellen, Filterung)
5. Erstellen Sie einen Maßnahmenplan zur Optimierung

Daten für das Reporting

Kundenreporting:

1. Analysieren Sie die gelieferten Bilder
2. Exportieren Sie JSON/CSV
3. Importieren Sie in das Reporting-Tool
4. Präsentieren Sie Statistiken (durchschnittliche Größe, Formate usw.)

Für Entwickler

CSV-Import in verschiedenen Sprachen

Python (pandas):

import pandas as pd
df = pd.read_csv('image-dimensions.csv')
print(df.describe())

JavaScript:

fetch('image-dimensions.csv')
  .then(r => r.text())
  .then(csv => {
    const rows = csv.split('\n').slice(1);
    const data = rows.map(row => row.split(','));
  });

Excel:

Data → From Text/CSV → Select file → Import

JSON-Verarbeitung

Node.js:

const fs = require('fs');
const data = JSON.parse(fs.readFileSync('image-dimensions.json'));

// Durchschnittliche Größe
const avgSize = data.reduce((sum, img) => sum + img.fileSize, 0) / data.length;

// Filtern großer Bilder
const large = data.filter(img => img.fileSize > 1000000);

SQL (PostgreSQL):

CREATE TABLE images (
  filename TEXT,
  width INT,
  height INT,
  filesize BIGINT,
  format TEXT,
  megapixels DECIMAL
);

COPY images FROM 'image-dimensions.csv' CSV HEADER;

-- Statistiken
SELECT format, COUNT(*), AVG(megapixels)
FROM images
GROUP BY format;

Anwendung für verschiedene Berufe

Fotografen

• Überprüfung der Auflösung vor dem Versand
• Archivkatalogisierung
• Checkliste für Kundenlieferungen

Webdesigner

• Asset-Audit
• Planung responsiver Breakpoints
• Optimierungsziele

E-Commerce Manager

• Einhaltung der Produktbildstandards
• Qualitätskontrolle
• Vorbereitung für den Massen-Upload

Marketingfachleute

• Überprüfung von Social-Media-Assets
• Überprüfung des Kampagnenmaterials
• Multi-Plattform-Optimierung

Entwickler

• API-Antwortplanung
• Datenbankschema-Design
• Leistungsoptimierung