ניתוח מידות תמונות אונליין - כלי חינמי לבדיקה המונית

מהו מנתח מידות תמונות?

הכלי המקוון שלנו מאפשר לגלות באופן קבוצתי מידות, גודל ופרמטרים טכניים של כל מספר תמונות בו-זמנית. כל המידע מוצג בצורה ברורה בטבלה וניתן לייצא אותו כקובץ CSV או JSON לשימוש נוסף באקסל, מסדי נתונים או יישומים מותאמים אישית.

איך בודקים מידות של תמונות?

1. העלו תמונות - גררו אותן או לחצו לבחירה (ניתן להעלות עשרות ואף מאות בבת אחת)
2. ניתוח אוטומטי - הכלי יגלה מיד את כל הפרמטרים
3. צפו בתוצאות - מידות, גודל, פורמט, מגה-פיקסל, יחס גובה-רוחב
4. ייצאו נתונים - הורידו כ-CSV או JSON לעיבוד נוסף

אילו פרטי תמונה תקבלו?

📐 מידות (רוחב × גובה)

רוחב וגובה בפיקסלים:

• מידות מדויקות של כל תמונה
• פורמט: 1920 × 1080, 4000 × 3000 וכו’.
• חשוב עבור: עיצוב אתרים, הדפסה, מדיה חברתית

דוגמאות שימוש:

• בדיקת רזולוציה לפני העלאה לאתר
• אימות גודל להדפסה (300 DPI)
• בדיקה האם התמונות הן HD, Full HD, 4K

📦 גודל קובץ

גודל ביחידות שונות:

• פורמט: Bytes, KB, MB, GB
• המרה אוטומטית ליחידה המתאימה ביותר
• גודל כולל של כל התמונות

שימושים:

• בדיקת גודל לפני העלאה (מגבלות שרת)
• אופטימיזציית אחסון
• תכנון רוחב פס להורדה

🖼️ פורמט תמונה

פורמטים נתמכים:

• JPEG/JPG - הנפוץ ביותר, דחיסה
• PNG - שקיפות, ללא אובדן איכות
• WebP - מודרני, גודל קטן
• GIF - אנימציות
• AVIF - דור חדש
• SVG - גרפיקה וקטורית

🔢 מגה-פיקסל (MP)

רזולוציה במונחי מגה-פיקסל:

• חישוב: (רוחב × גובה) / 1,000,000
• דוגמה: 4000×3000 = 12 MP

קטגוריות:

📊 יחס גובה-רוחב

יחסי גובה-רוחב נפוצים:

• 16:9 - וידאו HD, מסכים, טלוויזיה
• 4:3 - תמונות קלאסיות, מסכים ישנים
• 3:2 - מצלמות DSLR
• 1:1 - ריבוע אינסטגרם
• 21:9 - מסכים רחבים במיוחד
• 9:16 - וידאו נייד (פורטרט)

יחסי גובה-רוחב מותאמים אישית:

• הכלי מחשב אוטומטית גם יחסים לא סטנדרטיים
• מוצג בפורמט פשוט (לדוגמה 683:512)

שימושים פרקטיים

📸 צילום ופורטפוליו

לצלמים:

• ✅ בדיקת עקביות רזולוציה בפורטפוליו
• ✅ אימות גודל לפני שליחה ללקוח
• ✅ הכנת רשימה לתמונות סטוק
• ✅ קטלוג ארכיון

תהליך עבודה:

1. העלו את כל התמונות מהצילומים
2. ודאו שלכולן אותן מידות
3. ייצאו CSV עם מטא-דאטה למסד נתונים
4. סננו לפי גודל או פורמט

🌐 פיתוח אתרים

אופטימיזציית תמונות לאינטרנט:

• ✅ גילוי אילו תמונות גדולות מדי
• ✅ בדיקה לפני העלאה ל-CMS
• ✅ תכנון נקודות שבירה רספונסיביות
• ✅ ביקורת תוכן קיים

דוגמה:

מטרה: כל תמונות ה-Hero חייבות להיות 1920×1080px
1. העלו את כל תמונות ה-Hero
2. מיין לפי מידות
3. זהה תמונות עם מידות שונות
4. עבד מחדש רק תמונות לא תואמות

🎨 עיצוב גרפי

הכנה למדיה שונה:

• ✅ בדיקת מידות להדפסה (בדיקת DPI)
• ✅ אימות גודל באנרים
• ✅ עמידה בתקני גודל למדיה חברתית
• ✅ ניהול נכסים מרובה-פלטפורמות

מידות מומלצות:

📱 פיתוח אפליקציות מובייל

ניהול נכסים:

• ✅ בדיקת גרסאות @1x, @2x, @3x
• ✅ אימות גדלי אייקונים
• ✅ מידות מסך פתיחה
• ✅ בדיקת עקביות

דוגמת iOS:

גדלי אייקונים: 20×20, 29×29, 40×40, 60×60, 76×76, 83.5×83.5
מסך פתיחה: 1242×2688, 1125×2436, וכו'.

🛒 מסחר אלקטרוני

תמונות מוצר:

• ✅ בדיקת רזולוציה מינימלית למוצרים
• ✅ עקביות בין קטגוריות
• ✅ בדיקת תמונה ממוזערת מול גודל מלא
• ✅ דרישות תמונה עם זום (2000×2000+)

תקני Shopify/WooCommerce:

• תמונות מוצר: מינימום 1200×1200px
• תמונות ממוזערות: 300×300px
• זום: 2000×2000px+

📊 ניתוח נתונים

ניתוח ספריית תמונות:

• ✅ גילוי גודל ממוצע של תמונות
• ✅ זיהוי חריגים (גדולים/קטנים מדי)
• ✅ פיזור פורמטים
• ✅ ביקורת אחסון

ייצוא ל-CSV:

שם קובץ,רוחב,גובה,גודל קובץ,פורמט,מגה-פיקסל,יחס גובה-רוחב
photo1.jpg,4000,3000,2.4 MB,JPEG,12.00,4:3
photo2.png,1920,1080,1.1 MB,PNG,2.07,16:9

פונקציונליות ייצוא

ייצוא CSV

מבנה קובץ CSV:

• שם קובץ - שם קובץ
• רוחב - רוחב בפיקסלים
• גובה - גובה בפיקסלים
• מידות - מידות מעוצבות (1920×1080)
• גודל קובץ (בתים) - גודל מדויק בבתים
• גודל קובץ - גודל מעוצב (2.4 MB)
• פורמט - סוג קובץ (JPEG, PNG, …)
• מגה-פיקסל - רזולוציה ב-MP
• יחס גובה-רוחב - יחס גובה-רוחב (16:9, 4:3, …)

שימושי CSV:

• ✅ ייבוא לאקסל/גוגל שיטס
• ✅ מערכות מסדי נתונים
• ✅ ניתוח נוסף בפייתון/R
• ✅ דיווח ותיעוד

ייצוא JSON

מבנה JSON:

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

שימושי JSON:

• ✅ עיבוד תוכנתי (JavaScript, Python, …)
• ✅ אינטגרציית API
• ✅ מסדי נתונים (MongoDB, PostgreSQL JSON)
• ✅ יישומי ווב

מיון וסינון

מיון לפי קריטריונים שונים

לפי שם (א-ת):

• מיון אלפביתי של קבצים
• שימושי עבור תיקיות מאורגנות

לפי מידות (הגדול ביותר תחילה):

• מיון לפי מספר הפיקסלים הכולל
• זיהוי מהיר של התמונות הגדולות ביותר

לפי גודל קובץ:

• מהגדול לקטן ביותר
• מציאת תמונות לאופטימיזציה

לפי פורמט:

• קיבוץ לפי סוג (JPG, PNG, WebP)
• סקירה של פיזור הפורמטים

מפרט טכני

פורמטים נתמכים

מגבלות וביצועים

מספר תמונות מרבי:

• מגבלה תיאורטית: בלתי מוגבל
• מגבלה מעשית מומלצת: 100-200 בבת אחת
• תלוי ב: זיכרון RAM של הדפדפן, גודל התמונות

מהירות עיבוד:

• תמונות קטנות (< 500 KB): < 10ms לכל אחת
• תמונות בינוניות (500 KB - 2 MB): 10-50ms
• תמונות גדולות (2-10 MB): 50-200ms

גודל תמונות:

• נתמך: מ-1×1px עד 10000×10000px+
• מגבלת Canvas: תלוי בדפדפן (בדרך כלל 16384×16384)

פרטיות ואבטחה

עיבוד מקומי

✅ עיבוד 100% בדפדפן שלך:

• תמונות אינן נשמרות בשרת
• ללא העלאה לענן
• ניתוח מיידי ללא שליחת נתונים
• עובד גם במצב לא מקוון (לאחר טעינת העמוד)

תאימות ל-GDPR

• ✅ ללא עיבוד בצד השרת
• ✅ ללא איסוף נתונים
• ✅ ללא עוגיות לפונקציונליות הווידג’ט
• ✅ הקבצים שלך לעולם אינם עוזבים את המכשיר שלך

שאלות נפוצות (FAQ)

טיפים לשימוש יעיל

בדיקה קבוצתית לפני העלאה

תהליך עבודה:

1. העלו את כל התמונות המיועדות לאינטרנט
2. מיין לפי גודל קובץ
3. זהה תמונות > 1 MB
4. בצע אופטימיזציה/כיווץ עבורן
5. ייצא CSV כרשימת בדיקה

הכנה לפלטפורמות שונות

בדיקה קבוצתית למדיה חברתית:

1. העלו את כל הפוסטים המוכנים
2. מיין לפי מידות
3. ודא יחס גובה-רוחב נכון לפלטפורמה
4. עבד מחדש את הלא תואמים

ביקורת תוכן קיים

ביקורת תוכן אתר:

1. הורידו תמונות מהאינטרנט (wget, הורדה קבוצתית)
2. העלו למנתח
3. ייצאו CSV
4. נתחו באקסל (טבלאות ציר, סינון)
5. צרו תוכנית פעולה לאופטימיזציה

נתונים לדיווח

דיווח ללקוחות:

1. נתחו את התמונות שסופקו
2. ייצאו JSON/CSV
3. ייבאו לכלי דיווח
4. הציגו סטטיסטיקות (גודל ממוצע, פורמטים וכו’)

למפתחים

ייבוא CSV בשפות שונות

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

עיבוד JSON

Node.js:

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

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

// Filtrování velkých obrázků
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;

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

שימוש למקצועות שונים

צלמים

• בדיקת רזולוציה לפני שליחה
• קטלוג ארכיון
• רשימת בדיקה למסירת לקוח

מעצבי אתרים

• ביקורת נכסים
• תכנון נקודות שבירה רספונסיביות
• מיקוד אופטימיזציה

מנהלי מסחר אלקטרוני

• עמידה בתקני תמונות מוצר
• בקרת איכות
• הכנה להעלאה קבוצתית

משווקים

• בדיקת נכסי מדיה חברתית
• אימות חומרי קמפיין
• אופטימיזציה רב-פלטפורמית

מפתחים

• תכנון תגובת API
• עיצוב סכימת מסד נתונים
• אופטימיזציית ביצועים