Vaizdų matmenų analizatorius internetu – masinė analizė

Kas yra vaizdų matmenų analizatorius?

Mūsų internetinis įrankis leidžia masiškai nustatyti bet kokio skaičiaus vaizdų matmenis, dydį ir techninius parametrus vienu metu. Visa informacija aiškiai pateikiama lentelėje, o duomenis galite eksportuoti kaip CSV arba JSON failą, kad galėtumėte toliau naudoti „Excel“, duomenų bazėse ar savo programose.

Kaip nustatyti vaizdų matmenis?

1. Įkelkite vaizdus – Nuvilkite juos arba spustelėkite norėdami pasirinkti (galite įkelti dešimtis ar net šimtus vienu metu)
2. Automatinė analizė – Įrankis iš karto nustato visus parametrus
3. Peržiūrėkite rezultatus – Matmenys, dydis, formatai, megapikseliai, kraštinių santykis
4. Eksportuokite duomenis – Atsisiųskite kaip CSV arba JSON tolesniam apdorojimui

Kokią informaciją apie vaizdus gausite?

📐 Matmenys (Plotis × Aukštis)

Plotis ir aukštis pikseliais:

• Tikslūs kiekvieno vaizdo matmenys
• Formatas: 1920 × 1080, 4000 × 3000 ir t.t.
• Svarbu: Tinklalapių dizainui, spausdinimui, socialinei žiniasklaidai

Naudojimo pavyzdys:

• Skiriamosios gebos patikrinimas prieš įkeliant į internetą
• Dydžio patvirtinimas spausdinimui (300 DPI)
• Nustatymas, ar vaizdai yra HD, Full HD, 4K

📦 Failo dydis

Dydis skirtingais vienetais:

• Formatas: baitai, KB, MB, GB
• Automatinis konvertavimas į tinkamiausią vienetą
• Bendras visų vaizdų dydis

Naudojimas:

• Dydžio patikrinimas prieš įkeliant (serverio limitai)
• Saugyklos optimizavimas
• Praleidumo planavimas atsisiuntimui

🖼️ Vaizdo formatas

Palaikomi formatai:

• JPEG/JPG – Dažniausias, suglaudinimas
• PNG – Skaidrumas, be nuostolių
• WebP – Modernus, mažo dydžio
• GIF – Animacija
• AVIF – Nauja karta
• SVG – Vektorinė grafika

🔢 Megapikseliai (MP)

Raiška, išreikšta megapikseliais:

• Skaičiavimas: (plotis × aukštis) / 1 000 000
• Pavyzdys: 4000×3000 = 12 MP

Kategorijos:

📊 Kraštinių santykis

Įprasti santykiai:

• 16:9 – HD vaizdo įrašai, monitoriai, TV
• 4:3 – Klasikinės nuotraukos, seni monitoriai
• 3:2 – DSLR fotoaparatai
• 1:1 – „Instagram“ kvadratas
• 21:9 – Itin platūs monitoriai
• 9:16 – Mobilus vaizdo įrašas (portretas)

Pasirinktiniai santykiai:

• Įrankis automatiškai apskaičiuoja ir nestandartinius santykius
• Pateikiama supaprastintu formatu (pvz., 683:512)

Praktinis naudojimas

📸 Fotografija ir Portfolio

Fotografams:

• ✅ Raiškos nuoseklumo patikrinimas portfolijoje
• ✅ Dydžio patvirtinimas prieš siunčiant klientui
• ✅ Sąrašo paruošimas atsarginiams vaizdams
• ✅ Archyvo katalogavimas

Darbo eiga:

1. Įkelkite visas nuotraukas iš fotosesijos
2. Patikrinkite, ar visos turi vienodus matmenis
3. Eksportuokite CSV su metaduomenimis duomenų bazei
4. Filtruokite pagal dydį arba formatą

🌐 Interneto kūrimas

Vaizdų optimizavimas internetui:

• ✅ Nustatymas, kurie vaizdai yra per dideli
• ✅ Patikra prieš įkeliant į TVS
• ✅ Reaguojančių lūžio taškų planavimas
• ✅ Esamo turinio auditas

Pavyzdys:

Tikslas: Visi pagrindiniai vaizdai turi būti 1920×1080px
1. Įkelkite visus pagrindinius vaizdus
2. Rikiuokite pagal matmenis
3. Nustatykite vaizdus su kitokiais matmenimis
4. Iš naujo apdorokite tik nesuderinamus vaizdus

🎨 Grafinis dizainas

Paruošimas įvairioms medijoms:

• ✅ Matmenų patikrinimas spausdinimui (DPI patikra)
• ✅ Reklamjuosčių dydžių patvirtinimas
• ✅ Socialinės žiniasklaidos dydžio atitiktis
• ✅ Daugiaplatformis išteklių valdymas

Rekomenduojami matmenys:

📱 Mobiliųjų programų kūrimas

Išteklių valdymas:

• ✅ @1x, @2x, @3x versijų patikrinimas
• ✅ Piktogramų dydžių patvirtinimas
• ✅ Paleidimo ekrano matmenys
• ✅ Nuoseklumo patikra

iOS pavyzdys:

Piktogramų dydžiai: 20×20, 29×29, 40×40, 60×60, 76×76, 83.5×83.5
Paleidimas: 1242×2688, 1125×2436 ir t.t.

🛒 Elektroninė komercija

Prekių vaizdai:

• ✅ Minimalios produktų raiškos patikrinimas
• ✅ Nuoseklumas tarp kategorijų
• ✅ Miniatiūros ir viso dydžio patikra
• ✅ Priartinimo vaizdo reikalavimai (2000×2000+)

Shopify/WooCommerce standartai:

• Produktų nuotraukos: Min. 1200×1200px
• Miniatiūros: 300×300px
• Priartinimas: 2000×2000px+

📊 Duomenų analizė

Vaizdų bibliotekos analizė:

• ✅ Vidutinio vaizdų dydžio nustatymas
• ✅ Atokvėpių identifikavimas (per dideli/maži)
• ✅ Formato pasiskirstymas
• ✅ Saugyklos auditas

Eksportavimas į 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

Eksportavimo funkcionalumas

CSV eksportas

CSV failo struktūra:

• Failo pavadinimas – Failo pavadinimas
• Plotis – Plotis pikseliais
• Aukštis – Aukštis pikseliais
• Matmenys – Suformatuoti matmenys (1920×1080)
• Failo dydis (baitais) – Tikslus dydis baitais
• Failo dydis – Suformatuotas dydis (2.4 MB)
• Formatai – Failo tipas (JPEG, PNG, …)
• Megapikseliai – Raiška MP
• Kraštinių santykis – Kraštinių santykis (16:9, 4:3, …)

CSV naudojimas:

• ✅ Importavimas į „Excel“ / „Google Sheets“
• ✅ Duomenų bazių sistemos
• ✅ Tolesnė analizė naudojant Python/R
• ✅ Ataskaitų teikimas ir dokumentavimas

JSON eksportas

JSON struktūra:

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

JSON naudojimas:

• ✅ Programinis apdorojimas (JavaScript, Python, …)
• ✅ API integravimas
• ✅ Duomenų bazės (MongoDB, PostgreSQL JSON)
• ✅ Interneto programos

Rikiavimas ir filtravimas

Rikiavimas pagal skirtingus kriterijus

Pagal pavadinimą (A-Z):

• Abėcėlinis failų rikiavimas
• Naudinga tvarkingiems aplankams

Pagal matmenis (didžiausi pirmiausia):

• Rikiavimas pagal bendrą pikselių skaičių
• Greitas didžiausių vaizdų nustatymas

Pagal failo dydį:

• Nuo didžiausių iki mažiausių
• Vaizdų optimizavimui paieška

Pagal formatą:

• Grupavimas pagal tipą (JPG, PNG, WebP)
• Formatų pasiskirstymo apžvalga

Techninės specifikacijos

Palaikomi formatai

Apribojimai ir našumas

Maksimalus vaizdų skaičius:

• Teorinis limitas: Neribotas
• Praktinis rekomenduojamas limitas: 100-200 vienu metu
• Priklauso nuo: Naršyklės RAM, vaizdų dydžio

Apdorojimo greitis:

• Maži vaizdai (< 500 KB): < 10ms kiekvienas
• Vidutiniai vaizdai (500 KB - 2 MB): 10-50ms
• Dideli vaizdai (2-10 MB): 50-200ms

Vaizdų dydis:

• Palaikomi: Nuo 1×1px iki 10000×10000px+
• „Canvas“ limitas: Priklauso nuo naršyklės (dažniausiai 16384×16384)

Privatumas ir saugumas

Vietinis apdorojimas

✅ 100% apdorojimas jūsų naršyklėje:

• Vaizdai NEĮKELIAMI į serverį
• Nėra įkėlimo į debesį
• Greita analizė be duomenų siuntimo
• Veikia neprisijungus (įkėlus puslapį)

GDPR atitiktis

• ✅ Nėra serverio pusės apdorojimo
• ✅ Nėra duomenų rinkimo
• ✅ Nėra slapukų valdiklio funkcionalumui
• ✅ Jūsų failai niekada nepalieka jūsų įrenginio

Dažniausiai užduodami klausimai (DUK)

Efektyvaus naudojimo patarimai

Masinis patikrinimas prieš įkėlimą

Darbo eiga:

1. Įkelkite visus internetui skirtus vaizdus
2. Rikiuokite pagal failo dydį
3. Nustatykite vaizdus > 1 MB
4. Optimizuokite/suglaudinkite juos
5. Eksportuokite CSV kaip kontrolinį sąrašą

Paruošimas įvairioms platformoms

Socialinės žiniasklaidos partijos patikra:

1. Įkelkite visus paruoštus įrašus
2. Rikiuokite pagal matmenis
3. Patvirtinkite tinkamą kraštinių santykį platformai
4. Perdarykite nesuderinamus

Esamo turinio auditas

Interneto turinio auditas:

1. Atsisiųskite vaizdus iš interneto (wget, masinis atsisiuntimas)
2. Įkelkite į analizatorių
3. Eksportuokite CSV
4. Analizuokite „Excel“ (apžvalgos lentelės, filtravimas)
5. Sukurkite veiksmų planą optimizavimui

Duomenys ataskaitoms

Klientų ataskaitos:

1. Analizuokite pateiktus vaizdus
2. Eksportuokite JSON/CSV
3. Importuokite į ataskaitų teikimo įrankį
4. Pateikite statistiką (vidutinis dydis, formatai ir t.t.)

Kūrėjams

CSV importas skirtingomis kalbomis

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 apdorojimas

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;

Naudojimas įvairioms profesijoms

Fotografams

• Raiškos patikrinimas prieš siuntimą
• Archyvo katalogavimas
• Kliento pristatymo kontrolinis sąrašas

Interneto dizaineriams

• Išteklių auditas
• Reaguojančių lūžio taškų planavimas
• Optimizavimo tikslinimas

Elektroninės komercijos vadovams

• Produktų vaizdų atitiktis
• Kokybės kontrolė
• Partijos įkėlimo paruošimas

Rinkodaros specialistams

• Socialinės žiniasklaidos išteklių patikra
• Kampanijos medžiagos patvirtinimas
• Daugiaplatformis optimizavimas

Kūrėjams

• API atsako planavimas
• Duomenų bazės schemos kūrimas
• Našumo optimizavimas