GV'den PFM'ye dönüştürücü

gv dosyalarınızı pfm'ye çevrimiçi & ücretsiz olarak dönüştürün

Dosyaları buraya bırakın. 1 GB maksimum dosya boyutu veya Kaydol
için
Facebook Amazon Microsoft Tesla Nestle Walmart L'Oreal

GV'i PFM'ye dönüştürme yöntemi

1

Dosyaları bilgisayar, Google Drive, Dropbox, URL'den veya sayfa üzerinden sürükleyerek seçin.

2

pfm ya da sonuç olarak ihtiyacınız olan diğer formatlardan birini seçin (200'den fazla format desteklenir)

3

Haydi dosyayı dönüştürün ve pfm dosyanızı hemen sonra indirebilirsiniz

Formatlar hakkında

GV, 1991 yilinda AT&T Labs Research'te gelistirmeye baslanan DOT grafik tanimlama dili) ile iliskilendirilmis bir dosya uzantısıdır; Graphviz (Graph Visualization Software) paketi tarafından grafiklerin, aglarin ve hiyerarsik iliskilerin yapılandırılmış diyagramlarını tanimlamak ve oluşturmak için kullanılır. Bir GV dosyası, bildirimsel bir sozdizimi kullanarak bir grafiği tanımlayan düz metin belgesidir: dugumler adlandirilir, kenarlar onları yönlü (digraph) veya yonsuz (graph) baglantilarla birleştirir ve özellikler şekil, renk, yazı tipi, etiket metni ve düzenleme ipuçları gibi görsel özellikleri kontrol eder. Graphviz düzenleme motorlari — dot (hiyerarsik), neato (yay modeli), fdp (kuvvete yönelik), circo (dairesel), twopi (radyal) ve sfdp (ölçeklenebilir kuvvete yönelik) — GV dosyalarını okur ve SVG, PNG, PDF ve PostScript gibi formatlarda oluşturulmuş çıktılar üretir. Dil, alt grafikler, kumeler, veritabanı semalari için kayıt seklinde dugumler, HTML benzeri etiket biçimlendirme ve hiyerarsik duzenlerde dugum konumlandirmasi üzerinde hassas kontrol için siralama kısıtlamalarını destekler. Önemli bir avantajı içeriğin duzenlemeden ayrilmasidir — grafik yapısı bildirimsel olarak belirtilir ve düzenleme algoritmasi tüm konumlandirmayi otomatik olarak işler; bu da görsel diyagramlama araçlarının gerektirdiği zahmetli elle düzenlemeyi ortadan kaldırır. Bu özellik, GV dosyalarını programatik olarak üretilen diyagramlar için ideal kılar: derleme sistemleri, belgelendirme ureticileri ve kod analiz araçları DOT sozdizimi uretip herhangi bir grafik arayüz olmadan profesyonel kalitede diyagramlar oluşturabilir. Graphviz açık kaynaklidir, tüm platformlarda mevcuttur ve DOT dili Jupyter defterleri, Doxygen ve birçok IDE eklentisi dahil sayisiz araç tarafından desteklenir.
Geliştirici: AT&T Labs Research
İlk yayın: 1991
PFM (Portable Float Map), yaklaşık 2001 yılında Paul Debevec tarafından tasarlanan, yüksek dinamik aralıklı görüntü verilerini Netpbm format ailesinin basitliğiyle saklamak için geliştirilmiş bir kayan noktalı raster görüntü formatıdır. PFM; PBM/PGM/PPM felsefesini — minimal başlık, ham veri, sıkıştırma yok — 32-bit IEEE kayan nokta örneklerine genişleterek OpenEXR gibi formatların kodlama yükü veya Radiance HDR'nın RGBE kodlamasının sınırlı aralığı olmadan HDR piksel değerlerine doğrudan erişim sağlar. Dosya yapısı kasıtlı olarak minimalisttir: i̇ki karakterli sihirli sayı (gri tonlama için 'Pf', renkli için 'PF'), sonraki satırda genişlik ve yükseklik, bir ölçek/bayt sırası göstergesi (küçük endian için negatif, büyük endian için pozitif, büyüklüğü ölçek faktörünü belirtir) ve ardından her piksel için ham 32-bit kayan nokta verileri. PFM dosyaları, gri tonlama için piksel başına bir kayan nokta veya renkli için piksel başına üç kayan nokta (RGB) saklar; sıkıştırma, alfa kanalı veya meta veri desteği yoktur. Format, Debevec'ın görüntü tabanlı aydınlatma ve ışık sahne yakalama çalışmalarının araştırma araçları arasında kolayca değiştirilebilecek doğrusal kayan nokta radyans değerlerini saklamak için basit ve belirsizlikten uzak bir yola ihtiyaç duyduğu HDR görüntüleme araştırma topluluğundan doğmuştur. Bir avantajı, HDR verisi için mutlak basitliktir: PFM, IEEE kayan nokta destekleyen herhangi bir dilde birkaç satır kodla okunabilir ve yazılabilir, kütüphane bağımlılığı yoktur — araştırma prototipleme ve özel araçlar arası hızlı veri alışverişi için idealdir. Formatın bilgisayarlı görme ve hesaplamalı fotoğrafçılık araştırma topluluğunda yaygın benimsenmesi de pratik bir güçlü yöndür — optik akış kıyaslamaları (Middlebury), derinlik tahmini veri setleri ve radyans alanı yakalamaları yaygın olarak PFM kullanır. Format; ImageMagick, OpenCV, HDR Shop ve Luminance HDR tarafından desteklenir.
Geliştirici: Paul Debevec
İlk yayın: 2001