Compressore di immagini gratuito online

Come funziona

1. Seleziona o trascina una o più immagini qui sopra.
2. Regola il cursore della qualità (più basso = file più piccolo, maggiore compressione).
3. Le immagini vengono compresse nel tuo browser · nulla viene caricato.
4. Scarica le immagini compresse una per una o tutte insieme.

Perché comprimere le immagini?

Le immagini pesanti rallentano i siti web, aumentano la frequenza di rimbalzo e danneggiano il tuo posizionamento su Google. Comprimere le immagini riduce le dimensioni del file del 50-80% con una perdita di qualità visiva minima. È essenziale per sviluppatori web, blogger, e-commerce e chiunque pubblichi contenuti online. Le immagini più leggere fanno anche risparmiare banda sui dispositivi mobili e migliorano i punteggi Core Web Vitals.

Cosa significa davvero compressione delle immagini

La compressione delle immagini copre due operazioni fondamentalmente diverse che condividono un nome. La compressione con perdita, usata da JPEG e WebP lossy, scarta dati dell'immagine che è improbabile l'occhio umano noti (gradazioni sottili nei dettagli d'ombra, rumore ad alta frequenza, sottocampionamento chroma per rapporti colore-vs-luminosità ottimizzati per la visione umana). L'output è più piccolo dell'input ma non può essere ricostruito bit per bit. La compressione senza perdita, usata da PNG, GIF, TIFF-LZW e WebP lossless, codifica i dati pixel esatti in modo più compatto usando algoritmi come DEFLATE (LZ77 + Huffman). L'output è più piccolo e la decompressione riproduce l'originale byte per byte. Quale sia giusta dipende dall'immagine: le fotografie tollerano la perdita magnificamente perché il loro contenuto è pieno di texture che l'occhio non può tracciare a livello di pixel; loghi, screenshot e grafica con transizioni di colore nette richiedono lossless perché ogni pixel è intenzionale.

Le impostazioni di qualità in un compressore JPEG (lo slider su questo strumento, 10-100%) controllano le tabelle di quantizzazione applicate dopo il passo DCT. A qualità 100 le tabelle arrotondano a malapena i coefficienti di frequenza; a qualità 50 arrotondano in modo aggressivo. Qualità più alta significa file più grandi con dettagli più fini; qualità più bassa significa file più piccoli con artefatti a blocchi visibili nelle aree piatte. Il default del 60% si trova nel punto dolce per uso web: di solito una riduzione della dimensione del file del 50-80% senza cambiamento percepibile su uno schermo tipico. Per stampa o lavori su display di grandi dimensioni, spingi all'80-90%. Per miniature o versioni adatte all'email, il 30-50% va bene.

Per PNG, lo slider qualità non si applica nel senso usuale perché PNG è sempre lossless. Quello che questo strumento fa effettivamente per gli input PNG è eseguire un passaggio DEFLATE più forte di quanto la maggior parte dei software di authoring (Photoshop, Affinity, Sketch) si preoccupi di fare di default; questo tipicamente comprime il 5-25% in meno della dimensione del file con zero cambiamenti dei pixel. Il dropdown Formato ti permette anche di convertire PNG in JPEG o WebP, che scambia lossless per un file molto più piccolo ma perde la trasparenza per l'output JPEG e (per contenuto fotografico) la garanzia lossless per WebP. L'opzione Larghezza Massima ridimensiona le immagini durante la compressione: una foto larga 4000 pixel ridimensionata a 1920 pixel risparmia il 75% sul conteggio dei pixel grezzi prima ancora che venga eseguita la compressione, quindi si somma alla riduzione della qualità.

Come funziona questo strumento sotto il cofano

Il motore di compressione è browser-image-compression di Donald Wong (GitHub: Donaldcwl/browser-image-compression, licenza MIT). È una libreria JavaScript pura, circa 95 KB minificati, che incapsula tre primitive del browser: la File API per leggere i byte, la Canvas API (o OffscreenCanvas quando disponibile) per decodificare, ridimensionare e ricodificare immagini JPEG/WebP, e UZIP (una piccola libreria DEFLATE) per gestire PNG senza passare attraverso Canvas. Quando rilasci un'immagine, il browser passa i byte alla libreria; la libreria sceglie il percorso in base al formato di input e all'output richiesto.

Per input JPEG e WebP, il percorso è decodifica-su-canvas, ridimensionamento opzionale alla Larghezza Massima configurata, poi chiamata a canvas.toBlob(mimeType, quality/100). L'encoder JPEG o WebP integrato nel browser fa la quantizzazione effettiva e la codifica Huffman. La qualità è il valore del tuo slider diviso per 100, passato come secondo argomento. Per input PNG mantenuti come PNG, la libreria salta interamente Canvas (un giro-canvas riraster izzerebbe inutilmente i dati lossless) e invece esegue UZIP direttamente sui chunk IDAT del file PNG, con il massimo sforzo di compressione. Ecco perché la compressione PNG-a-PNG qui è genuinamente lossless: i dati pixel non vengono mai decodificati e ricodificati, solo il wrapping DEFLATE viene stretto.

Quando OffscreenCanvas è supportato (Chrome, Edge, Safari, Firefox moderni), il pesante lavoro di decodifica-ridimensionamento-codifica gira dentro un Web Worker, mantenendo il thread UI principale reattivo. Puoi rilasciare un lotto di 20 foto e continuare a scorrere la pagina mentre ognuna viene elaborata. Sui browser più vecchi, la libreria ripiega sul thread principale, che funziona ancora ma blocca la pagina durante lavori grandi. L'intera pipeline gira dentro la tua scheda. La libreria viene caricata una volta da un CDN (circa 95 KB minificati) alla prima visita, poi messa in cache. Nessun contenuto del file lascia mai il browser. Apri la scheda Network in DevTools mentre comprimi un lotto e vedrai il fetch della libreria una tantum ma nient'altro.

Una breve storia dei formati di compressione delle immagini

• DCT, 1972-1974. Nasir Ahmed propose la trasformata coseno discreta come metodo per la compressione delle immagini nel 1972; l'algoritmo formale fu pubblicato con T. Natarajan e K. R. Rao nel 1974. Questa singola trasformata matematica sta sotto ogni file JPEG, MPEG e video H.26x nel mondo oggi.
• JPEG, 1992. Il Joint Photographic Experts Group (formato nel 1986) standardizzò JPEG come ITU-T T.81 / ISO/IEC 10918-1 nel 1992. Blocchi DCT 8x8, colore YCbCr con sottocampionamento chroma opzionale, tabelle di quantizzazione ottimizzate per la visione umana. Il formato che ha reso possibile il web ricco di foto.
• PNG, 1996. Creato all'IETF come RFC 2083 per sostituire GIF dopo che le rivendicazioni di brevetto LZW di Unisys minacciarono il web aperto. Compressione DEFLATE (LZ77 + Huffman), sempre lossless, trasparenza alpha completa, nessuna gravità di brevetto. La specifica 3rd Edition (W3C, 2023) ha aggiunto HDR, animazione APNG e metadati EXIF ufficialmente.
• WebP, 2010. Google ha rilasciato WebP come formato per immagini fisse basato sulla codifica intra-frame del codec video VP8. WebP lossy è il 25-34% più piccolo di JPEG a qualità visiva comparabile; WebP lossless è circa il 26% più piccolo di PNG. L'adozione ha impiegato un decennio; entro il 2026 oltre il 96% dei browser nel mondo lo supporta.
• AVIF, 2019. L'Alliance for Open Media ha rilasciato AVIF come variante per immagini fisse del codec video AV1. Circa il 50% più piccolo di JPEG a qualità comparabile. Il supporto browser è ora del 95%+ ma il supporto degli encoder negli strumenti di authoring quotidiani (Photoshop, Word, Slack) è in ritardo. Squoosh e ImageMagick possono produrre AVIF oggi; la maggior parte delle fotocamere e dei telefoni non possono.
• HEIC, 2017. Apple ha adottato HEIF/HEIC basato su H.265 come formato foto predefinito dell'iPhone. Circa la metà della dimensione del JPEG equivalente. Gravato da royalty, quindi raramente servito sul web aperto. La maggior parte degli uploader online (incluso questo strumento) accettano HEIC solo dopo una conversione desktop a JPEG; quella conversione è il flusso di lavoro quotidiano per inviare foto dal telefono a un destinatario non Apple.

Formati supportati

• JPEG · Ideale per foto e immagini complesse. Compressione con perdita e qualità regolabile.
• PNG · Ideale per grafiche, loghi e immagini con trasparenza.
• WebP · Il formato moderno di Google, offre file più piccoli di JPEG/PNG a parità di qualità.

Flussi di lavoro di compressione reali

• Immagini per blog e siti web. Un JPEG da 2 MB direttamente da una fotocamera del telefono vs un JPEG compresso da 250 KB: identici all'occhio umano su uno schermo tipico, ma il file più piccolo si carica circa 8 volte più velocemente. I punteggi Core Web Vitals (LCP) migliorano direttamente. La maggior parte delle pagine con foto multiple vede i maggiori guadagni di prestazioni Lighthouse dalla compressione delle immagini, non dall'ottimizzazione di JavaScript o CSS.
• Caricamenti sui social media. Instagram, Twitter, Facebook, LinkedIn ricomprimono tutti le immagini al caricamento usando i loro algoritmi. Comprimere prima ti dà il controllo su cosa viene sacrificato; caricare foto grezze significa che la piattaforma fa quelle scelte per te, spesso con degradazione visibile.
• Allegati email. La maggior parte dei provider limita gli allegati a 25 MB per messaggio (Gmail, Outlook, Apple Mail). Comprimere una cartella di foto da ~50 MB a ~10 MB ti permette di inviare tutto in una singola email invece di dividere su più invii o passare a un link di condivisione cloud.
• Foto prodotto e-commerce. I cataloghi di prodotti con centinaia o migliaia di foto vedono grandi bollette di banda CDN e caricamenti pagina lenti. Comprimere l'intera libreria taglia entrambi. I venditori Shopify, Etsy e Amazon comunemente comprimono prima del caricamento per abbassare i costi di hosting e migliorare il ranking di ricerca.
• Portfoli pesanti di screenshot. I portfoli di design UI sono pesanti di PNG perché gli screenshot hanno transizioni di colore nette dove gli artefatti JPEG sarebbero visibili. PNG-a-PNG tramite DEFLATE più stretto tipicamente risparmia il 10-20% con zero cambiamenti di pixel, utile per i siti portfolio di designer che hanno bisogno di rimanere veloci senza sacrificare la qualità di rendering.
• Riduzione di archivio. Una foto da 12 megapixel da un telefono è eccessiva per un album di condivisione familiare che verrà visualizzato solo sugli schermi. Ridimensiona a 4 megapixel all'80% di qualità: il risultato sembra identico su ogni dispositivo che la vedrà mai, e l'archivio si riduce a un quinto della dimensione originale. Gli originali restano al sicuro sul disco sorgente; le versioni compresse vanno alla condivisione o al backup.

Trappole comuni e cosa significano

• Ricomprimere un JPEG più volte lo degrada. Ogni salvataggio JPEG riesegue il passo di quantizzazione DCT, perdendo dettaglio che non puoi mai recuperare. Le perdite sono sottili al primo passaggio e ovvie al terzo o quarto. Comprimi sempre dalla sorgente di qualità più alta che hai (il file fotocamera originale, l'esportazione dal tuo strumento di design), non da un JPEG precedentemente compresso che hai salvato la settimana scorsa. Se hai bisogno di fare regolazioni, conserva una copia master in PNG o TIFF.
• PNG-a-JPEG perde la trasparenza. JPEG semplicemente non ha canale alpha nella specifica del formato. Qualsiasi pixel trasparente diventa bianco solido (o qualunque cosa il tuo encoder sostituisca) quando converti PNG in JPEG. Per loghi, icone, screenshot con sfondi trasparenti o qualsiasi grafica con un canale alpha, resta in PNG o passa a WebP, entrambi i quali preservano la trasparenza.
• JPEG-a-PNG rende il file più grande. La compressione DEFLATE di PNG è eccellente con gradienti lisci e grandi aree solide, terribile con i pattern di rumore ad alta frequenza che la compressione JPEG lascia dietro. Convertire un JPEG in PNG spesso raddoppia o triplica la dimensione del file senza guadagno di qualità. Se hai bisogno di lossless da un JPEG, sei già in ritardo: l'informazione originale è andata. La conversione ha senso solo se hai specificamente bisogno della trasparenza di PNG o di uno strumento che non accetterà JPEG.
• I metadati EXIF vengono rimossi per default. La libreria browser-image-compression di default scarta i metadati EXIF (info fotocamera, coordinate GPS, data di cattura, profilo colore ICC) durante la ricompressione. Per uso web di solito è una funzionalità (le coordinate GPS che trapelano sono un vero problema di privacy). Per fotografi che archiviano con metadati intatti, questo strumento non è adatto; usa un compressore desktop come ImageOptim o jpegtran con il flag esplicito preserve metadata.
• I profili colore potrebbero non sopravvivere. Un profilo colore ICC incorporato (sRGB, Adobe RGB, ProPhoto) dice ai display come interpretare i valori dei pixel. La ricodifica basata su Canvas può scartare il profilo incorporato e taggare l'output come sRGB. Per l'uso ordinario dello schermo va bene perché quasi tutto è sRGB comunque. Per lavoro di prep stampa, prep foto color-managed o consegne wide-gamut, usa uno strumento color-aware (Photoshop Export As, Affinity, RawTherapee) che preservi esplicitamente i dati del profilo.
• Immagini molto grandi possono crashare una scheda del browser mobile. Decodificare un'immagine in Canvas ha bisogno di RAM proporzionale alle sue dimensioni: una foto da 24 megapixel (6000x4000 pixel) ha bisogno di circa 96 MB solo per il buffer pixel RGBA, più memoria di lavoro per l'encoder. I dispositivi mobile con 4 GB di RAM potrebbero avere la scheda terminata dal sistema operativo prima del completamento della codifica. Ridimensiona l'input o usa un browser desktop per foto molto grandi.

Privacy: le immagini restano sul tuo dispositivo

Ogni compressore di immagini cloud (TinyPNG, Compressor.io, Optimizilla, gli strumenti immagine di Smallpdf, l'endpoint compress di Pixlr, le decine di servizi compress image online) carica il tuo file sui server dell'operatore, esegue il loro algoritmo di compressione e restituisce l'immagine più piccola come download. Le implicazioni sulla privacy sono non banali perché le foto contengono di routine contenuto identificabile: volti, indirizzi visibili sullo sfondo, screenshot di UI interne o documenti riservati, foto di bambini, foto scattate in spazi privati. La maggior parte degli operatori pubblica policy sulla privacy che si impegnano a eliminare i caricamenti entro un'ora o due e a crittografare in transito, e quelli più grandi (TinyPNG, Smallpdf) detengono la certificazione ISO/IEC 27001. Hanno forti ragioni commerciali per onorare quelle policy. Ma eliminato entro un'ora non è mai visto. Durante quell'ora il contenuto dell'immagine si trova nell'infrastruttura dell'operatore, accessibile a qualsiasi processo o persona con l'accesso appropriato, e visibile nei log e nei backup secondo qualsiasi policy di conservazione si applichi.

Questo compressore non carica mai nulla. La libreria browser-image-compression gira interamente nella tua scheda; i byte dell'immagine sono letti dalla File API, elaborati in JavaScript (o in un Web Worker se OffscreenCanvas è disponibile), e l'output compresso viene restituito alla stessa scheda come un Blob scaricabile. Puoi verificare che non ci sia upload aprendo gli strumenti per sviluppatori del browser alla scheda Network prima di comprimere un lotto: nessuna richiesta fa fuoco che includa il contenuto della tua immagine. L'unico traffico di rete è il fetch della libreria una tantum (~95 KB) dal CDN alla prima visita, dopo di che la libreria viene messa in cache. Imposta il browser in modalità aereo dopo il caricamento della pagina e il compressore continua a funzionare sui file locali. Per foto con qualsiasi cosa di sensibile (volti, posizioni, screenshot interni), il compromesso lato browser vale chiaramente la pena di farlo.

Quando un altro strumento è la scelta giusta

• Elaborazione batch di 500+ immagini in una pipeline scriptata. Usa sharp in Node.js (la libreria di immagini server-side canonica), ImageMagick o GraphicsMagick sulla riga di comando, o Pillow in Python. Questi strumenti gestiscono migliaia di file senza i limiti di memoria del browser ed eseguono da job CI, hook di deploy o task cron.
• Garanzie lossless rigorose con uguaglianza di bit verificabile. Per PNG-a-PNG, questo strumento è genuinamente lossless perché UZIP non tocca i dati pixel. Per flussi di lavoro che richiedono verifica crittografica (imaging medico, prove legali), usa uno strumento desktop come ImageMagick con `-define png:compression-level=9` esplicito e verifica SHA-256 dei dati pixel decodificati.
• Conservazione del profilo colore di livello stampa. Adobe Photoshop, Affinity Photo o RawTherapee per lavoro di prep stampa con conservazione del profilo ICC, soft-proofing e output CMYK. La compressione basata su browser non può garantire flussi di lavoro color-managed perché Canvas opera in sRGB e può rimuovere i dati di profilo incorporati.
• Output AVIF per compressione di nuova generazione. browser-image-compression non produce AVIF dal 2026. Per codifica AVIF nel browser, usa Squoosh (anche Google, anche lato client); per AVIF da riga di comando, usa avifenc da libavif. AVIF produce file circa il 50% più piccoli di JPEG a qualità comparabile, ma l'encoder è computazionalmente costoso (10x più lento della codifica JPEG).

Domande frequenti

La compressione riduce la qualità dell'immagine?

Alla qualità predefinita del 60%, la maggior parte delle immagini appare quasi identica all'originale ma pesa il 50-80% in meno. Regola il cursore per trovare l'equilibrio giusto per le tue esigenze.

C'è un limite alla dimensione del file?

Ogni immagine può pesare fino a 50 MB. Poiché l'elaborazione avviene nel tuo browser, i file molto grandi possono richiedere qualche istante a seconda del dispositivo.

Le mie immagini vengono caricate su un server?

No. Tutta la compressione avviene localmente nel tuo browser. Le tue immagini non lasciano mai il tuo dispositivo, rendendo lo strumento completamente privato e sicuro.

Quale impostazione di qualità dovrei usare?

Per l'uso web, 60-70% è l'ideale. Per stampa o portfolio, prova 80-90%. Per la massima compressione (miniature, e-mail), va bene 30-50%.

Altre domande frequenti

Perché il mio output PNG è solo un po' più piccolo dell'originale?

PNG è lossless. I risparmi vengono interamente dal trovare una compressione DEFLATE più stretta degli stessi dati pixel, che tipicamente risparmia il 5-25% rispetto a quello che uno strumento di authoring (Photoshop, Sketch, Figma) ha scritto per default. Se il tuo PNG era già ben ottimizzato, non c'è molto spazio rimasto. Per ottenere una riduzione aggiuntiva significativa, o converti in WebP (che mantiene la trasparenza ed è tipicamente il 25% più piccolo di PNG) o accetta qualche perdita convertendo in JPEG (che può essere molto più piccolo ma rimuove la trasparenza).

Questo strumento funziona offline?

Dopo la prima visita, sì. La libreria browser-image-compression (circa 95 KB minificati) viene messa in cache dal browser al primo caricamento. Le visite successive al compressore funzionano interamente offline, finché la cache del browser non è stata cancellata nel frattempo. Puoi verificare abilitando la modalità aereo dopo aver aperto la pagina una volta e comprimendo un'immagine locale.

I miei dati EXIF (fotocamera, GPS, data di cattura) saranno preservati?

No, i metadati EXIF vengono rimossi durante la compressione per default. Per la condivisione web questo di solito è desiderabile (coordinate GPS e numeri di serie della fotocamera non dovrebbero trapelare), ma per fotografi che archiviano con metadati intatti questo strumento non è adatto. Usa un compressore desktop EXIF-aware come ImageOptim (macOS) o jpegtran con l'opzione `-copy all` per preservare i metadati.

Qual è la differenza tra il ridimensionamento alla Larghezza Massima e la riduzione di qualità?

Il ridimensionamento cambia le dimensioni dei pixel dell'immagine: una foto 4000x3000 ridimensionata a 1920x1440 ha il 75% di pixel in meno da codificare, il che taglia la dimensione del file prima ancora che venga eseguita qualsiasi compressione. La riduzione di qualità (lo slider) controlla quanto aggressivamente l'encoder JPEG o WebP arrotonda i suoi coefficienti DCT, il che rende i dati codificati più piccoli per pixel. I due si sommano: ridimensiona prima per ridurre il conteggio totale dei pixel, poi riduci la qualità di quello che rimane. Per un tipico flusso make this web-friendly, imposta larghezza massima 1920, qualità 70, e l'output è circa il 10-15% della dimensione originale.

Posso comprimere immagini HEIC dal mio iPhone?

Il supporto del browser per la decodifica di HEIC è limitato (Safari sui dispositivi Apple lo fa; Chrome e Firefox no). Sui browser non Apple questo strumento rifiuterà i file HEIC. Il flusso di lavoro per le foto iPhone è o cambiare l'impostazione iPhone (Camera → Formati → Più compatibile) per salvare direttamente JPEG, o convertire HEIC in JPEG una volta su un Mac o con uno strumento dedicato, poi eseguire quei JPEG attraverso questo compressore. Il foglio Condividi tramite di iCloud tipicamente converte in JPEG automaticamente quando si condivide con destinatari non Apple.

C'è un equivalente desktop o da riga di comando?

Diversi. Per l'automazione batch, sharp in Node.js è la libreria server-side standard e produce output quasi identico. ImageMagick (magick input.jpg -quality 70 output.jpg) e GraphicsMagick gestiscono file enormi ed eseguono da qualsiasi shell. jpegoptim e optipng sono ricodificatori JPEG e PNG specializzati che spesso comprimono qualche percento in più rispetto a strumenti generici. Per lavoro interattivo occasionale come questo strumento ma con più controlli, Squoosh (Google Chrome Labs, anche interamente client-side) supporta una gamma più ampia di formati incluso AVIF.

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