Công cụ Cắt Hình Ảnh Trực Tuyến Miễn Phí

Cách Cắt Một Hình Ảnh

1. Tải lên hoặc thả một hình ảnh ở trên.
2. Chọn một tỷ lệ khung hình có sẵn hoặc sử dụng "Tự do" cho bất kỳ hình dạng nào.
3. Kéo vùng chọn cắt đến khu vực bạn muốn giữ lại. Sử dụng các tay cầm ở góc để thay đổi kích thước.
4. Nhấp "Cắt Hình Ảnh" và tải xuống kết quả.

Một lịch sử ngắn về Cắt xén

Cắt xén lớn tuổi hơn chỉnh sửa kỹ thuật số hơn một thế kỷ. Để cắt xén một bức ảnh trong thời đại analog là một hành động vật lý: nó có nghĩa là quyết định nơi đặt một mặt nạ, lưỡi giá vẽ hoặc một miếng bìa cứng trước khi đèn máy phóng to phơi sáng bản in. Trong một phòng tối đang làm việc, máy phóng to chiếu một bản âm thông qua một thấu kính lên một tờ giấy nhạy sáng đặt phẳng trong một giá vẽ, một khung kim loại nặng với các dải có thể điều chỉnh chồng lên lề của giấy. Kéo các dải vào trong chỉ phơi sáng một cửa sổ nhỏ hơn của giấy. Đối với các biên tập viên ảnh tại báo và tạp chí, quy trình làm việc thậm chí còn vật chất hơn: các biên tập viên đánh dấu các quyết định cắt xén của họ trực tiếp trên một tờ tiếp xúc bằng bút chì mỡ, thường là đỏ nhưng đôi khi là xanh dương, vẽ các hình chữ nhật xung quanh phần của mỗi khung mà họ muốn phóng to. Bút chì mỡ được ưa thích hơn vì nó viết trên nhũ tương in bóng mà không bị nhoè. Henri Cartier-Bresson, nhân vật Magnum kinh điển, nổi tiếng từ chối thực hành đó, ông khẳng định việc in toàn khung và việc bố cục bên trong khung ngắm tại thời điểm bấm máy, coi bất kỳ sự cắt xén sau đó nào là gian lận trí tuệ chống lại màn trập. (Trường hợp ngoại lệ thường được trích dẫn của ông là hình ảnh năm 1932 Behind Gare Saint-Lazare, nơi ông đã chụp qua một lỗ hổng trên hàng rào và về mặt vật lý không thể di chuyển gần hơn để lấp đầy khung.) Ansel Adams đứng ở đầu kia: thực hành phòng tối tỉ mỉ của ông coi cắt xén là một trong nhiều công cụ để định hình bản in cuối cùng, bên cạnh burning, dodging, lọc tương phản và tẩy trắng có chọn lọc. Biểu tượng thanh công cụ cho cắt xén trong các trình chỉnh sửa hình ảnh hiện đại, hai góc vuông bao quanh một hình chữ nhật trống, là một bản vẽ cách điệu của các hướng dẫn giấy hình chữ L mà các nhiếp ảnh gia sử dụng trên các tờ tiếp xúc để khung các cắt xén tiềm năng bằng tay.

Các Tỷ Lệ Khung Hình Phổ Biến

Tỷ lệ khung hình mô tả tỷ lệ chiều rộng trên chiều cao. Các nền tảng mạng xã hội hiện đại mỗi nền tảng có một hoặc nhiều tỷ lệ "ưu tiên", và tải lên ở tỷ lệ sai hầu như luôn có nghĩa là nền tảng sẽ cắt hoặc letterbox thay mặt bạn, thường là tệ. Một công cụ cắt xén đưa bạn đến tỷ lệ phù hợp trước khi tải lên đang thực hiện công việc có ý nghĩa. Xác nhận đối với tài liệu nền tảng hiện tại cho công việc sản xuất, các thông số kỹ thuật trôi dạt, nhưng tính đến năm 2026:

• Instagram, bài đăng feed: vuông 1:1 tại 1080x1080, chân dung 4:5 tại 1080x1350 (hiện là định dạng tĩnh có engagement cao nhất vì nó chiếm thêm ~25% không gian màn hình dọc), phong cảnh 1.91:1 tại 1080x566. Stories và Reels: 9:16 tại 1080x1920. Ảnh hồ sơ: ít nhất 320x320, hiển thị dưới dạng hình tròn.
• Twitter/X, header 1500x500 (3:1, với nội dung an toàn nằm ở dải trung tâm 1500x360 và góc dưới bên trái bị che một phần bởi overlay ảnh hồ sơ trên desktop); ảnh hồ sơ tối thiểu 400x400 (800x800 cho retina), hiển thị dưới dạng hình tròn; thẻ hình ảnh trong luồng 1200x675 (16:9) để có bản xem trước sạch.
• Facebook & Open Graph, xem trước liên kết trên Facebook, LinkedIn, Slack, Discord và hầu hết các consumer khác của siêu dữ liệu OG: 1200x630 ở 1.91:1. Ảnh hồ sơ tối thiểu 360x360 (720x720 được ưa thích); ảnh bìa 820x312 desktop với vùng an toàn ở trung tâm 640x312.
• LinkedIn, biểu ngữ ảnh bìa hồ sơ cá nhân 1584x396 (4:1), với nội dung quan trọng bên trong trung tâm 1128x376 để sống sót cắt xén mobile; ảnh hồ sơ 400x400.
• YouTube, thumbnail video 1280x720 (16:9), dưới 2 MB, nội dung quan trọng bên trong vùng desktop trung tâm 1100x620 (mobile 960x540), với góc dưới bên phải để trống vì YouTube đặt dấu thời gian thời lượng ở đó. Biểu ngữ kênh 2560x1440, với dải hẹp hơn nhiều 1546x423 an toàn trên mọi thiết bị.
• TikTok, 9:16 tại 1080x1920. Thuật toán For You được tối ưu hóa xung quanh nội dung dọc toàn màn hình.
• Pinterest, pin chuẩn 1000x1500 (2:3). Các pin cao hơn 1:2.1 bị cắt trong feed.
• In (ISO 216 series-A), 1:√2 ≈ 1:1.414. DIN 476 của Walter Porstmann ngày 18 tháng 8 năm 1922 đã hệ thống hóa tỷ lệ (đề xuất sớm nhất được biết đến là một bức thư ngày 25 tháng 10 năm 1786 từ Lichtenberg đến Beckmann tại Göttingen). A4 là 210x297 mm; US Letter là 8.5x11 in (1:1.294) và không thể thay thế cho nhau.

Tỷ lệ Điện ảnh, Nguồn gốc của các Preset Rộng

Tỷ lệ Academy (1.375:1, thường được gọi là 4:3 trong cuộc trò chuyện thông thường). Phim câm được quay ở khoảng 4:3 sử dụng toàn bộ khung 35 mm; khi âm thanh quang học trên phim đến vào cuối những năm 1920, dải nhạc phim ăn vào vùng hình ảnh. Academy of Motion Picture Arts and Sciences đã đáp ứng với một chỉ thị vào ngày 16 tháng 2 năm 1932 xác định kích thước khẩu độ mới, kết quả là một khung 1.375:1, được đặt tên là tỷ lệ Academy, và hầu như mọi bộ phim Hollywood giữa năm 1932 và 1952 đều được quay ở định dạng này. CinemaScope (2.55:1 → 2.35:1 → 2.39:1). Kỹ thuật đằng sau nó có niên đại từ những năm 1920, khi nhà phát minh người Pháp Henri Chrétien đăng ký bằng sáng chế cho thấu kính dị hình Hypergonar. 20th Century Fox đã ký một thỏa thuận với ông vào ngày 12 tháng 1 năm 1953 và thông báo vào ngày 2 tháng 2 năm 1953 rằng tất cả các sản xuất Fox trong tương lai sẽ sử dụng công nghệ này; The Robe ra mắt vào tháng 9 năm 1953 với tư cách là phim CinemaScope thương mại đầu tiên. Tỷ lệ ban đầu là 2.55:1; khi các bản nhạc được kết hợp vào năm 1956, nó thu nhỏ xuống 2.35:1; SMPTE 195-1993 đã xác nhận 2.39:1 là tiêu chuẩn hiện đại. American widescreen flat (1.85:1), Universal Pictures giới thiệu nó vào ngày 20 tháng 5 năm 1953 với Thunder Bay; không dị hình, đạt được bằng hard-matting trên và dưới. 16:9 (1.7777...:1) được Kerns H. Powers của SMPTE HDTV Working Group đề xuất lần đầu vào năm 1984, người đã chọn nó làm điểm giữa hình học giữa các tiêu chuẩn điện ảnh thời đó. ITU đã áp dụng nó làm tiêu chuẩn HDTV quốc tế vào năm 1990; FCC đã áp dụng ATSC vào năm 1996; các chương trình phát sóng ATSC đầu tiên lên sóng vào ngày 28 tháng 10 năm 1998. Mọi tivi hiện đại, màn hình, màn hình laptop, thumbnail YouTube và tín hiệu HDMI vẫn chính thức là 16:9.

Quy tắc Một phần ba, Một Quy tắc Bố cục năm 1797 vẫn được Sử dụng

Cụm từ "quy tắc một phần ba" xuất hiện trong Remarks on Rural Scenery của John Thomas Smith, xuất bản năm 1797. Smith là một nhà điêu khắc và nhà nghiên cứu đồ cổ người Anh; cuốn sách của ông được cho là một bộ sưu tập gồm hai mươi bản khắc của các căn nhà nhỏ với văn bản về cảnh quan đẹp. Trong khi đi qua, Smith trích dẫn một bài giảng năm 1783 của Sir Joshua Reynolds về sự cân bằng của sáng và tối trong hội họa, sau đó đề xuất mở rộng cùng logic "đến quy tắc hai phần ba", đặt ra cái mà nhiều thế kỷ sau sẽ trở thành phương pháp bố cục chuẩn cho nhiếp ảnh nghiệp dư và chuyên nghiệp. Các công cụ cắt xén thể hiện quy tắc bằng cách phủ một lưới 3x3 lên vùng chọn cắt xén trực tiếp; căn chỉnh đường chân trời, một chiều dọc mạnh (thân cây, một người), hoặc một điểm tiêu điểm với một trong bốn nút giao nhau là lời khuyên tiêu chuẩn. Ngoài một phần ba, một số công cụ hỗ trợ bố cục khác đã trở thành các overlay tiêu chuẩn trong các công cụ cắt xén nghiêm túc: tỷ lệ vàng (≈1.618:1), đôi khi được mô tả là cảm hứng toán học sâu sắc hơn mà quy tắc một phần ba là một sự đơn giản hóa của nó, đặt các đường phân chia của nó ở khoảng 0.382 và 0.618 trên đường ngang khung; xoắn ốc Fibonacci xuất hiện từ việc vẽ các hình vuông nhỏ dần với các cạnh tuân theo 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13... và là thứ mà các bố cục tranh Phục hưng thường được phân tích đối chiếu; phương pháp đường chéo / tam giác vàng vẽ một đường chéo qua khung và một đường vuông góc từ mỗi góc đối diện, phù hợp cho các cảnh có đường xiên mạnh. Công cụ này hiện không hiển thị các overlay đó, một giới hạn phạm vi được ghi nhận và một cơ hội trung thực cho công việc trong tương lai.

Cắt xén Thực sự Xảy ra Như thế nào, Canvas API

HTML Canvas API, kể từ đặc tả canvas WHATWG ban đầu, đã hỗ trợ một phương thức duy nhất thực hiện công việc nặng nề về hình học của việc cắt xén: CanvasRenderingContext2D.drawImage(). Nó được quá tải với ba dạng, dạng thứ ba, dạng chín-đối số, là dạng cắt xén: drawImage(image, sx, sy, sWidth, sHeight, dx, dy, dWidth, dHeight). Bốn đối số số đầu tiên xác định hình chữ nhật nguồn, một tiểu vùng của hình ảnh nguồn để trích xuất. Bốn đối số tiếp theo xác định hình chữ nhật đích trên canvas nơi tiểu vùng đó sẽ được vẽ, với việc thu phóng ngầm nếu đích được định kích thước khác. Để cắt xén không thu phóng, bạn định kích thước canvas đích để khớp chính xác với hình chữ nhật nguồn và vẽ với dx = 0, dy = 0, dWidth = sWidth, dHeight = sHeight, đây chính là điều công cụ này làm. Lệnh gọi đơn lẻ này là trái tim đập của bất kỳ công cụ cắt xén dựa trên trình duyệt nào. Khi các pixel đã ở trên canvas, đường dẫn xuất chuẩn là canvas.toBlob(), tuần tự hóa canvas thành một Blob với kiểu MIME đã chọn (PNG, JPEG, WebP). Canvas API cũng cung cấp một hàm liền kề mạnh mẽ, createImageBitmap(), có tùy chọn imageOrientation: 'from-image' áp dụng bất kỳ xoay EXIF-orientation nào có trong JPEG trước khi bitmap được trả lại, không có nó, các bức ảnh chụp trên điện thoại cầm ngang sẽ xuất hiện xoay 90° trên canvas. drawImage() 9-đối số đã có sẵn baseline rộng rãi kể từ tháng 7 năm 2015, có nghĩa là mọi trình duyệt được sử dụng hiện đại đều hỗ trợ nó.

Lossless vs Mã hóa Lại: Một Cảnh báo về JPEG

Một cảnh báo nhỏ nhưng quan trọng cho bất kỳ công cụ cắt xén dựa trên trình duyệt nào: Canvas API luôn rasterizes và mã hóa lại. Nếu bạn tải lên một JPEG, thả nó lên canvas, cắt xén với drawImage() và xuất với toBlob('image/jpeg', 0.92), bạn vừa thực hiện một chu kỳ lượng tử hóa DCT có tổn thất thêm lên trên bản gốc. Hiện tượng này được gọi là mất mát thế hệ, và JPEG nổi tiếng dễ bị mất nó, mỗi lần lưu lại giới thiệu lỗi lượng tử hóa mới trong các hệ số biến đổi cosin rời rạc; chroma subsampling tổng hợp hiệu ứng qua các lần lưu, với các kênh chroma trở nên ngày càng mềm hơn và các ranh giới màu chảy máu. Việc hình dung nổi tiếng của Cloudinary cho thấy một JPEG được lưu lại năm mươi lần xuống cấp thành một biếm họa có thể nhận ra nhưng bị hư hỏng rõ ràng của chính nó. Lời khuyên tiêu chuẩn là giữ một bản sao gốc chưa sửa đổi của bất kỳ hình ảnh nào bạn có thể muốn chỉnh sửa lại. Tuy nhiên, có một thủ thuật đặc biệt cho phép JPEG được cắt xén mà không cần mã hóa lại, miễn là một số ràng buộc hình học được đáp ứng. Nén JPEG hoạt động trên các khối pixel 8x8 (hoặc macroblock 16x16 với chroma subsampling). Nếu các ranh giới cắt xén rơi chính xác trên các cạnh khối này, cái mà đặc tả JPEG gọi là ranh giới iMCU, vùng được cắt xén có thể được trích xuất bằng cách sắp xếp lại các hệ số DCT nén hiện có mà không bao giờ giải mã chúng trở lại thành pixel. Triển khai kinh điển là jpegtran, tiện ích dòng lệnh được vận chuyển cùng với libjpeg của Independent JPEG Group, do Tom Lane tổ chức và phát hành lần đầu vào ngày 7 tháng 10 năm 1991. Canvas API không có tương đương, cắt xén JPEG dựa trên trình duyệt luôn mã hóa lại; điều tốt nhất một công cụ có thể làm là chọn một thiết lập chất lượng cao (công cụ này sử dụng 92%, là bảo thủ và có năng lực về mặt thị giác). Đối với PNG và WebP-lossless, tình hình khác: các định dạng đó mã hóa pixel một cách quyết định, vì vậy một lần cắt xén theo sau bằng một lần lưu lại trong cùng định dạng là bit-perfect trên các pixel được cắt xén. PNG là định dạng đầu ra được khuyến nghị cho bất kỳ cắt xén nào mà việc bảo toàn pixel quan trọng hơn kích thước tệp, ví dụ, một ảnh chụp màn hình hoặc một mockup UI.

Sự kiện Touch và Pointer, Tại sao các Tay cầm phải đủ Lớn

Cho đến khi đặc tả Pointer Events trưởng thành, việc xây dựng một tay cầm kéo duy nhất hoạt động chính xác trên chuột desktop, ngón tay trên màn hình cảm ứng và bút stylus trên máy tính bảng yêu cầu phải sử dụng ba họ sự kiện. Pointer Events Level 2 đạt trạng thái W3C Recommendation vào ngày 4 tháng 4 năm 2019, thống nhất chúng thành một họ sự kiện mạch lạc duy nhất với pointerdown, pointermove, pointerup và một thuộc tính pointerType phơi bày lớp thiết bị cơ bản. Đối với các phần đối diện với người dùng của một công cụ cắt xén, các tay cầm góc bạn kéo để thay đổi kích thước lựa chọn cắt xén, và vùng trung tâm bạn kéo để di chuyển nó, công thái học cảm ứng quan trọng. Các hướng dẫn nền tảng hội tụ trên một số tương tự: Apple Human Interface Guidelines xác định một mục tiêu hit tối thiểu 44x44 điểm; Material Design xác định 48x48 dp; WCAG 2.5.5 (Cấp AAA, "Kích thước Mục tiêu") yêu cầu 44x44 pixel CSS; WCAG 2.5.8 (Cấp AA, "Kích thước Mục tiêu (Tối thiểu)", được thêm vào WCAG 2.2) yêu cầu tối thiểu 24x24 pixel CSS, với các ngoại lệ về khoảng cách. Hàm ý thực tế: một tay cầm góc được vẽ như một hình vuông nhỏ 8x8 pixel rất khó nắm trên điện thoại. Trang trí có thể nhìn thấy có thể nhỏ, nhưng vùng hit cơ bản nên mở rộng bằng padding trong suốt để mục tiêu hiệu quả đáp ứng ít nhất ngưỡng WCAG AA 24x24, lý tưởng là 44x44 của hướng dẫn AAA / Apple.

Cảnh quan Thư viện, và Tại sao Công cụ này Không Sử dụng Bất kỳ Cái nào

Thư viện cắt xén phía client mã nguồn mở chiếm ưu thế là Cropper.js của Chen Fengyuan, được cấp phép MIT, với khoảng 13,8k sao GitHub và khoảng 1,4 triệu lượt tải xuống npm hàng tuần tính đến đầu năm 2026. Bộ tính năng của nó toàn diện: cảm ứng và chuột, zoom bánh xe chuột và pinch, free-rotate, lật ngang và dọc, nhiều chế độ tỷ lệ khung hình, một hình ảnh có thể di chuyển bên trong một khung cắt xén cố định và các event hook phong phú. react-image-crop của Dominic Tobias là một component dành riêng React được tinh giản, được cấp phép ISC, dưới 5 KB gzipped. Pintura của PQINA là một trình chỉnh sửa hình ảnh JavaScript thương mại bao gồm cắt xén cùng với resize, xoay, lọc, chú thích, sticker, watermark và công cụ redaction, được bán theo các tầng đăng ký từ khoảng $13 đến $317 mỗi tháng, được sử dụng bởi các công ty bao gồm Dropbox, Square và ConvertKit. smartcrop.js của Jonas Wagner (2014) là một thuật toán cắt xén nhận biết nội dung sử dụng các heuristic xử lý hình ảnh (độ bão hòa màu, phát hiện cạnh) để tự động tìm một cắt xén hợp lý về mặt thẩm mỹ thay vì chờ đợi đầu vào của người dùng. Công cụ này cố ý không sử dụng bất kỳ cái nào trong số đó, nó là một triển khai nhỏ, mục đích đơn lẻ, không có framework. Nó không cố gắng cạnh tranh với Cropper.js về độ rộng tính năng; nó được điều chỉnh cho một lượt truy cập duy nhất, một hình ảnh duy nhất, một cắt xén duy nhất, một lượt tải xuống duy nhất, không có tải lên, không có tài khoản và không có thẻ script được kéo từ CDN.

Quyền riêng tư: Tại sao chỉ-Trình duyệt Quan trọng ở đây

Các bộ cắt xén phía máy chủ (iLoveIMG, Adobe Express, Canva và hầu hết các trang web "online image cropper") yêu cầu tải lên hình ảnh của bạn lên một máy chủ bên thứ ba. iLoveIMG ghi nhận một chính sách xóa hai giờ; Adobe Express và Canva có các điều khoản tương tự nhưng thay đổi. Ngay cả với việc xóa cẩn thận nhất, việc tải lên chính nó là một sự kiện mạng có thể được ghi nhật ký, chặn hoặc vi phạm. Đối với những bức ảnh kỳ nghỉ thông thường thì điều này tốt. Đối với những bức ảnh cá nhân với siêu dữ liệu EXIF GPS, quét tài liệu chứa PII (trang hộ chiếu, thẻ ID, tài liệu thuế, biểu mẫu bảo hiểm), ảnh chụp màn hình UI công việc nội bộ, hình ảnh y tế hoặc bất cứ điều gì khác mà bạn không muốn được sao chép vào ổ cứng của người lạ, "hình ảnh ở lại trên thiết bị của tôi" là kiến trúc an toàn duy nhất. Công cụ này chạy toàn bộ pipeline cắt xén, chọn tệp, giải mã, cắt xén canvas, mã hóa lại, tải xuống, cục bộ trong trình duyệt của bạn qua JavaScript. Không có tải lên, không có cuộc gọi API, không có mục nhật ký. Bạn có thể xác minh bằng cách mở tab Network của DevTools khi bạn cắt xén: không có yêu cầu đi ra nào mang dữ liệu hình ảnh. Tốt hơn nữa, đưa trang offline (chế độ máy bay) sau khi tải xong và xác nhận cropper vẫn hoạt động, bằng chứng thực nghiệm mạnh nhất rằng không có gì được tải lên.

Câu hỏi thường gặp

Cắt có làm giảm chất lượng hình ảnh không?

Không. Cắt sẽ trích xuất khu vực đã chọn ở độ phân giải gốc. Điều duy nhất cần cân nhắc về chất lượng là định dạng đầu ra · JPEG sử dụng cài đặt chất lượng cao (92%) để giảm thiểu các tác phẩm nhiễu.

Tôi có thể cắt theo kích thước pixel chính xác không?

Vùng chọn cắt hiển thị kích thước pixel theo thời gian thực. Để có kích thước pixel chính xác, hãy sử dụng công cụ Image Resizer của chúng tôi sau khi cắt để chia tỷ lệ kết quả đến các kích thước chính xác.

Hình ảnh của tôi có được tải lên đâu đó không?

Không. Tất cả việc cắt diễn ra trong trình duyệt của bạn bằng Canvas API. Hình ảnh của bạn vẫn ở trên thiết bị của bạn suốt thời gian đó.

Tôi nên chọn tỷ lệ khung hình nào?

Khớp với nền tảng đích. Engagement feed Instagram ưu ái chân dung 4:5 (5:4 dọc, 1080x1350) hơn vuông 1:1; thumbnail YouTube là 16:9 (1280x720); TikTok và Instagram Stories/Reels là 9:16 dọc (1080x1920); xem trước liên kết Facebook/LinkedIn qua Open Graph là 1.91:1 (1200x630); pin chuẩn Pinterest là 2:3 (1000x1500). Đối với in, giấy series-A là 1:√2 (≈1:1.414); phim 35mm và hầu hết các cảm biến DSLR là 3:2; iPad và các bức ảnh 4:3 cũ hơn là 4:3. Sử dụng "Tự do" nếu bạn đang cắt xén cho nghệ thuật chứ không phải cho một nền tảng cụ thể.

Hình ảnh của tôi có được tải lên bất kỳ đâu không?

Không. Tất cả xử lý, chọn tệp, giải mã, lựa chọn cắt xén, mã hóa lại canvas, tải xuống, xảy ra cục bộ trong trình duyệt của bạn qua JavaScript và HTML Canvas API. Không có hình ảnh nào được gửi đến máy chủ, không có cuộc gọi API nào được thực hiện, không có mục nhật ký nào được tạo. Bạn có thể xác minh trong tab Network của DevTools khi bạn cắt xén, hoặc đưa trang offline sau khi tải xong và xác nhận cropper vẫn hoạt động. An toàn cho các bức ảnh cá nhân có GPS nhúng, quét tài liệu chứa PII, ảnh chụp màn hình UI công việc nội bộ hoặc bất kỳ hình ảnh nào bạn không muốn được sao chép vào ổ cứng của người lạ.

Cắt xén có loại bỏ siêu dữ liệu EXIF không?

Có, như một tác dụng phụ. Canvas API chỉ lưu trữ dữ liệu pixel, vì vậy các khối siêu dữ liệu EXIF, IPTC và XMP (mẫu camera, thiết lập phơi sáng, tọa độ GPS, thẻ bản quyền) không tồn tại qua round-trip, chúng biến mất khỏi đầu ra được cắt xén. Đây là một chiến thắng về quyền riêng tư khi bạn chia sẻ hình ảnh được cắt xén lên các diễn đàn hoặc ứng dụng chat không loại bỏ EXIF khi tải lên. Nếu bạn cần bảo tồn siêu dữ liệu (các nhiếp ảnh gia lưu trữ dữ liệu phơi sáng, quy trình làm việc nội dung yêu cầu thẻ bản quyền), đây là công cụ sai, hãy sử dụng convert của ImageMagick hoặc một thư viện chuyên dụng nhận biết EXIF rõ ràng bảo tồn siêu dữ liệu.

Công cụ liên quan