Compressor de Imagens (JPG / WEBP / PNG)
Reduz o tamanho do ficheiro das imagens com qualidade ajustável e compara o antes e o depois lado a lado.
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A compressão de imagens é o processo de reduzir o tamanho do ficheiro de uma imagem digital preservando o máximo de qualidade visual possível. Existem duas estratégias fundamentais: a compressão com perdas, que descarta de forma permanente dados difíceis de detetar pelo olho humano (usada pelo JPEG e pelo WebP), e a compressão sem perdas, que codifica os dados de forma mais eficiente sem deitar nada fora (usada pelo PNG e pelo GIF). O JPEG alcança as suas notáveis reduções de tamanho através de uma técnica matemática chamada transformada de cosseno discreta (DCT), que converte blocos de píxeis em componentes de frequência e depois quantiza o detalhe de alta frequência menos importante. O WebP, apresentado pela Google em 2010, combina codificação preditiva moderna e codificação entrópica para entregar ficheiros cerca de 25 a 35 % mais pequenos do que o JPEG com qualidade visual equivalente.
Perguntas frequentes
É enviado algo para um servidor?
Que formato de saída dá o menor tamanho de ficheiro?
Qual é a diferença entre compressão com perdas e sem perdas?
Porque é que o meu ficheiro comprimido às vezes é maior do que o original?
Que nível de qualidade devo escolher para imagens da web?
Existe um limite de tamanho de ficheiro ou de resolução?
A compressão afeta as dimensões da imagem?
Como é que a compressão de imagens afeta os Core Web Vitals?
Posso comprimir imagens PNG com transparência?
Como é que a Canvas API se compara com ferramentas do lado do servidor como o ImageMagick?
Sobre Compressor de Imagens (JPG / WEBP / PNG)
Qualquer pessoa que publique conteúdo na web, envie fotografias por email ou faça a gestão de uma biblioteca multimédia beneficia da compressão de imagens. As lojas de comércio eletrónico comprimem rotineiramente milhares de fotografias de produtos para acelerar o carregamento das páginas. Os bloguistas reduzem as imagens principais para baixo dos 100 KB para manter altas as suas pontuações no Lighthouse. Os programadores de aplicações móveis comprimem os recursos das aplicações para reduzir o tamanho das transferências. Da perspetiva dos Core Web Vitals, as imagens grandes não otimizadas são a causa mais comum de uma má pontuação de Largest Contentful Paint (LCP), o que afeta diretamente o posicionamento nas pesquisas da Google.
Esta ferramenta executa todo o trabalho de compressão diretamente dentro do teu navegador usando a Canvas API do HTML. Quando carregas uma imagem, o navegador descodifica-a em dados de píxeis em bruto na memória; o Canvas volta a codificar esses píxeis ao nível de qualidade que escolheres. O resultado codificado é disponibilizado para transferência, os bytes da tua imagem nunca viajam para nenhum servidor. Não é necessária conta, não há escalões consoante o tamanho do ficheiro nem marca de água. A pré-visualização lado a lado permite-te ver exatamente que nível de qualidade estás disposto a aceitar antes de confirmares a transferência.
Alguns conselhos práticos: uma qualidade JPEG na ordem dos 75 a 85 % é geralmente indistinguível dos 100 % nas fotografias, ao passo que descer abaixo dos 60 % introduz artefactos de bloco visíveis. O PNG é sem perdas por natureza, por isso os controlos de "qualidade" no modo PNG afetam apenas a velocidade de compressão, não a fidelidade visual, mas passar uma captura de ecrã PNG para WebP a 80 % pode reduzir o seu tamanho em 60 % ou mais. Se o ficheiro comprimido sair maior do que o original, significa que a fonte já estava muito otimizada; experimenta um valor de qualidade mais baixo ou um formato de saída diferente. Compara sempre num zoom de 1:1 antes de decidires que o resultado é aceitável.
Das máquinas de fax ao WebP: a surpreendente história da compressão de imagens
As raízes da compressão de imagens remontam aos primeiros dias da tecnologia do fax. Na década de 1970, os engenheiros desenvolveram a norma de fax Grupo 3, que usava a codificação por comprimento de sequências para transmitir documentos digitalizados a preto e branco mais depressa pelas linhas telefónicas, essencialmente o primeiro uso generalizado da compressão de imagens na tecnologia de consumo. A norma JPEG, que viria a definir como uma geração armazenou e partilhou fotografias, foi formalizada pelo Joint Photographic Experts Group em 1992 após quase uma década de investigação. O seu algoritmo de transformada de cosseno discreta foi inspirado por um trabalho publicado por Nasir Ahmed em 1974, originalmente proposto para a compressão de voz.
O formato GIF, apresentado pela CompuServe em 1987, tornou-se o formato de imagem dominante da web primitiva em parte porque usava o algoritmo de compressão sem perdas LZW, que mantinha os tamanhos de ficheiro geríveis nas ligações por modem. O PNG foi criado em 1996 como uma alternativa aberta e livre de patentes ao GIF, oferecendo compressão sem perdas superior e suporte a cores completas. Entretanto, o apetite da web por imagens mais ricas levou os investigadores a desenvolver códecs cada vez mais sofisticados: o JPEG 2000 chegou em 2000 com compressão baseada em wavelets, o WebP foi lançado em 2010, o AVIF (baseado no códec de vídeo AV1) surgiu em 2019 e o JPEG XL foi finalizado em 2022, prometendo cada geração melhor qualidade com tamanhos de ficheiro mais pequenos.
Um dos momentos mais marcantes da história da compressão de imagens na web chegou em 2010, quando a Google disponibilizou em código aberto o formato WebP, derivado da codificação intra-frame do seu códec de vídeo VP8. Recebido inicialmente com ceticismo, o WebP demorou quase uma década a obter suporte universal nos navegadores (o Safari adicionou-o em 2020). A sua aceitação marcou um ponto de viragem: a indústria reconheceu que o algoritmo do JPEG, com 30 anos, já não era suficiente para um mundo em que metade de todo o tráfego web tem origem em dispositivos móveis com planos de dados limitados. Hoje, servir imagens em formatos de nova geração é uma recomendação padrão em qualquer auditoria de desempenho web.