Um site sem imagens seria impensável na Internet atual. As imagens não são apenas necessárias para criar páginas web com designs atrativos, mas também foi descoberto que impulsionam conversões, compartilhamento social e participação do usuário. Porém, o tempo e os recursos necessários para transferir fotos, logotipos, ilustrações e até mesmo texto para criar a composição completa da página web são tão intensivos que as imagens podem parecer menos um ativo e mais uma carga. É por isso que o processamento de imagens é crucial para o sucesso de qualquer negócio digital, e pode fazer a diferença entre seus usuários olharem para um site nítido e colorido versus uma página fragmentada de marcadores de posição ou uma tela de carregamento em branco. Este artigo cobrirá os conceitos básicos do processamento de imagens explicando o que é, quais fatores afetam a qualidade da imagem e como os serviços de processamento de imagens como compressão, formatação e redimensionamento podem melhorar tanto o processo de desenvolvimento quanto a experiência do usuário.
O que é processamento de imagens?
O processamento de imagens (também chamado de otimização de imagens) é o processo pelo qual as imagens originais são codificadas de uma maneira especial, resultando em um tamanho comprimido de arquivo para transferência e armazenamento e mantendo a melhor qualidade de imagem possível. Além da compressão, as soluções de processamento de imagens podem incluir outras manipulações, como:
- reformatação;
- redimensionamento;
- filtragem; e
- armazenamento em cache.
Se alguma vez você já se encontrou esperando impacientemente pelo carregamento de imagens, viu uma imagem distorcida ou recortada, ou detectou um link de imagem quebrado em um site, você sabe em primeira mão o quão importante é o processamento de imagens para a experiência do usuário. Do ponto de vista do negócio, o processamento de imagens não apenas reduz o uso de recursos (e como resultado, seus custos operacionais), mas também pode automatizar muitas das tarefas tediosas e demoradas necessárias para configurar e manter o armazenamento e a entrega de imagens, deixando as empresas com mais tempo para se concentrar em seus produtos e serviços.
Quais fatores afetam a qualidade da imagem?
As imagens de mapa de bits (também conhecidas como raster) são compostas por pixels coloridos que são organizados em grades onde cada cor é armazenada como um número binário. Antes da otimização, a qualidade das imagens de mapa de bits na web é afetada principalmente por dois fatores: o número de pixels (ou dimensões de pixels) e a profundidade de cor da imagem (também conhecida como profundidade de bits), que é medida em bits por pixel.
Dimensões de pixels
Quando você pensa na qualidade de uma imagem, provavelmente pensa em sua resolução, que é medida em pixels por polegada (PPI), ou pontos por polegada (DPI) para imagens impressas. “Alta resolução” implica uma imagem mais nítida e um arquivo maior, enquanto imagens com uma resolução mais baixa parecem pixeladas ou borradas. Mas este não é o caso das imagens na web porque as telas dos dispositivos têm sua própria resolução, o que resulta em uma contagem fixa de pixels. Como resultado, as imagens na web serão exibidas da mesma forma no mesmo dispositivo independentemente de sua resolução.
Em vez disso, o fator que determina quão nítida uma imagem web aparecerá são suas dimensões de pixels: o comprimento e a largura da imagem medidos em seu número de pixels. Quanto maiores as dimensões da imagem, melhor ela aparecerá. Como explicado em uma publicação do blog da Shutterstock:
“Se as dimensões de uma fotografia são 2000×1500 pixels, a imagem parecerá ótima como um banner ou como uma pequena foto na lateral do seu site. No entanto, se você usar uma imagem que mede 200×150 pixels, ela só parecerá profissional em seu tamanho nativo, menor. Ampliar esta imagem para usá-la como imagem principal resultará em uma aparência granulada e desleixada que nenhuma pessoa que visite seu site apreciará”.
Profundidade de cor
Outro fator importante para determinar a qualidade da imagem digital é a profundidade de cor, que indica quantas cores estão disponíveis para cada pixel. Em uma imagem em preto e branco, só existem duas possibilidades (1 ou 0), o que resulta em uma profundidade de cor de 1 bit. Adicionar cinza claro e escuro à mistura resultaria em quatro possíveis números binários (00, 01, 10 e 11) e uma profundidade de cor de 2 bits. À medida que a profundidade de cor aumenta, a gama de cores cresce exponencialmente, permitindo cores mais profundas e transições mais suaves entre pixels de diferentes cores, como se encontra nas câmeras DSLR modernas, que têm uma profundidade de cor de 24 bits, permitindo mais de 16 milhões de possíveis cores por pixel.
Qualidade vs. tamanho de arquivo: um compromisso
As dimensões de pixels e a profundidade de cor não são apenas indicadores-chave da qualidade das imagens web, mas também são dois dos fatores mais importantes para determinar o tamanho do arquivo. Isso significa que as imagens de alta qualidade têm um custo. Quanto mais nítida e colorida for uma imagem, mais informação ela contém, o que requer mais memória para armazená-la e mais tempo para renderizá-la na tela de um usuário, especialmente com um dispositivo móvel ou uma conexão de Internet lenta.
Isso apresenta um verdadeiro dilema para sites como e-commerces, que dependem de fotos de alta qualidade para mostrar com precisão seus produtos aos clientes, mas devem manter a velocidade do site para evitar o abandono do usuário. Para evitar esse compromisso, as empresas devem garantir que as imagens estejam comprimidas, formatadas e dimensionadas para uma entrega ótima.
Compressão
Possivelmente a tarefa mais importante de qualquer solução de processamento de imagens é a compressão, o processo pelo qual os arquivos de imagem são reduzidos ao menor tamanho possível reorganizando ou eliminando informações. As técnicas que reduzem os tamanhos de arquivo eliminando informações são conhecidas como compressão com perdas; os métodos que não alteram os dados, mas simplesmente os reorganizam para empacotá-los de forma mais eficiente, são considerados sem perdas.
- Os métodos com perdas alcançam a compressão eliminando dados de pixels. Quando descomprimida, a imagem reconstruída é uma aproximação do original.
- Os métodos sem perdas alcançam a compressão reorganizando a informação. Quando descomprimida, o arquivo é restaurado ao seu estado original.
Devido ao fato de que a compressão com perdas altera fundamentalmente os dados brutos que compõem uma imagem, ela impede que as imagens sejam restauradas ao seu estado original. Isso permite uma maior redução no tamanho do arquivo do que a compressão sem perdas, mas quanto maior a redução, menor será a qualidade da imagem quando descomprimida. As distorções na imagem são um tipo de artefato de compressão que pode ocorrer quando um arquivo é salvo e editado repetidamente. Embora certa perda de qualidade possa ser tolerável (ou mesmo imperceptível) em certas circunstâncias, outros gráficos como texto, logotipos, imagens médicas ou desenhos técnicos, requerem compressão sem perdas para preservar sua qualidade original.
Reformatação
Diferentes formatos de arquivo se comprimem de maneira diferente e suportam diferentes paletas de cores, níveis de transparência e tipos de imagens. Como resultado, é incrivelmente importante escolher o formato de arquivo correto para sua imagem. Por exemplo, JPEG permite uma ampla paleta de cores e ganhos significativos de compressão, o que o torna uma boa opção para fotografias, mas seu formato de compressão com perdas é problemático para animações ou gráficos que requerem transparência ou reedição. Em contraste, as 256 cores suportadas pelo GIF não proporcionariam gradiente suficiente para fotografias estáticas, fazendo com que os tons de pele e outras superfícies com transições sutis entre cores pareçam desiguais e pixeladas.
Finalmente, embora tanto GIF quanto PNG suportem transparência, GIF só suporta transparência de 1 bit, o que significa que cada pixel deve ser completamente transparente ou completamente opaco. PNG tem transparência de 8 bits, também conhecida como canal alfa. Isso permite que os pixels tenham diferentes níveis de opacidade, permitindo gráficos parcialmente transparentes como marcas d’água.
Alguns dos tipos de arquivo de mapa de bits mais utilizados hoje em dia incluem:
- JPEG: um formato de compressão com perdas com mais de 16 milhões de cores, frequentemente utilizado para fotografias.
- PNG: um formato de compressão sem perdas que suporta canal alfa de 8 bits e mais de 16 milhões de cores, utilizado para gráficos transparentes e gráficos que requerem reedição.
- GIF: um formato de compressão sem perdas que suporta transparência de 1 bit, animação e 256 cores, utilizado para imagens animadas.
- WebP: um novo formato desenvolvido pelo Google que oferece uma compressão superior com e sem perdas, com suporte para animação e canal alfa de 8 bits.
Em termos de compressão e flexibilidade, WebP oferece vantagens significativas sobre outros formatos de imagem comuns. Não só pode suportar canal alfa de 8 bits e animação, o Google Developers afirma que “as imagens WebP sem perdas são 26% menores em tamanho em comparação com PNG. As imagens WebP com perdas são 25-34% menores que as imagens JPEG comparáveis”.
Embora isso seja uma ótima notícia para os desenvolvedores, WebP ainda é um formato de arquivo novo e não é compatível com versões anteriores de muitos navegadores. Isso significa que, embora WebP possa oferecer gráficos bonitos e de alta performance para alguns usuários, outros podem acabar olhando para uma imagem quebrada.
Para se proteger contra isso, as empresas devem escolher entre usar formatos de arquivo mais antigos ou entregar diferentes formatos para diferentes tipos de navegadores. Para sites com muitas imagens, configurar manualmente diferentes opções de entrega para cada imagem é um trabalho tedioso e demorado.
Redimensionamento
Dimensionar perfeitamente uma imagem para uma página web pode ser uma tarefa desafiadora, uma que é ainda mais complicada pela ampla gama de resoluções e tamanhos de tela disponíveis hoje em dia. Entregar uma imagem com dimensões de pixels pequenas pode ser adequado para um dispositivo pequeno, mas a mesma imagem em um dispositivo com uma tela maior ou de maior resolução pode aparecer borrada ou pixelada. De maneira similar, uma imagem larga que parece ótima em um computador de mesa pode precisar ser recortada para um dispositivo móvel para garantir que todos os detalhes sejam visíveis para o usuário.
Alguns dos problemas que podem surgir de uma abordagem única para o tamanho da imagem são:
- imagens que ocupam muito espaço na tela;
- detalhes que se perdem em telas pequenas;
- imagens pixeladas ou borradas em telas grandes e de alta resolução;
- largura de banda desperdiçada ao entregar imagens grandes para usuários móveis; e
- velocidades de carregamento lentas devido aos navegadores baixarem imagens muito grandes.
As tecnologias de imagens responsivas resolvem este problema permitindo aos desenvolvedores oferecer ao navegador vários arquivos de imagem diferentes que têm diferentes números de pixels para diferentes resoluções de tela (conhecido como mudança de resolução) ou diferentes versões para várias disposições e orientações de tela. No entanto, configurar manualmente múltiplas resoluções e designs para cada foto, ou pior ainda, cada formato de cada foto, adiciona outra tarefa tediosa à gestão do site.
Conclusão
Garantir que as imagens sejam exibidas corretamente em vários dispositivos, navegadores e tamanhos de tela frequentemente requer uma configuração e gestão extensas. Este processo pode consumir tempo e ser difícil de aperfeiçoar. Além da aparência, entregar imagens de maneira eficiente sob diferentes condições de rede adiciona ainda mais complexidade. Automatizar estas tarefas com um serviço avançado de processamento de imagens pode reduzir significativamente os custos operacionais da otimização de imagens.
Uma solução de processamento de imagens permite que você simplifique este processo automatizando tarefas-chave de otimização sem necessidade de gerenciar infraestrutura. Com esta abordagem, você pode:
- Recortar e redimensionar imagens automaticamente sem necessidade de manter múltiplas versões de arquivos.
- Reduzir os tamanhos de imagem em uma média de 80% enquanto preserva a qualidade visual.
- Converter imagens para WebP automaticamente quando o navegador o suportar.
- Aplicar marcas d’água e outros filtros sem esforço.
- Monitorar a economia de largura de banda com métricas em tempo real.
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