অপটিক্যাল ক্যারেক্টার রিকগনিশন (OCR) টেক্সটের ছবি—স্ক্যান, স্মার্টফোনের ছবি, পিডিএফ—মেশিন-পাঠযোগ্য স্ট্রিং এবং কাঠামোবদ্ধ ডেটাতে রূপান্তরিত করে। আধুনিক OCR একটি পাইপলাইন যা একটি ছবি পরিষ্কার করে, টেক্সট খুঁজে বের করে, তা পড়ে এবং সমৃদ্ধ মেটাডেটা রপ্তানি করে যাতে ডাউনস্ট্রিম সিস্টেমগুলি ডেটা অনুসন্ধান, সূচীকরণ বা নিষ্কাশন করতে পারে। দুটি বহুল ব্যবহৃত আউটপুট স্ট্যান্ডার্ড হলো hOCR, টেক্সট এবং লেআউটের জন্য একটি HTML মাইক্রোফরম্যাট, এবং ALTO XML, একটি লাইব্রেরি/আর্কাইভ-ভিত্তিক স্কিমা; উভয়ই অবস্থান, পড়ার ক্রম এবং অন ্যান্য লেআউট সংকেত সংরক্ষণ করে এবং জনপ্রিয় ইঞ্জিন দ্বারা সমর্থিত Tesseract.
প্রিপ্রসেসিং। ওসিআর গুণমান ছবির পরিচ্ছন্নতার সাথে শুরু হয়: গ্রেস্কেল রূপান্তর, ডিনয়েজিং, থ্রেশহোল্ডিং (বাইনারাইজেশন), এবং ডেস্কিউইং। ক্যানোনিকাল OpenCV টিউটোরিয়ালগুলি গ্লোবাল, অভিযোজিত এবং Otsu থ্রেশহোল্ডিং—অমসৃণ আলো বা বাইমোডাল হিস্টোগ্রাম সহ নথিগুলির জন্য প্রধান। যখন একটি পৃষ্ঠার মধ্যে আলোকসজ্জা পরিবর্তিত হয় (ফোন স্ন্যাপের কথা ভাবুন), অভিযোজিত পদ্ধতিগুলি প্রায়শই একটি একক বিশ্বব্যাপী থ্রেশহোল্ডকে ছাড়িয়ে যায়; Otsu স্বয়ংক্রিয়ভাবে হিস্টোগ্রাম বিশ্লেষণ করে একটি থ্রেশহোল্ড বেছে নেয়। টিল্ট সংশোধন সমানভাবে গুরুত্বপূর্ণ: Hough-ভিত্তিক ডেস্কিউইং (Hough লাইন ট্রান্সফর্ম) Otsu বাইনারাইজেশনের সাথে যুক্ত হয়ে প্রোডাকশন প্রিপ্রসেসিং পাইপলাইনগুলিতে একটি সাধারণ এবং কার্যকর পদ্ধতি।
সনাক্তকরণ বনাম স্বীকৃতি। OCR সাধারণত টেক্সট সনাক্তকরণ (টেক্সট কোথায় আছে?) এবং টেক্সট স্বীকৃতি (এতে কী লেখা আছে?)-এ বিভক্ত। প্রাকৃতিক দৃশ্য এবং অনেক স্ক্যানে, সম্পূর্ণ কনভোলিউশনাল ডিটেক্টর যেমন EAST ভারী প্রস্তাবনার পর্যায় ছাড়াই দক্ষতার সাথে শব্দ- বা লাইন-স্তরের চতুর্ভুজগুলির পূর্বাভাস দেয় এবং সাধারণ টুলকিটে (যেমন, OpenCV-এর পাঠ্য সনাক্তকরণ টিউটোরিয়াল) প্রয়োগ করা হয়। জটিল পৃষ্ঠাগুলিতে ( সংবাদপত্র, ফর্ম, বই), লাইন/অঞ্চলের বিভাজন এবং পড়ার ক্রম অনুমান গুরুত্বপূর্ণ:Kraken ঐতিহ্যগত জোন/লাইন বিভাজন এবং নিউরাল বেসলাইন বিভাজন প্রয়োগ করে, বিভিন্ন স্ক্রিপ্ট এবং দিকনির্দেশের (LTR/RTL/উল্লম্ব) জন্য সুস্পষ্ট সমর্থন সহ।
স্বীকৃতি মডেল। ক্লাসিক ওপেন সোর্স ওয়ার্কহরস Tesseract (Google দ্বারা ওপেন সোর্স করা হয়েছে, যার শিকড় HP-তে রয়েছে) একটি অক্ষর ক্লাসিফায়ার থেকে একটি LSTM-ভিত্তিক ক্রম শনাক্তকারীতে বিকশিত হয়েছে এবং অনুসন্ধানযোগ্য PDF, hOCR/ALTO-বান্ধব আউটপুটএবং CLI থেকে আরও অনেক কিছু নির্গত করতে পারে। আধুনিক শনাক্তকারীরা প্রাক-বিভক্ত অক্ষর ছাড়াই ক্রম মডেলিংয়ের উপর নির্ভর করে। Connectionist Temporal Classification (CTC) মৌলিক হিসাবে রয়ে গেছে, ইনপুট ফিচার সিকোয়েন্স এবং আউটপুট লেবেল স্ট্রিংগুলির মধ্যে প্রান্তিককরণ শেখা; এটি ব্যাপকভাবে হাতের লেখা এবং সিন-টেক্সট পাইপলাইনগুলিতে ব্যবহৃত হয়।
গত কয়েক বছরে, ট্রান্সফরমাররা OCR-কে নতুন আকার দিয়েছে। TrOCR একটি ভিশন ট্রান্সফরমার এনকোডার এবং একটি টেক্সট ট্রান্সফরমার ডিকোডার ব্যবহার করে, বৃহৎ সিন্থেটিক কর্পোরার উপর প্রশিক্ষিত এবং তারপর বাস্তব ডেটাতে ফাইন-টিউন করা হয়েছে, মুদ্রিত, হস্তলিখিত এবং সিন-টেক্সট বেঞ্চমার্ক জুড়ে শক্তিশালী செயல்திறন সহ (দেখুন Hugging Face ডক্স)। সমান্তরালভাবে, কিছু সিস্টেম ডাউনস্ট্রিম বোঝার জন্য OCR-কে এড়িয়ে যায়: Donut (Document Understanding Transformer) একটি OCR-মুক্ত এনকোডার-ডিকোডার যা সরাসরি স্ট্রাকচার্ড উত্তর (যেমন কী-মান JSON) ডকুমেন্ট ছবি থেকে আউটপুট করে (রিপো, মডেল কার্ড), যখন একটি পৃথক OCR পদক্ষেপ একটি IE সিস্টেমকে ফিড করে তখন ত্রুটি জমা হওয়া এড়িয়ে যায়।
আপনি যদি অনেক স্ক্রিপ্ট জুড়ে ব্যাটারি-সহ টেক্সট রিডিং চান, EasyOCR 80+ ভাষা মডেল সহ একটি সহজ API অফার করে, বাক্স, টেক্সট এবং কনফিডেন্স প্রদান করে—প্রোটোটাইপ এবং অ-ল্যাটিন স্ক্রিপ্টের জন্য সুবিধাজনক। ঐতিহাসিক নথিগুলির জন্য, Kraken বেসলাইন সেগমেন্টেশন এবং স্ক্রিপ্ট-সচেতন রিডিং অর্ডারের সাথে উজ্জ্বল; নমনীয় লাইন-স্তরের প্রশিক্ষণের জন্য, ক্যালামারি Ocropy বংশের উপর ভিত্তি করে (Ocropy) (মাল্টি-)LSTM+CTC শনাক্তকারী এবং কাস্টম মডেল ফাইন-টিউন করার জন্য একটি CLI সহ।
সাধারণীকরণ ডেটার উপর নির্ভর করে। হস্তাক্ষরের জন্য, IAM হস্তাক্ষর ডেটাবেস প্রশিক্ষণ এবং মূল্যায়নের জন্য লেখক-বৈচিত্র্যময় ইংরেজি বাক্য সরবরাহ করে; এটি লাইন এবং শব্দ শনাক্তকরণের জন্য একটি দীর্ঘস্থায়ী রেফারেন্স সেট। দৃশ্য পাঠ্যের জন্য, COCO-Text MS-COCO-এর উপর ব্যাপক টীকা স্তর স্থাপন করেছে, মুদ্রিত/হস্তাক্ষর, পাঠযোগ্য/অপঠযোগ্য, স্ক্রিপ্ট এবং সম্পূর্ণ প্রতিলিপি জন্য লেবেল সহ (এছাড়াও মূল প্রকল্প পৃষ্ঠাদেখুন)। ক্ষেত্রটি সিন্থেটিক প্রিট্রেনিংয়ের উপরও ব্যাপকভাবে নির্ভর করে: সিন্থটেক্সট ইন দ্য ওয়াইল্ড বাস্তবসম্মত জ্যামিতি এবং আলো সহ ফটোগ্রাফে পাঠ্য রেন্ডার করে, ডিটেক্টর এবং শনাক্তকারীদের প্রিট্রেন করার জন্য বিশাল পরিমাণে ডেটা সরবরাহ করে (রেফারেন্স কোড ও ডেটা)।
এর অধীনে প্রতিযোগিতা ICDAR-এর রোবাস্ট রিডিং মূল্যায়নকে ভিত্তি করে রাখে। সাম্প্রতিক কাজগুলি এন্ড-টু-এন্ড সনাক্তকরণ/পঠন এবং শব্দগুলিকে বাক্যাংশে সংযুক্ত করা সহ, অফিসিয়াল কোড রিপোর্টিং স্পষ্টতা/প্রত্যাহার/এফ-স্কোর, ইন্টারসেকশন-ওভার-ইউনিয়ন (IoU), এবং অক্ষর-স্তরের সম্পাদনা-দূরত্ব মেট্রিক্স—অনুশীলনকারীদের যা ট্র্যাক করা উচিত তা प्रतिबिंबित করে।
OCR খুব কমই প্লেইন টেক্সটে শেষ হয়। আর্কাইভ এবং ডিজিটাল লাইব্রেরি পছন্দ করে ALTO XML কারণ এটি বিষয়বস্তুর পাশাপাশি ভৌত বিন্যাস (স্থানাঙ্ক সহ ব্লক/লাইন/শব্ দ) এনকোড করে এবং এটি METS প্যাকেজিংয়ের সাথে ভালভাবে জুটি বাঁধে। hOCR মাইক্রোফরম্যাট, বিপরীতে, একই ধারণাটি HTML/CSS-এ ocr_line এবং ocrx_word-এর মতো ক্লাস ব্যবহার করে এম্বেড করে, যা ওয়েব টুলিংয়ের মাধ্যমে প্রদর্শন, সম্পাদনা এবং রূপান্তর করা সহজ করে তোলে। Tesseract উভয়ই প্রকাশ করে—যেমন, CLI থেকে সরাসরি hOCR বা অনুসন্ধানযোগ্য PDF তৈরি করা (PDF আউটপুট গাইড); পাইথন র্যাপার যেমন pytesseract সুবিধা যোগ করে। hOCR এবং ALTO-এর মধ্যে অনুবাদ করার জন্য রূপান্তরকারী বিদ্যমান রয়েছে যখন সংগ্রহস্থলগুলির নির্দিষ্ট ইনজেশন মান থাকে—এই সংগৃহীত তালিকাটি দেখুন OCR ফাইল-ফরম্যাট টুল.
সবচেয়ে শক্তিশালী প্রবণতা হল অভিসৃতি: সনাক্তকরণ, স্বীকৃতি, ভাষা মডেলিং এবং এমনকি টাস্ক-নির্দিষ্ট ডিকোডিং একীভূত ট্রান্সফরমার স্ট্যাকগুলিতে মিশে যাচ্ছে। বৃহৎ সিন্থেটিক কর্পোরার উপর প্রি-ট্রেনিং একটি শক্তি গুণক হিসাবে রয়ে গেছে। OCR-মুক্ত মডেলগুলি যেখানে লক্ষ্যটি ভারbatim ট্রান্সক্রিপ্টের পরিবর্তে স্ট্রাকচার্ড আউটপুট, সেখানে আক্রমণাত্মকভাবে প্রতিযোগিতা করবে। হাইব্রিড স্থাপনারও আশা করুন: একটি হালকা ডিটেক্টর এবং দীর্ঘ-ফর্ম পাঠ্যের জন্য একটি TrOCR-স্টাইল শনাক্তকারী, এবং ফর্ম এবং রসিদের জন্য একটি ডোনাট-স্টাইল মডেল।
Tesseract (GitHub) · Tesseract ডক্স · hOCR স্পেক · ALTO পটভূমি · EAST ডিটেক্টর · OpenCV টেক্সট ডিটেকশন · TrOCR · Donut · COCO-Text · SynthText · Kraken · Calamari OCR · ICDAR RRC · pytesseract · IAM হস্তাক্ষর · OCR ফাইল-ফরম্যাট টুল · EasyOCR
অপটিক্যাল ক্যারেক্টার রিকগনিশন (OCR) একটি প্রযুক্তি যা বিভিন্ন ধরণের নথি, যেমন স্ক্যান করা কাগজের নথি, PDF ফাইল বা ডিজিটাল ক্যামেরা দিয়ে তোলা ছবি, সম্পাদনাযোগ্য এবং অনুসন্ধানযোগ্য ডেটাতে রূপান্তর করতে ব্যবহৃত হয়।
OCR কাজ করে একটি ইনপুট ছবি বা নথি স্ক্যান করে, ছবিটি আলাদা আলাদা অক্ষরে বিভক্ত করে এবং প্যাটার্ন রিকগনিশন বা ফিচার রিকগনিশন ব্যবহার করে প্রতিটি অক্ষরকে অক্ষররূপের ডাটাবেসের সাথে তুলনা করে।
OCR বিভিন্ন খাতে এবং অ্যাপ্লিকেশনে ব্যবহৃত হয়, যার মধ্যে রয়েছে মুদ্রিত নথি ডিজিটাইজ করা, টেক্সট-টু-স্পিচ পরিষেবা সক্রিয় করা, ডেটা এন্ট্রি প্রক্রিয়া স্বয়ংক্রিয় করা, এবং দৃষ্টিপ্রতিবন্ধী ব্যবহারকারীদের টেক্সটের সাথে আরও ভালোভাবে ইন্টারঅ্যাক্ট করতে সহায়তা করা।
যদিও OCR প্রযুক্তিতে বড় উন্নতি হয়েছে, তবে এটি নির্ভুল নয়। মূল নথির গুণমান এবং ব্যবহৃত OCR সফটওয়্যারের নির্দিষ্টতার উপর নির্ভর করে সঠিকতা পরিবর্তি ত হতে পারে।
যদিও OCR মূলত মুদ্রিত টেক্সটের জন্য তৈরি করা হয়েছে, তবে কিছু উন্নত OCR সিস্টেম স্পষ্ট, সামঞ্জস্যপূর্ণ হাতের লেখা চিনতে সক্ষম। তবে, সাধারণত হাতের লেখার শনাক্তকরণ কম সঠিক হয় কারণ ব্যক্তিগত লেখার শৈলীতে অনেক বৈচিত্র্য থাকে।
হ্যাঁ, অনেক OCR সফটওয়্যার সিস্টেম একাধিক ভাষা চিনতে পারে। তবে, আপনি যে সফটওয়্যার ব্যবহার করছেন, তাতে নির্দিষ্ট ভাষাটি সমর্থিত কিনা তা নিশ্চিত করা গুরুত্বপূর্ণ।
OCR-এর পূর্ণরূপ হলো অপটিক্যাল ক্যারেক্টার রিকগনিশন এবং এটি মুদ্রিত পাঠ্য শনাক্ত করতে ব্যবহৃত হয়, যেখানে ICR বা ইন্টেলিজেন্ট ক্যারেক্টার রিকগনিশন আরও উন্নত এবং হাতে লেখা পাঠ্য শনাক্ত করতে ব্যবহৃত হয়।
OCR সাধারণত স্পষ্ট, সহজে পড়া যায় এমন ফন্ট এবং স্ট্যান্ডার্ড টেক্সট আকারের সাথে সবচেয়ে ভালো কাজ করে। যদিও এটি বিভিন্ন ফন্ট এবং আকারের সাথে কাজ করতে পারে, তবে অস্বাভাবিক ফন্ট বা খুব ছোট টেক্সট আকারের ক্ষেত্রে সঠিকতা হ্রাস পায়।
OCR নিম্ন-রেজোলিউশন নথি, জটিল ফন্ট, খারাপভাবে মুদ্রিত টেক্সট, হাতের লেখা, এবং যে সব নথিতে টেক্সটের সাথে পটভূমি মিশে যায়, সেগুলির ক্ষেত্রে সমস্যায় পড়তে পারে। এছাড়াও, এটি অনেক ভাষায় কাজ করতে পারলেও, প্রতিটি ভাষা পুরোপুরি সমর্থন নাও করতে পারে।
হ্যাঁ, OCR রঙিন টেক্সট এবং পটভূমি স্ক্যান করতে পারে, যদি ও এটি সাধারণত উচ্চ-কন্ট্রাস্ট রঙের সংমিশ্রণে বেশি কার্যকর, যেমন সাদা পটভূমির উপর কালো টেক্সট। টেক্সট এবং পটভূমির রঙে যথেষ্ট বৈসাদৃশ্য না থাকলে সঠিকতা হ্রাস পেতে পারে।
FF (ফাস্ট ফরম্যাট) ইমেজ ফরম্যাট ডিজিটাল ইমেজ এনকোডিং স্পেসে তুলনামূলকভাবে নতুন একটি এন্ট্রি, যা বিভিন্ন ডিভাইস এবং প্ল্যাটফর্মে ইমেজের হাই-স্পিড প্রসেসিং এবং ট্রান্সফারের ক্রমবর্ধমান চাহিদা পূরণের জন্য বিশেষভাবে ডিজাইন করা হয়েছে। JPEG, PNG বা GIF এর মতো ঐতিহ্যবাহী ফরম্যাটের বিপরীতে, FF ফরম্যাট দ্রুত লোডিং সময়, কম্প্রেশনের সময় সর্বনিম্ন ডেটা লস এবং একটি নমনীয় কাঠামোর উপর জোর দেয় যা অত্যন্ত বিস্তারিত ফটোগ্রাফ থেকে সহজ গ্রাফিক্স পর্যন্ত বিস্তৃত ইমেজ টাইপকে সমর্থন করে। এর উন্নয়ন ইন্টারনেট এবং ডিজিটাল ইমেজিং প্রযুক্তির ক্রমবর্ধমান চাহিদার প্রতিক্রিয়া, যেখানে গতি এবং দক্ষতা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ হয়ে উঠেছে।
FF ফরম্যাটের মৌলিক দিকগুলির মধ্যে একটি হল এর অনন্য কম্প্রেশন অ্যালগরিদম, যা গুণমান এবং গতির প্রয়োজনের মধ্যে ভারসাম্য রক্ষা করে। অ্যালগরিদমটি লসি এবং লসলেস কম্প্রেশন কৌশলের একটি সমন্বয় ব্যবহার করে, সর্বোত্তম কর্মক্ষমতা নিশ্চিত করার জন্য ইমেজের বিষয়বস্তুর সাথে গতিশীলভাবে সামঞ্জস্য করে। বিস্তৃত রঙের পরিসর সহ বিস্তারিত ইমেজের জন্য, FF ফরম্যাট একটি অত্যাধুনিক লসি কম্প্রেশন পদ্ধতি ব্যবহার করে যা গুণমানে উল্লেখযোগ্য হ্রাস ছাড়াই ফাইলের আকারকে উল্লেখযোগ্যভাবে হ্রাস করে। বিপরীতভাবে, কম রঙের সহজ গ্রাফিক্সের জন্য, এটি লসলেস কম্প্রেশন প্রয়োগ করে, মূল ইমেজের তীক্ষ্ণতা এবং স্বচ্ছতা সংরক্ষণ করে।
একটি FF ফাইলের কাঠামোটি শক্তিশালী এবং নমনীয় উভয়ই হওয়া র জন্য ডিজাইন করা হয়েছে, বিভিন্ন মেটাডেটা টাইপ এবং রঙের স্পেসকে সমর্থন করে। এর মূল অংশে, ফরম্যাটটি একটি কন্টেইনার ব্যবহার করে যা একাধিক ডেটা স্ট্রিম রাখতে পারে, যার মধ্যে রয়েছে ইমেজ ডেটা, রঙের প্রোফাইল তথ্য এবং কপিরাইট নোটিশ বা GPS ডেটা হিসাবে যেকোনো অতিরিক্ত মেটাডেটা। এই মডুলার পদ্ধতিটি কেবল সমৃদ্ধ ইমেজ তথ্যকে সহজতর করে না, বরং বিভিন্ন ডিভাইস এবং সফ্টওয়্যারের সাথে সামঞ্জস্যতাও বাড়ায়, নিশ্চিত করে যে প্ল্যাটফর্ম নির্বিশেষে ইমেজগুলি সঠিকভাবে প্রদর্শন এবং প্রক্রিয়া করা যেতে পারে।
FF ফরম্যাটের একটি স্বতন্ত্র বৈশিষ্ট্য হল হাই ডাইনামিক রেঞ্জ (HDR) এবং ওয়াইড কালার গ্যামুট (WCG) ইমেজের জন্য এর সমর্থন, যা ফটোগ্রাফি, সিনেমা এবং এমনকি স্মার্টফোনেও ক্রমবর্ধমান জনপ্রিয় হয়ে উঠছে। FF ফরম্যাটের আর্কিটেকচার এটিকে উচ্চতর বিট গভীরতা এবং বিস্তৃত রঙের পরিসর সহ ইমেজ সঞ্চয় করতে দ েয়, আরও বিস্তারিত এবং উজ্জ্বল ইমেজ সক্ষম করে। এই ক্ষমতাটি বিশেষ করে ফটোগ্রাফি এবং ভিজ্যুয়াল মিডিয়ার পেশাদারদের জন্য গুরুত্বপূর্ণ, যেখানে রঙের সঠিকতা এবং ইমেজের বিশ্বস্ততা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ।
FF ফরম্যাটের আরেকটি সমালোচনামূলক দিক হল গতির উপর এর ফোকাস, বিশেষ করে ডিভাইসে ইমেজ ডিকোডিং এবং রেন্ডারিংয়ের ক্ষেত্রে। ফরম্যাটটি ইমেজ প্রসেসিং টাস্কগুলিকে ত্বরান্বিত করার জন্য GPU এবং মাল্টি-কোর CPU সহ আধুনিক হার্ডওয়্যারের সুযোগ নেওয়ার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। এটি সমান্তরাল প্রসেসিং কৌশল এবং দক্ষ কোডিং কাঠামো অন্তর্ভুক্ত করে যা উচ্চ-রেজোলিউশনের ইমেজের জন্যও দ্রুত ডিকোডিং এবং রেন্ডারিং সক্ষম করে। এটি FF ফরম্যাটকে বিশেষভাবে এমন অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য উপযুক্ত করে তোলে যেখানে গতি অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ, যেমন রিয়েল-টাইম ভিডিও স্ট্রিমিং, অনলাইন গেমিং গ্রাফিক্স এবং প্রতিক্রিয়াশীল ওয়েব ডিজাইন।
FF ফরম্যাটটি ইমেজ সুরক্ষা এবং কপিরাইট সুরক্ষার সমস্যাটিও সমাধান করে, যা ডিজিটাল যুগে ক্রমবর্ধমান গুরুত্বপূর্ণ উদ্বেগ। এটি এনক্রিপশন এবং ডিজিটাল ওয়াটারমার্কিংয়ের জন্য অন্তর্নির্মিত সমর্থন অন্তর্ভুক্ত করে, যা কন্টেন্ট নির্মাতাদের অননুমোদিত ব্যবহারের বিরুদ্ধে তাদের ইমেজ সুরক্ষিত করতে দেয়। এনক্রিপশন বৈশিষ্ট্যটি ইন্টারনেটে ইমেজের নিরাপদ ট্রান্সমিশন সক্ষম করে, যখন ডিজিটাল ওয়াটারমার্কিং কপিরাইট লঙ্ঘন ট্র্যাক এবং পরিচালনা করতে সহায়তা করে। এই সুরক্ষা ব্যবস্থাগুলি FF ফরম্যাটে নির্বিঘ্নে সংহত করা হয়েছে, নিশ্চিত করে যে এগুলি ইমেজের গতি বা গুণমানের সাথে আপস করে না।
ইন্টারঅপারেবিলিটি FF ফরম্যাটের আরেকটি মূল শক্তি। এটি বিশেষ প্লাগইন বা কনভার্টারের প্রয়োজন ছাড়াই বিস্তৃত অপারেটিং সিস্টেম, ডিভাইস এবং ব্রাউজারে নির্বিঘ্নে কাজ কর ার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। এই সর্বজনীন সামঞ্জস্যতা খোলা মান এবং একটি বিস্তৃত অ্যাডপশন কৌশলের মাধ্যমে অর্জন করা হয় যা ডিভাইস নির্মাতা, সফ্টওয়্যার ডেভেলপার এবং অনলাই
এই রূপান্তরকারীটি সম্পূর্ণভাবে আপনার ব্রাউজারে চলে। আপনি যখন একটি ফাইল নির্বাচন করেন, তখন এটি মেমরিতে পড়া হয় এবং নির্বাচিত ফর্ম্যাটে রূপান্তরিত হয়। তারপরে আপনি রূ পান্তরিত ফাইলটি ডাউনলোড করতে পারেন।
রূপান্তর অবিলম্বে শুরু হয়, এবং বেশিরভাগ ফাইল এক সেকেন্ডের মধ্যে রূপান্তরিত হয়। বড় ফাইলগুলিতে বেশি সময় লাগতে পারে।
আপনার ফাইলগুলি কখনই আমাদের সার্ভারে আপলোড করা হয় না। সেগুলি আপনার ব্রাউজারে রূপান্তরিত হয় এবং তারপরে রূপান্তরিত ফাইলটি ডাউনলোড করা হয়। আমরা আপনার ফাইলগুলি কখনই দেখি না।
আমরা JPEG, PNG, GIF, WebP, SVG, BMP, TIFF এবং আরও অনেক কিছু সহ সমস্ত চিত্র ফর্ম্যাটের মধ্যে রূপান্তর সমর্থন করি।
এই রূপান্তরকারীটি সম্পূর্ণ বিনামূল্যে, এবং সর্বদা বিনামূল্যে থাকবে। যেহেতু এটি আপনার ব্রাউজারে চলে, তাই আমাদের সার ্ভারের জন্য অর্থ প্রদান করতে হবে না, তাই আমাদের আপনাকে চার্জ করতে হবে না।
হ্যাঁ! আপনি একবারে যত খুশি ফাইল রূপান্তর করতে পারেন। যোগ করার সময় শুধু একাধিক ফাইল নির্বাচন করুন।