ऑप्टिकल कैरेक्टर रिकॉग्निशन (ओसीआर) टेक्स्ट की छवियों - स्कैन, स्मार्टफोन फोटो, पीडीएफ - को मशीन द्वारा पढ़े जा सकने वाले टेक्स्ट और संरचित डेटा में बदल देता है। आधुनिक ओसीआर एक पाइपलाइन है जो एक छवि को साफ करती है, टेक्स्ट ढूंढती है, उसे पढ़ती है, और समृद्ध मेटाडेटा निर्यात करती है ताकि डाउनस्ट्रीम सिस्टम डेटा को खोज, अनुक्रमित या निकाल सकें। दो व्यापक रूप से उपयोग किए जाने वाले आउटपुट मानक हैं hOCR, टेक्स्ट और लेआउट के लिए एक एचटीएमएल माइक्रोफ़ॉर्मैट, और ALTO XML, एक पुस्तकालय/अभिलेखागार-उन्मुख स्कीमा; दोनों स्थितियों, पढ़ने के क्रम और अन्य लेआउट संकेतों को संरक्षित करते हैं और लोकप्रिय इंजनों द्वारा समर्थित हैं जैसे टेसरैक्ट.
प्रीप्रोसेसिंग। ओसीआर की गुणवत्ता छवि की सफाई से शुरू होती है: ग्रेस्केल रूपांतरण, डिनोइज़िंग, थ्रेसहोल्डिंग (बिनारिज़ेशन), और डेस्क्यूइंग। कैनोनिकल ओपनसीवी ट्यूटोरियल वैश्विक, अनुकूली और ओत्सु थ्रेसहोल्डिंग को कवर करते हैं - असमान प्रकाश या बिमोडल हिस्टोग्राम वाले दस्तावेज़ों के लिए स्टेपल। जब एक पृष्ठ के भीतर रोशनी बदलती है (फोन स्नैप्स सोचें), अनुकूली तरीके अक्सर एक ही वैश्विक थ्रेसहोल्ड से बेहतर प्रदर्शन करते हैं; ओत्सु हिस्टोग्राम का विश्लेषण करके स्वचालित रूप से एक थ्रेसहोल्ड चुनता है। झुकाव सुधार समान रूप से महत्वपूर्ण है: हफ-आधारित डेस्क्यूइंग (हफ लाइन ट्रांसफॉर्म) ओत्सु बिनारिज़ेशन के साथ मिलकर उत्पादन प्रीप्रोसेसिंग पाइपलाइनों में एक आम और प्रभावी नुस्खा है।
पहचान बनाम मान्यता। ओसीआर को आम तौर पर टेक्स्ट डिटेक्शन (टेक्स्ट कहाँ है ?) और टेक्स्ट रिकॉग्निशन (यह क्या कहता है?) में विभाजित किया जाता है। प्राकृतिक दृश्यों और कई स्कैन में, पूरी तरह से कनवल्शनल डिटेक्टर जैसे ईस्ट भारी प्रस्ताव चरणों के बिना कुशलतापूर्वक शब्द- या पंक्ति-स्तरीय चतुर्भुज की भविष्यवाणी करते हैं और आम टूलकिट में लागू किए जाते हैं (जैसे, ओपनसीवी का टेक्स्ट डिटेक्शन ट्यूटोरियल)। जटिल पृष्ठों (समाचार पत्र, फॉर्म, किताबें) पर, लाइनों/क्षेत्रों का विभाजन और पढ़ने के क्रम का अनुमान मायने रखता है:क्रैकेन पारंपरिक ज़ोन/लाइन सेगमेंटेशन और न्यूरल बेसलाइन सेगमेंटेशन को लागू करता है, जिसमें विभिन्न लिपियों और दिशाओं (LTR/RTL/ऊर्ध्वाधर) के लिए स्पष्ट समर्थन होता है।
मान्यता मॉडल। क्लासिक ओपन-सोर्स वर्कहॉर्स टेसरैक्ट (Google द्वारा ओपन-सोर्स, जिसकी जड़ें HP में हैं) एक कैरेक्टर क्लासिफायर से एक LSTM-आधारित अनुक्रम पहचानकर्ता में विकसित हुआ और खोज योग्य PDF, hOCR/ALTO-अनुकूल आउटपुट, और CLI से और भी बहुत कुछ उत्सर्जित कर सकता है। आधुनिक पहचानकर्ता पूर्व-खंडित वर्णों के बिना अनुक्रम मॉडलिंग पर भरोसा करते हैं। कनेक्शनिस्ट टेम्पोरल क्लासिफिकेशन (CTC) मौलिक बनी हुई है, जो इनपुट फ़ीचर अनुक्रमों और आउटपुट लेबल स्ट्रिंग्स के बीच संरेखण सीखती है; यह व्यापक रूप से लिखावट और दृश्य-पाठ पाइपलाइनों में उपयोग किया जाता है।
पिछले कुछ वर्षों में, ट्रांसफॉर्मर्स ने ओसीआर को नया रूप दिया है। TrOCR एक विज़न ट्रांसफॉर्मर एनकोडर और एक टेक्स्ट ट्रांसफॉर्मर डिकोडर का उपयोग करता है, जिसे बड़े सिंथेटिक कॉर्पोरा पर प्रशिक्षित किया जाता है और फिर वास्तविक डेटा पर फाइन-ट्यून किया जाता है, जिसमें मुद्रित, हस्तलिखित और दृश्य-पाठ बेंचमार्क में मजबूत प्रदर्शन होता है (यह भी देखें हगिंग फेस डॉक्स)। समानांतर में, कुछ सिस्टम डाउनस्ट्रीम समझने के लिए ओसीआर को दरकिनार करते हैं: डोनट (डॉक्यूमेंट अंडरस्टैंडिंग ट्रांसफॉर्मर) एक ओसीआर-मुक्त एनकोडर-डिकोडर है जो सीधे दस्तावेज़ छवियों से संरचित उत्तर (जैसे कुंजी-मूल्य JSON) आउटपुट करता है (रेपो, मॉडल कार्ड), जब एक अलग ओसीआर चरण एक IE सिस्टम को फीड करता है तो त्रुटि संचय से बचता है।
यदि आप कई लिपियों में बैटरी-शामिल टेक्स्ट रीडिंग चाहते हैं, EasyOCR 80+ भाषा मॉडल के साथ एक सरल एपीआई प्रदान करता है, जो बॉक्स, टेक्स्ट और आत्मविश्वास लौटाता है - प्रोटोटाइप और गैर-लैटिन लिपियों के लिए आसान। ऐतिहासिक दस्तावेज़ों के लिए, क्रैकेन बेसलाइन सेगमेंटेशन और स्क्रिप्ट-अवेयर रीडिंग ऑर्डर के साथ चमकता है; लचीले लाइन-स्तरीय प्रशिक्षण के लिए, कैलामरी ओक्रॉपी वंश पर बनाता है (ओक्रॉपी) (मल्टी-)एलएसटीएम+सीटीसी पहचानकर्ताओं और कस्टम मॉडल को फाइन-ट्यून करने के लिए एक सीएलआई के साथ।
सामान्यीकरण डेटा पर निर्भर करता है। लिखावट के लिए, IAM लिखावट डेटाबेस प्रशिक्षण और मूल्यांकन के लिए लेखक-विविध अंग्रेजी वाक्य प्रदान करता है; यह लाइन और शब्द पहचान के लिए एक लंबे समय से चली आ रही संदर्भ सेट है। दृश्य पाठ के लिए, कोको-टेक्स्ट ने एमएस-कोको पर व्यापक एनोटेशन स्तरित किए, जिसमें मुद्रित/हस्तलिखित, सुपाठ्य/अपठनीय, लिपि और पूर्ण प्रतिलेखन के लिए लेबल थे (मूल परियोजना पृष्ठभी देखें)। यह क्षेत्र सिंथेटिक प्रीट्रेनिंग पर भी बहुत अधिक निर्भर करता है: सिंथटेक्स्ट इन द वाइल्ड यथार्थवादी ज्यामिति और प्रकाश के साथ तस्वीरों में पाठ प्रस्तुत करता है, डिटेक्टरों और पहचानकर्ताओं को प्रीट्रेन करने के लिए भारी मात्रा में डेटा प्रदान करता है (संदर्भ कोड और डेटा).
के तहत प्रतियोगिताएं ICDAR’s रोबस्ट रीडिंग मूल्यांकन को आधार बनाती हैं। हाल के कार्यों में एंड-टू-एंड डिटेक्शन/रीडिंग पर जोर दिया गया है और इसमें शब्दों को वाक्यांशों में जोड़ना शामिल है, जिसमें आधिकारिक कोड रिपोर्टिंग सटीकता/रिकॉल/एफ-स्कोर, इंटरसेक्शन-ओवर-यूनियन (IoU), और कैरेक्टर-लेवल एडिट-डिस्टेंस मेट्रिक्स - जो अभ्यासकर्ताओं को ट्रैक करना चाहिए, को दर्शाता है।
ओसीआर शायद ही कभी सादे पाठ पर समाप्त होता है। अभिलेखागार और डिजिटल पुस्तकालय पसंद करते हैं ALTO XML क्योंकि यह सामग्री के साथ भौतिक लेआउट (निर्देशांक के साथ ब्लॉक/लाइनें/शब्द) को एन्कोड करता है, और यह METS पैकेजिंग के साथ अच्छी तरह से मेल खाता है। hOCR माइक्रोफ़ॉर्मैट, इसके विपरीत, ocr_line और ocrx_word जैसे क्लास का उपयोग करके HTML/CSS में उसी विचार को एम्बेड करता है, जिससे वे ब टूलिंग के साथ प्रदर्शन, संपादन और रूपांतरण करना आसान हो जाता है। टेसरैक्ट दोनों को उजागर करता है - जैसे, सीएलआई से सीधे एचओसीआर या खोज योग्य पीडीएफ बनाना (पीडीएफ आउटपुट गाइड); पाइथन रैपर जैसे pytesseract सुविधा जोड़ते हैं। hOCR और ALTO के बीच अनुवाद करने के लिए कन्वर्टर्स मौजूद हैं जब रिपॉजिटरी में निश्चित अंतर्ग्रहण मानक होते हैं - इस क्यूरेटेड सूची को देखें ओसीआर फ़ाइल-प्रारूप उपकरण.
सबसे मजबूत प्रवृत्ति अभिसरण है: पहचान, मान्यता, भाषा मॉडलिंग, और यहां तक कि कार्य-विशिष्ट डिकोडिंग एकीकृत ट्रांसफार्मर स्टैक में विलीन हो रहे हैं। बड़े सिंथेटिक कॉर्पोरा पर प्री-ट्रेनिंग एक बल गुणक बना हुआ है। ओसीआर-मुक्त मॉडल आक्रामक रूप से प्रतिस्पर्धा करेंगे जहां लक्ष्य वर्बेटिम ट्रांसक्रिप्ट के बजाय संरचित आउटपुट है। हाइब्र िड परिनियोजन की भी अपेक्षा करें: एक हल्का डिटेक्टर और लंबे-फॉर्म टेक्स्ट के लिए एक TrOCR-शैली पहचानकर्ता, और फॉर्म और रसीदों के लिए एक डोनट-शैली मॉडल।
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ऑप्टिकल कैरेक्टर रिकग्निशन (OCR) एक प्रौद्योगिकी है जिसका उपयोग विभिन्न प्रकार के दस्तावेज़ों, जैसे कि कागजी दस्तावेज़, PDF फ़ाइलें या डिजिटल कैमरा द्वारा कैप्चर की गई छवियों, को संपादन योग्य और खोजनीय डेटा में परिवर्तित करने के लिए किया जाता है।
OCR एक इनपुट छवि या दस्तावेज़ को स्कैन करता है, छवि को अलग-अलग अक्षरों में बांटता है, और पैटर्न पहचान या विशेषता पहचान का उपयोग करके प्रत्येक वर्ण की तुलना करता है।
OCR का उपयोग विभिन्न क्षेत्रों और अनुप्रयोगों में किया जाता है, जैसे कि मुद्रित दस्तावेज़ों को डिजिटाइज़ करने, टेक्स्ट-टू-स्पीच सेवाओं को सक्षम करने, डेटा एंट्री प्रक्रियाओं को स्वचालित करने, और दृष्टिबाधित उपयोगकर्ताओं को टेक्स्ट के साथ बेहतर बातचीत करने सहायता करने।
हालांकि OCR प्रौद्योगिकी में काफ़ी प्रगति हुई है, लेकिन यह अचूक नहीं है। सटीकता मूल दस्तावेज़ की गुणवत्ता और उपयोग किए जा रहे OCR सॉफ़्टवेयर की बारीकियों पर निर्भर कर सकती है।
हालाँकि OCR मुद्रित टेक्स्ट के लिए मुख्य रूप से डिज़ाइन किया गया है, कुछ उन्नत OCR सिस् टम लिखावट पहचानने में भी सक्षम होते हैं। हालाँकि, आमतौर पर लिखावट की पहचान करने में कम सटीकता होती है क्योंकि व्यक्तिगत लेखन शैलियों में व्यापक भिन्नता होती है।
हाँ, कई OCR सॉफ़्टवेयर सिस्टम कई भाषाओं को पहचान सकते हैं। हालाँकि, यह महत्वपूर्ण है कि आपके उपयोग में आने वाले सॉफ़्टवेयर द्वारा विशिष्ट भाषा का समर्थन किया जा रहा हो।
OCR का अर्थ ऑप्टिकल कैरेक्टर रिकग्निशन है और इसका उपयोग मुद्रित पाठ को पहचानने के लिए किया जाता है, जबकि ICR, या इंटेलिजेंट कैरेक्टर रिकग्निशन, अधिक उन्नत है और इसका उपयोग हस्तलिखित पाठ को पहचानने के लिए किया जाता है।
OCR स्पष्ट, आसानी से पढ़ ने वाले फ़ॉन्ट और मानक टेक्स्ट आकारों के साथ सबसे अच्छा काम करता है। हालांकि यह विभिन्न फ़ॉन्ट और आकारों के साथ काम कर सकता है, लेकिन असामान्य फ़ॉन्ट्स या बहुत छोटे टेक्स्ट आकारों के साथ काम करते समय सटीकता कम होने की प्रवृत्ति होती है।
OCR को कम-रिज़ॉल्यूशन वाले दस्तावेज़ों, जटिल फ़ॉन्ट, खराब प्रिंट वाले पाठ, लिखावट, और ऐसी पृष्ठभूमि वाले दस्तावेज़ों के साथ समस्या हो सकती है जो पाठ के साथ हस्तक्षेप करती हैं। इसके अलावा, यह कई भाषाओं के साथ काम कर सकता है, लेकिन यह हर भाषा को पूरी तरह से कवर नहीं कर सकता है।
हाँ, OCR रंगीन टेक्स्ट और बैकग्राउंड को स्कैन कर सकता है, हालाँकि यह आमतौर पर उच्च-विपरीत रंग संयोजनों, जैसे कि एक सफे द पृष्ठभूमि पर काले टेक्स्ट, के साथ अधिक प्रभावी होता है। टेक्स्ट और पृष्ठभूमि रंगों में पर्याप्त विपरीतता की कमी होने पर सटीकता कम हो सकती है।
कॉम्पैक्ट इमेज फॉर्मेट (CIP) एक आधुनिक इमेज फाइल फॉर्मेट है जिसे इमेज को स्टोर करने और ट्रांसमिट करने के एक कुशल तरीके की पेशकश करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, खासकर वेब और मोबाइल एप्लिकेशन के लिए जहां बैंडविड्थ और स्टोरेज स्पेस प्रीमियम पर हैं। JPEG, PNG और GIF जैसे पारंपरिक फॉर्मेट के विपरीत, CIP उन्नत कंप्रेशन एल्गोरिदम और एक मॉड्यूलर संरचना का लाभ उठाता है ताकि इमेज क्वालिटी से समझौता किए बिना बेहतर कंप्रेशन दर प्राप्त की जा सके। यह तकनीकी व्याख्याकार CIP फॉर्मेट की पेचीदगियों में तल्लीन करता है, जिसमें इसकी आर्किटेक्चर, कंप्रेशन तकनीक और व्यावहारिक अनुप्रयोग शामिल हैं।
CIP फॉर्मेट के केंद्र में इसकी मॉड्यूलर संरचना है, जो उच्च स्तर के लचीलेपन और एक्स्टेंसिबिलिटी की अनुमति देती है। एक CIP फाइल कई स्वतंत्र मॉड्यूल से बनी होती है, प्रत्येक इमेज के एक विशेष पहलू के लिए जिम्मेदार होती है, जैसे कि इसका मेटाडेटा, पैलेट, पिक्सेल डेटा और वैकल्पिक घटक जैसे अल्फा पारदर्शिता या एनीमेशन फ्रेम। यह मॉड्यूलरिटी न केवल कुशल एन्कोडिंग और डिकोडिंग प्रक्रियाओं को सुगम बनाती है बल्कि विशिष्ट आवश्यकताओं या बाधाओं के अनुरूप CIP फाइलों को अत्यधिक अनुकूलन योग्य भी बनाती है।
CIP को अन्य इमेज फॉर्मेट से अलग करने वाली प्रमुख विशेषताओं में से एक इसकी उन्नत कंप्रेशन तकनीक है। CIP लॉसलेस और लॉसी कंप्रेशन विधियों के संयोजन का उपयोग करता है, इमेज कंटेंट और कंप्रेशन दर और इमेज क्वालिटी के बीच वांछित संतुलन के आधार पर गतिशील रूप से सबसे उपयुक्त तकनीक का चयन करता है। तेज किनारों और ठोस रंगों वाली ग्राफिकल इमेज के लिए, CIP लॉसलेस कंप्रेशन एल्गोरिदम को नियोजित करता है जो प्रत्येक पिक्सेल की अखंडता को संरक्षित करता है। अधिक सूक्ष्म रंग भिन्नताओं वाली फोटोग्राफिक इमेज के लिए, CIP एक परिष्कृत लॉसी कंप्रेशन एल्गोरिदम का उपयोग करता है जो मानवीय आंख को ध्यान देने योग्य गिरावट के बिना रंग ढाल को सरल बनाकर फाइल के आकार को कम करता है।
गुणवत्ता का त्याग किए बिना उच्च कंप्रेशन दर प्राप्त करने के लिए, CIP का लॉसी कंप्रेशन तंत्र एक मालिकाना तकनीक को शामिल करता है जिसे 'इंटेलिजेंट पिक्सेल एप्रॉक्सिमेशन' के रूप में जाना जाता है। यह विधि इमेज के रंग पैलेट और स्थानिक विशेषताओं का विश्लेषण करती है ताकि उन क्षेत्रों की पहचान की जा सके जहां रंग भिन्नताओं को कथित इमेज क्वालिटी को महत्वपूर्ण रूप से प्रभावित किए बिना स ुव्यवस्थित किया जा सकता है। समान रंगों को बुद्धिमानी से अनुमानित करके और छोटे विवरणों को बड़े, अधिक समान क्षेत्रों में मिलाकर, CIP इमेज की दृश्य निष्ठा को बनाए रखते हुए इमेज का प्रतिनिधित्व करने के लिए आवश्यक डेटा की मात्रा को काफी कम कर सकता है।
CIP फॉर्मेट के भीतर एक और नवाचार इसकी अनुकूली रिज़ॉल्यूशन स्केलिंग सुविधा है। यह CIP इमेज को एक ही फाइल के भीतर कई रिज़ॉल्यूशन पर स्टोर करने की अनुमति देता है, जिससे एप्लिकेशन डिस्प्ले डिवाइस या बैंडविड्थ बाधाओं के आधार पर सबसे उपयुक्त रिज़ॉल्यूशन को गतिशील रूप से चुन सकते हैं। यह सुविधा रिस्पॉन्सिव वेब डिज़ाइन और मोबाइल एप्लिकेशन के लिए विशेष रूप से फायदेमंद है, जहां स्क्रीन आकार और नेटवर्क स्थितियों की एक विस्तृत श्रृंखला के लिए इमेज क्वालिटी को अनुकूलित करने की आवश्यकता होती है। एक ही फाइल में कई रिज़ॉल्यूशन एम्बेड करके, CIP प्रत्य ेक रिज़ॉल्यूशन के लिए अलग-अलग फाइलों की आवश्यकता को समाप्त कर देता है, कंटेंट मैनेजमेंट को सरल बनाता है और सर्वर लोड को कम करता है।
CIP पारदर्शिता और एनिमेशन को संभालने के लिए एक अद्वितीय दृष्टिकोण भी प्रस्तुत करता है, जो इसे अन्य इमेज फॉर्मेट से अलग करता है। पारदर्शिता के लिए, CIP एक अलग मॉड्यूल का उपयोग करता है जिसे वैकल्पिक रूप से फाइल में शामिल किया जा सकता है, जिससे रंग डेटा से पारदर्शी क्षेत्रों को अलग करके अधिक कुशल कंप्रेशन की अनुमति मिलती है। पारदर्शिता और रंग जानकारी को मिलाने वाले पारंपरिक तरीकों की तुलना में यह बेहतर कंप्रेशन दर की ओर जाता है। जब एनिमेशन की बात आती है, तो CIP एक ही फाइल संरचना के भीतर फ्रेम-आधारित और वेक्टर-आधारित दोनों एनिमेशन का समर्थन करता है, अलग-अलग फाइलों या फॉर्मेट की आवश्यकता के बिना गतिशील कंटेंट बनाने में लचीलापन प्रदान करता है।
CIP फाइल की एन् कोडिंग प्रक्रिया में कई चरण शामिल होते हैं, जो मेटाडेटा, रंग डेटा और किसी भी वैकल्पिक घटक जैसे विशिष्ट मॉड्यूल की पहचान करने के लिए इमेज कंटेंट के पार्सिंग से शुरू होते हैं। फिर प्रत्येक मॉड्यूल को सबसे उपयुक्त कंप्रेशन तकनीक का उपयोग करके कंप्रेशन किया जाता है, जिसके बाद सभी मॉड्यूल को एक साथ एक एकल, एकजुट CIP फाइल में पैक किया जाता है। यह मॉड्यूलर दृष्टिकोण न केवल कंप्रेशन दक्षता में सुधार करता है बल्कि एन्कोडिंग और डिकोडिंग प्रक्रियाओं को भी सुव्यवस्थित करता है, क्योंकि मॉड्यूल को एक दूसरे से स्वतंत्र रूप से संसाधित किया जा सकता है।
इसके मॉड्यूलर डिज़ाइन के लिए धन्यवाद, CIP फाइल को डिकोड करना भी उतना ही कुशल है। एप्लिकेशन पूरी फाइल को डिकोड करने की आवश्यकता के बिना विशिष्ट मॉड्यूल को जल्दी से एक्सेस कर सकते हैं, जिससे इमेज रेंडरिंग समय में काफी तेजी आती है। यह विशेष रूप से वेब एप्लिकेशन के लिए फायदेमंद है जिन्हें उपयोगकर्ता अनुभव को बेहतर बनाने के लिए तेजी से लोड होने की आवश्यकता होती है। इसके अलावा, अपनी बुद्धिमान कंप्रेशन तकनीकों के कारण, CIP इमेज को कम रिज़ॉल्यूशन पर भी उच्च गुणवत्ता पर प्रस्तुत किया जा सकता है, यह सुनिश्चित करते हुए कि उपयोगकर्ता अभी भी बैंडविड्थ या स्टोरेज बाधाओं के तहत नेत्रहीन आकर्षक कंटेंट का आनंद लेते हैं।
CIP इमेज फॉर्मेट का विकास आधुनिक वेब और मोबाइल परिदृश्य के लिए डिजिटल कंटेंट को अनुकूलित करने की दिशा में एक सतत प्रवृत्ति को दर्शाता है। डेटा की खपत और उपयोगकर्ता की अपेक्षाओं में लगातार वृद्धि के साथ, CIP जैसे फॉर्मेट फाइल के आकार, लोडिंग गति और नेटवर्क दक्षता जैसे व्यावहारिक विचारों के साथ उच्च-गुणवत्ता वाली इमेज की आवश्यकता को संतुलित करने में महत्वपूर्ण हैं। इन चुनौतियों का सामना करने से, CIP न केवल विजुअल वेब अनुभव को बढ़ाता है बल्कि ऑनलाइन कंटेंट के समग्र डेटा फुटप्रिंट को कम करने में भी योगदान देता है, जो मोबाइल प्रभुत्व के युग में एक प्रमुख चिंता है।
सॉफ़्टवेयर और एप्लिकेशन में CIP फॉर्मेट समर्थन को लागू करने के लिए इसकी संरचना और एल्गोरिदम को समझने की आवश्यकता होती है। डेवलपर मौजूदा लाइ
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