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 औ र 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 महत् वपूर्ण 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 अनुक्रमो ं 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 दस्ता वेज़ 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 (ओक ्रॉपी) (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 वेब 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। हाइब्रिड 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 सिस्टम 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 पढ़ने 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 सफेद 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।
CMYK रंग मॉडल एक घटिया रंग मॉडल है जिसका उपयोग रंगीन छपाई में किया जाता है और इसका उपयोग स्वयं छपाई प्रक्रिया का वर् णन करने के लिए भी किया जाता है। CMYK का मतलब सियान, मैजेंटा, येलो और की (काला) है। RGB रंग मॉडल के विपरीत, जिसका उपयोग कंप्यूटर स्क्रीन पर किया जाता है और रंग बनाने के लिए प्रकाश पर निर्भर करता है, CMYK मॉडल प्रकाश अवशोषण के घटिया सिद्धांत पर आधारित है। इसका मतलब यह है कि रंग विभिन्न रंगों में प्रकाश उत्सर्जित करने के बजाय, प्रकाश के दृश्यमान स्पेक्ट्रम के कुछ हिस्सों को अवशोषित करके बनाए जाते हैं।
CMYK रंग मॉडल की शुरुआत को छपाई उद्योग की स्याही के रंगों के सीमित पैलेट का उपयोग करके पूर्ण-रंग कलाकृति को पुन: पेश करने की आवश्यकता के लिए जिम्मेदार ठहराया जा सकता है। पूर्ण-रंग छपाई के पहले के तरीके समय लेने वाले और अक्सर गलत होते थे। अलग-अलग अनुपात में चार विशिष्ट स्याही रंगों का उपयोग करके, CMYK छपाई ने कुशलतापूर्वक और अधिक सटीकता के साथ रंगों की एक विस्तृत श्रृंखला का उत्पादन करने का एक तरीका पेश किया। यह दक्षता अलग-अलग रंगों और रंगों को बनाने के लिए अलग-अलग तीव्रता में चार स्याही को ओवरलैप करने की क्षमता से आती है।
मूल रूप से, CMYK मॉडल सफेद रोशनी से लाल, हरे और नीले रंग की अलग-अलग मात्रा को घटाकर काम करता है। सफेद प्रकाश में संयुक्त रूप से स्पेक्ट्रम के सभी रंग होते हैं। जब सियान, मैजेंटा और पीले रंग की स्याही को सही अनुपात में ओवरले किया जाता है, तो उन्हें सैद्धांतिक रूप से सभी प्रकाश को अवशोषित करना चाहिए और काला उत्पादन करना चाहिए। हालाँकि, व्यवहार में, इन तीनों स्याही के संयोजन से एक गहरा भूरा रंग उत्पन्न होता है। एक सच्चा काला प्राप्त करने के लिए, मुख्य घटक-काली स्याही-का उपयोग किया जाता है, यहीं से CMYK में 'K' आता है।
RGB से CMYK में रूपांतरण प्रक्रिया प्रिंट उत्पादन के लिए महत्वपूर्ण है क्योंकि डिजिटल डिज़ाइन अक्सर RGB रंग मॉडल का उपयोग करके बनाए जाते हैं। इस प्रक्रिया में प्रकाश-आधारित रंगों (RGB) को वर्णक-आधारित रंगों (CMYK) में बदलना शामिल है। मॉडल द्वारा रंग उत्पन्न करने के विभिन्न तरीकों के कारण रूपांतरण सीधा नहीं है। उदाहरण के लिए, स्याही की सीमित रंग सरगम के कारण प्रकाश की तुलना में CMYK स्याही का उपयोग करके मुद्रित होने पर जीवंत RGB रंग उतने ज्वलंत नहीं लग सकते हैं। रंग प्रतिनिधित्व में यह अंतर यह सुनिश्चित करने के लिए सावधानीपूर्वक रंग प्रबंधन की आवश्यकता है कि मुद्रित उत्पाद मूल डिज़ाइन से यथासंभव मेल खाता हो।
डिजिटल शब्दों में, CMYK रंगों को आमतौर पर चारों रंगों में से प्रत्येक के प्रतिशत के रूप में दर्शाया जाता है, जो 0% से 100% तक होता है। यह संकेतन उस स्याही की मात्रा को दर्शाता है जिसे कागज पर लगाया जाना चाहिए। उदाहरण के लिए, एक गहरे हरे रंग को 100% सियान, 0% मैजेंटा, 100% पीला और 10% काला के रूप में दर्शाया जा सकता है। यह प्रतिशत प्रणाली रंग मिश्रण पर सटीक नियंत्रण की अनुमति देती है, विभिन्न मुद्रण कार्यों में लगातार रंग प्राप्त करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाती है।
रंग अंशांकन CMYK रंग मॉडल के साथ काम करने का एक महत्वपूर्ण पहलू है, खासकर जब मुद्रण उद्देश्यों के लिए RGB से अनुवाद किया जाता है। अंशांकन में आउटपुट डिवाइस (प्रिंटर) के रंगों से मेल खाने के लिए स्रोत (जैसे कंप्यूटर मॉनिटर) के रंगों को समायोजित करना शामिल है। यह प्रक्रिया यह सुनिश्चित करने में मदद करती है कि स्क्रीन पर देखे जाने वाले रंग मुद्रित सामग्री में बारीकी से दोहराए जाएंगे। उचित अंशांकन के बिना, मुद्रित होने पर रंग काफी भिन्न दिखाई दे सकते हैं, जिससे असंतोषजनक परिणाम हो सकते हैं।
CMYK मॉडल का व्यावहारिक अनुप्रयोग साधारण रंग मुद्रण से आगे बढ़ता है। यह विभिन्न मुद्रण तकनीकों की नींव है, जिसमें डिजिटल मुद्रण, ऑफसेट लिथोग्राफी और स्क्रीन प्रिंटिंग शामिल है। इनमें से प्रत्येक विधि मूल CMYK रंग मॉडल का उपयोग करती है लेकिन स्याही को अलग-अलग तरीकों से लागू करती है। उदाहरण के लिए, ऑफसेट लिथोग्राफी में स्याही को एक प्लेट से रबर के कंबल में और अंत में मुद्रण सतह पर स्थानांतरित करना शामिल है, जो मुद्रित सामग्री के उच्च-गुणवत्ता वाले बड़े पैमाने पर उत्पादन की अनुमति देता है।
CMYK के साथ काम करते समय विचार करने के लिए एक महत्वपूर्ण पहलू ओवरप्रिंटिंग और ट्रैपिंग की अवधारणा है। ओवरप्रिंटिंग तब होती है जब दो या दो से अधिक स्याही को एक दूसरे के ऊपर मुद्रित किया जाता है। ट्रैपिंग एक तकनीक है जिसका उपयोग अलग-अलग रंगीन स्याही के बीच गलत संरेखण की भरपाई के लिए उन्हें थोड़ा ओवरलैप करके किया जाता है। दोनों तकनीकें बिना अंतराल या रंग के गलत पंजीकरण के तेज, साफ प्रिंट प्राप्त करने के लिए आवश्यक हैं, विशेष रूप से जटिल या बहु-रंगीन डिज़ाइन में।
CMYK रंग मॉडल की सीमाएँ मुख्य रूप से इसके रंग सरगम से संबंधित हैं। CMYK सरगम RGB सरगम से छोटा है, जिसका अर्थ है कि मॉनिटर पर दिखाई देने वाले कुछ रंगों को CMYK स्याही से दोहराया नहीं जा सकता है। यह विसंगति डिजाइनरों के लिए चुनौतियाँ पैदा कर सकती है, जिन्हें प्रिंट निष्ठा के लिए अपने रंगों को समायोजित करना होगा। इसके अतिरिक्त, स्याही के निर्माण, कागज की गुणवत्ता और मुद्रण प्रक्रियाओं में भिन्नता CMYK रंगों की अंतिम उपस्थिति को प्रभावित कर सकती है, वांछित परिणाम प्राप्त करने के लिए प्रमाण और समायोजन की आवश्यकता होती है।
इन सीमाओं के बावजूद, CMYK रंग मॉडल अपनी बहुमुखी प्रतिभा और दक्षता के कारण मुद्रण उद्योग में अपरिहार्य बना हुआ है। स्याही प्रौद्योगिकी और मुद्रण तकनीकों में प्रगति प्राप्त करने योग्य रंग सरगम को व्यापक बनाना और CMYK मुद्रण की सटीकता और गुणवत्ता को बढ़ाना जारी रखती है। इसके अलावा, उद्योग ने रंग प्रबंधन के लिए मानक और प्रोटोकॉल विकसित किए हैं जो विभिन्न उपकरणों और माध्यमों के बीच विसंगतियों को कम करने में मदद करते हैं, जिससे अधिक सुसंगत और अनुमानित मुद्रण परिणाम सुनिश्चित होते हैं।
डिजिटल तकनीक के आगमन ने CMYK मॉडल के उपयोग और क्षमताओं का और विस्तार किया है। आजकल, डिजिटल प्रिंटर सीधे CMYK फ़ाइलों को स्वीकार कर सकते हैं, जिससे डिजिटल डिज़ाइन से प्रिंट उत्पादन तक एक सहज वर्कफ़्लो की सुविधा मिलती है। इसके अतिरिक्त, डिजिटल प्रिंटिंग अधिक लचीली और लागत प्रभावी शॉर्ट-रन प्रिंटिंग की अनुमति देता है, जिससे छोटे व्यवसायों और व्यक्तियों के लिए बड़े प्रिंट रन या पारंपरिक ऑफसेट प्रिंटिंग से जुड़ी लागतों की आवश्यकता के बिना पेशेवर-स्तरीय प्रिंटिंग प्राप्त करना संभव हो जाता है।
इसके अलावा, पर्यावरणीय विचार तेजी से CMYK प्रिंटिंग के इर्द-गिर्द बातचीत का हिस्सा बनते जा रहे हैं। मुद्र
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