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 महत्व पूर्ण 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 (ओक्र ॉपी) (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 क् यूरेटेड 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 वाल े 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।
FF (फास्ट फॉर्मेट) इमेज फॉर्मेट डिजिटल इमेज एन्कोडिंग क्षेत्र में एक अपेक्षाकृत नई प्रविष्टि है, जिसे विशेष रूप से विभिन्न उपकरणों और प्लेटफॉर्म पर इमेज की हाई-स्पीड प्रोसेसिंग और ट्रांसफर की बढ़ती मांग को पूरा करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। JPEG, PNG या GIF जैसे पारंपरिक फॉर्मेट के विपरीत, FF फॉर्मेट तेजी से लोड होने वाले समय, कम्प्रेशन के दौरान न्यूनतम डेटा हानि और एक लचीले ढांचे पर जोर देता है जो अत्यधिक विस्तृत तस्वीरों से लेकर सरल ग्राफिक्स तक कई प्रकार की इमेज को सपोर्ट करता है। इसका विकास इंटरनेट और डिजिटल इमेजिंग तकनीकों की विकसित होती जरूरतों की प्रतिक्रिया है, जहां गति और दक्षता सर्वोपरि हो गई है।
FF फॉर्मेट के मूलभूत पहलुओं में से एक इसकी अनूठी कम्प्रेशन एल्गोरिथम है, जो गुणवत्ता और गति की आवश्यकता को संतुलित करती है। एल्गोरिथम लॉसी और लॉसलेस कम्प्रेशन तकनीकों के संयोजन को नियोजित करता है, जो इष्टतम प्रदर्शन सुनिश्चित करने के लिए इमेज की सामग्री को गतिशील रूप से समायोजित करता है। विस्तृत रंग रेंज वाली विस्तृत इमेज के लिए, FF फॉर्मेट एक परिष्कृत लॉसी कम्प्रेशन विधि का उपयोग करता है जो गुणवत्ता में ध्यान देने योग्य गिरावट के बिना फ़ाइल आकार को काफी कम कर देता है। इसके विपरीत, कम रंगों वाले सरल ग्राफिक्स के लिए, यह लॉसलेस कम्प्रेशन लागू करता है, जो मूल इमेज की तीक्ष्णता और स्पष्टता को बनाए रखता है।
एक FF फ़ाइल की संरचना को मजबूत और लचीला दोनों तरह से डिज़ाइन किया गया है, जो विभिन्न मेटाडेटा प्रकारों और रंग स्थानों का समर्थन करता है। इसके मूल में, फॉर्मेट एक कंटेनर का उपयोग करता है जो इमेज डेटा, रंग प्रोफ़ाइल जानकारी और कॉपीराइट नोटिस या GPS डेटा जैसे किसी भी अतिरिक्त मेटाडेटा सहित कई डेटा स्ट्रीम को रख सकता है। यह मॉड्यूलर दृष्टिकोण न केवल समृद्ध इमेज जानकारी की सुविधा प्रदान करता है बल्कि विभिन्न उपकरणों और सॉफ़्टवेयर के साथ संगतता को भी बढ़ाता है, यह सुनिश्चित करता है कि इमेज को प्लेटफ़ॉर्म की परवा ह किए बिना सटीक रूप से प्रदर्शित और संसाधित किया जा सकता है।
FF फॉर्मेट की एक विशिष्ट विशेषता हाई डायनेमिक रेंज (HDR) और वाइड कलर गैमट (WCG) इमेज के लिए इसका समर्थन है, जो फोटोग्राफी, सिनेमा और यहां तक कि स्मार्टफोन में तेजी से लोकप्रिय हो रहे हैं। FF फॉर्मेट की आर्किटेक्चर इसे अधिक बिट डेप्थ और रंगों की एक विस्तृत श्रृंखला के साथ इमेज को स्टोर करने की अनुमति देती है, जिससे अधिक विस्तृत और जीवंत इमेज सक्षम होती है। यह क्षमता फोटोग्राफी और विजुअल मीडिया में पेशेवरों के लिए विशेष रूप से महत्वपूर्ण है, जहां रंग सटीकता और इमेज निष्ठा महत्वपूर्ण है।
FF फॉर्मेट का एक और महत्वपूर्ण पहलू गति पर इसका ध्यान है, विशेष रूप से उपकरणों पर इमेज को डिकोड करने और रेंडर करने के संदर्भ में। फॉर्मेट को आधुनिक हार्डवेयर का लाभ उठाने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिसमें GPU और मल्टी-कोर CPU शामिल हैं, ताकि इमेज प् रोसेसिंग कार्यों में तेजी लाई जा सके। इसमें समानांतर प्रसंस्करण तकनीक और कुशल कोडिंग संरचनाएं शामिल हैं जो उच्च-रिज़ॉल्यूशन इमेज के लिए भी तेजी से डिकोडिंग और रेंडरिंग को सक्षम करती हैं। यह FF फॉर्मेट को विशेष रूप से उन अनुप्रयोगों के लिए उपयुक्त बनाता है जहां गति सार है, जैसे रीयल-टाइम वीडियो स्ट्रीमिंग, ऑनलाइन गेमिंग ग्राफिक्स और उत्तरदायी वेब डिज़ाइन।
FF फॉर्मेट इमेज सुरक्षा और कॉपीराइट सुरक्षा के मुद्दे को भी संबोधित करता है, जो डिजिटल युग में एक तेजी से महत्वपूर्ण चिंता है। इसमें एन्क्रिप्शन और डिजिटल वॉटरमार्किंग के लिए अंतर्निहित समर्थन शामिल है, जिससे सामग्री निर्माता अपनी इमेज को अनधिकृत उपयोग से सुरक्षित कर सकते हैं। एन्क्रिप्शन सुविधा इंटरनेट पर इमेज के सुरक्षित प्रसारण को सक्षम बनाती है, जबकि डिजिटल वॉटरमार्किंग कॉपीराइट उल्लंघन को ट्रैक करने और प्रबंध ित करने में मदद करती है। ये सुरक्षा उपाय FF फॉर्मेट में मूल रूप से एकीकृत हैं, यह सुनिश्चित करते हुए कि वे इमेज की गति या गुणवत्ता से समझौता नहीं करते हैं।
इंटरऑपरेबिलिटी FF फॉर्मेट की एक और प्रमुख ताकत है। इसे विशेष प्लगइन या कन्वर्टर्स की आवश्यकता के बिना ऑपरेटिंग सिस्टम, उपकरणों और ब्राउज़रों की एक विस्तृत श्रृंखला में मूल रूप से काम करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह सार्वभौमिक संगतता खुले मानकों और एक व्यापक अपनाने की रणनीति के माध्यम से प्राप्त की जाती है जिसमें डिवाइस निर्माताओं, सॉफ़्टवेयर डेवलपर्स और ऑनलाइन प्लेटफ़ॉर्म के साथ सहयोग शामिल है। यह सुनिश्चित करके कि FF फॉर्मेट को मौजूदा पारिस्थितिक तंत्र में आसानी से एकीकृत किया जा सकता है, इसके डेवलपर्स का उद्देश्य इसके व्यापक अपनाने और उपयोग को सुविधाजनक बनाना है।
स्वचालित रंग सुधार, इमेज स्थिरीकरण और शोर में कम ी जैसी उन्नत इमेज प्रोसेसिंग सुविधाओं का एकीकरण FF फॉर्मेट को इसके समकालीनों से अलग करता है। ये सुविधाएँ आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग एल्गोरिदम द्वारा संचालित होती हैं जो इमेज की सामग्री का विश्लेषण करती हैं और आवश्यकतानुसार सुधार या संवर्द्धन लागू करती हैं। ऐसी क्षमताएं न केवल इमेज की दृश्य गुणवत्ता में सुधार करती हैं बल्कि फोटोग्राफरों और ग्राफिक डिजाइनरों के लिए पोस्ट-प्रोसेसिंग वर्कफ़्लो को भी सरल बनाती हैं, जिससे समय और प्रयास की बचत होती है।
इसके कई लाभों के बावजूद, FF फॉर्मेट को अपनाने में चुनौतियों का सामना करना पड़ता है, मुख्य रूप से स्थापित इमेज फॉर्मेट के मौजूदा प्रभुत्व और एक नए फॉर्मेट में माइग्रेट करने से जुड़ी जड़ता के कारण। हालाँकि, इसके डेवलपर्स और समर्थक शिक्षा के माध्यम से इन बाधाओं को दूर करने के लिए सक्रिय रूप से काम कर रहे हैं, FF फॉर्मेट क े लाभों को प्रदर्शित कर रहे हैं और रूपांतरण और एकीकरण के लिए उपयोग में आसान उपकरण प्रदान कर रहे हैं। जैसे-जैसे अधिक उपयोगकर्ता FF फॉर्मेट के लाभों का अनुभव करते हैं, इसके अपनाने में वृद्धि होने की उम्मीद है, धीरे-धीरे पारंपरिक इमेज फॉर्मेट को प्रतिस्थापित या पूरक किया जाएगा।
FF फॉर्मेट में केवल स्थिर इमेज से परे संभावित अनुप्रयोग भी हैं। इसकी कुशल कम्प्रेशन एल्गोरिथम और तेज प्रसंस्करण क्षमताएं इसे एनिमेटेड ग्राफिक्स और छोटी वीडियो क्लिप के लिए एक उत्कृष्ट विकल्प बनाती हैं। यह अनुकूलनशीलता वेब डिज़ाइन, डिजिटल विज्ञापन और सोशल मीडिया सामग्री के लिए नई संभावनाएं खोलती है
यह कनवर्टर पूरी तरह से आपके ब्राउज़र में चलता है। जब आप किसी फ़ाइल का चयन करते हैं, तो उसे मेमोरी में पढ़ा जाता है और चयनित प्रारूप में परिवर्तित किया जाता है। फिर आप परिवर्तित फ़ाइल डाउनलोड कर सकते हैं।
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