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।
हाई डायनामिक रेंज (HDR) इमेजिंग एक ऐसी तकनीक है जिसका उद्देश्य मानवीय आँख की रोशनी के विभिन्न स्तरों को समझने की क्षमता और ऐसे स्तरों को कैप्चर करने, प्रोसेस करने और प्रदर्शित करने में पारंपरिक डिजिटल इमेजिंग सिस्टम की सीमाओं के बीच की खाई को पाटना है। मानक डायनामिक रेंज (SDR) इमेज के विपरीत, जिसमें एक ही फ्रेम में प्रकाश और अंधेरे के चरम को प्रदर्शित करने की सीमित क्षमता होती है, HDR इमेज ल्यूमिनेंस स्तरों के व्यापक स्पेक्ट्रम को प्रदर्शित कर सकते हैं। इसके परिणामस्वरूप ऐसी तस्वीरें बनती हैं जो अधिक ज्वलंत, यथार्थवादी और मानवीय आँख द्वारा वास्तविक दुनिया में देखी गई चीजों के करीब होती हैं।
HDR इमेजिंग को समझने के लिए डायनामिक रेंज की अवधारणा केंद्रीय है। डायनामिक रेंज उस सबसे हल्के प्रकाश और सबसे गहरे अंधेरे के बीच के अनुपात को संदर्भित करता है जिसे किसी इमेजिंग सिस्टम द्वारा कैप्चर, प्रोसेस या प्रदर्शित किया जा सकता है। इसे आमतौर पर स्टॉप में मापा जाता है, जिसमें प्रत्येक स्टॉप प्रकाश की मात्रा को दोगुना या आधा करने का प्रतिनिधित्व करता है। पारंपरिक SDR इमेज पारंपरिक रूप से लगभग 6 से 9 स्टॉप की डायनामिक रेंज के भीतर काम करते हैं। दूसरी ओर, HDR तकनीक का उद्देश्य इस सीमा को काफी हद तक पार करना है, कुछ स्थितियों में लगभग 14 से 24 स्टॉप की मानवीय आँख की डायनामिक रेंज से मेल खाने या उससे भी अधिक होने की आकांक्षा है।
HDR इमेजिंग उन्नत कैप्चर तकनीकों, अभिनव प्रोसेसिंग एल्गोरिदम और डिस्प्ले तकनीकों के संयोजन के माध्यम से संभव हो पाती है। कैप्चर चरण में, एक ही दृश्य के कई एक्सपोजर अलग-अलग ल्यूमिनेंस स्तरों पर लिए जाते हैं। ये एक्सपोजर सबसे गहरे छाया से लेकर सबसे चमकीले हाइलाइट तक के विवरण को कैप्चर करते हैं। HDR प्रक्रिया में फिर इन एक्सपोजर को एक एकल इमेज में संयोजित करना शामिल होता है जिसमें पारंपरिक डिजिटल इमेजिंग सेंसर का उपयोग करके एक एकल एक्सपोजर में कैप्चर की जा सकने वाली तुलना में कहीं अधिक डायनामिक रेंज होती है।
HDR इमेज की प्रोसेसिंग में कैप्चर किए गए ल्यूमिनेंस स्तरों की विस्तृत श्रृंखला को एक ऐसे प्रारूप में मैप करना शामिल होता है जिसे कुशलतापूर्वक संग्रहीत, प्रेषित और अंततः प्रदर्शित किया जा सके। टोन मैपिंग इस प्रक्रिया का एक महत्वपूर्ण हिस्सा है। यह कैप्चर किए गए दृश्य की उच्च डायनामिक रेंज को एक डायनामिक रेंज में बदल देता है जो लक्ष्य डिस्प्ले या आउटपुट माध्यम के साथ संगत होता है, जबकि दृश्य के मूल ल्यूमिनेंस भिन्नताओं के दृश्य प्रभाव को बनाए रखने का प्रयास करता है। इसमें अक्सर परिष्कृत एल्गोरिदम शामिल होते हैं जो प्राकृतिक दिखने वाली और दर्शक को आकर्षक लगने वाली इमेज बनाने के लिए चमक, कंट्रास्ट और रंग संतृप्ति को सावधानीपूर्वक समायोजित करते हैं।
HDR इमेज आमतौर पर विशेष फ़ाइल स्वरूपों में संग्रहीत की जाती हैं जो ल्यूमिनेंस जानकारी की विस्तारित श्रृंखला को समायोजित कर सकते हैं। JPEG-HDR, OpenEXR और TIFF जैसे प्रारूप विशेष रूप से इस उद्देश्य के लिए विकसित किए गए हैं। ये प्रारूप HDR इमेज में चमक और रंग जानकारी की विस्तृत श्रृंखला को सटीक रूप से एन्कोड करने के लिए विभिन्न तकनीकों, जैसे फ्लोटिंग पॉइंट नंबर और विस्तारित रंग स्थानों का उपयोग करते हैं। यह न केवल HDR सामग्री की उच्च निष्ठा को संरक्षित करता है बल्कि HDR-सक्षम उपकरणों और सॉफ़्टवेयर के व्यापक पारिस्थितिकी तंत्र के साथ संगतता भी सुनिश्चित करता है।
HDR सामग्री को प्रदर्शित करने के लिए मानक डिस्प्ले की तुलना में उच्च चमक स्तर, गहरे काले और व्यापक रंग सरगम वाली स्क्रीन की आवश्यकता होती है। HDR-संगत डिस्प्ले इन विशेषताओं को प्राप्त करने के लिए OLED (ऑर्गेनिक लाइट एमिटिंग डायोड) और LED (लाइट एमिटिंग डायोड) बैकलाइटिंग एन्हांसमेंट के साथ उन्नत LCD (लिक्विड क्रिस्टल डिस्प्ले) पैनल जैसी तकनीकों का उपयोग करते हैं। इन डिस्प्ले की सूक्ष्म और स्पष्ट ल्यूमिनेंस अंतर दोनों को प्रस्तुत करने की क्षमता दर्शक की गहराई, विवरण और यथार्थवाद की भावना को नाटकीय रूप से बढ़ाती है।
HDR सामग्री के प्रसार को HDR मानकों और मेटाडेटा के विकास द्वारा और अधिक सुगम बनाया गया है। HDR10, डॉल्बी विजन और हाइब्रिड लॉग-गामा (HLG) जैसे मानक विभिन्न प्लेटफॉर्म और उपकरणों पर HDR सामग्री को एन्कोड करने, प्रसारित कर ने और प्रस्तुत करने के लिए दिशानिर्देश निर्दिष्ट करते हैं। HDR मेटाडेटा सामग्री के रंग अंशांकन और ल्यूमिनेंस स्तरों के बारे में जानकारी प्रदान करके इस पारिस्थितिकी तंत्र में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। यह उपकरणों को सामग्री के प्रत्येक भाग की विशिष्ट विशेषताओं के अनुसार अपनी HDR रेंडरिंग क्षमताओं को अनुकूलित करने में सक्षम बनाता है, जिससे लगातार उच्च-गुणवत्ता वाला देखने का अनुभव सुनिश्चित होता है।
HDR इमेजिंग में चुनौतियों में से एक मौजूदा वर्कफ़्लो और तकनीकों में एक सहज एकीकरण की आवश्यकता है, जो मुख्य रूप से SDR सामग्री के लिए तैयार हैं। इसमें न केवल इमेज का कैप्चर और प्रोसेसिंग शामिल है बल्कि उनका वितरण और प्रदर्शन भी शामिल है। इन चुनौतियों के बावजूद, HDR को अपनाना तेजी से बढ़ रहा है, जो बड़े पैमाने पर प्रमुख सामग्री निर्माताओं, स्ट्रीमिंग सेवाओं और इलेक्ट्रॉनिक्स निर् माताओं के समर्थन के कारण है। जैसे-जैसे HDR तकनीक विकसित होती जा रही है और अधिक सुलभ होती जा रही है, उम्मीद है कि यह फोटोग्राफी और सिनेमा से लेकर वीडियो गेम और वर्चुअल रियलिटी तक कई प्रकार के अनुप्रयोगों के लिए मानक बन जाएगी।
HDR तकनीक से जुड़ी एक और चुनौती बढ़ी हुई डायनामिक रेंज की इच्छा और मौजूदा डिस्प्ले तकनीकों के साथ संगतता बनाए रखने की आवश्यकता के बीच संतुलन है। जबकि HDR दृश्य अनुभवों को नाटकीय रूप से बढ़ाने का अवसर प्रदान करता है, वहाँ यह जोखिम भी है कि खराब तरीके से लागू किया गया HDR उन डिस्प्ले पर इमेज को बहुत अधिक अंधेरा या बहुत अधिक चमकीला बना सकता है जो पूरी तरह से HDR-संगत नहीं हैं। उचित टोन मैपिंग और एंड-यूजर डिस्प्ले क्षमताओं पर सावधानीपूर्वक विचार यह सुनिश्चित करने के लिए आवश्यक है कि HDR सामग्री व्यापक दर्शकों के लिए सुलभ हो और एक सार्वभौमिक रूप से बेहतर देखने का अनुभव प्रद ान करे।
HDR तकनीक की चर्चा में पर्यावरणीय विचार भी तेजी से महत्वपूर्ण होते जा रहे हैं। HDR-सक्षम उपकरणों के उज्जवल डिस्प्ले के लिए आवश्यक उच्च बिजली की खपत ऊर्जा दक्षता और स्थिरता के लिए चुनौतियाँ पैदा करती है। निर्माता और इंजीनियर लगातार इन उपकरणों के पर्यावरणीय पदचिह्न से समझौता किए बिना उच्च च
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