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।
JPEG 2000 (JP2) एक छवि संपीड़न मानक और कोडिंग प्रणाली है जिसे संयुक्त फोटोग्राफिक विशेषज्ञ समूह (JPEG) समिति द्वारा 2000 में मूल JPEG मानक को हटाने के इरादे से बनाया गया था। JPEG 2000 को फ़ाइल नाम एक्सटेंशन .jp2 से भी जाना जाता है। इसे मूल JPEG प्रारूप की कुछ सीमाओं को संबोधित करने के लिए जमीन से विकसित किया गया था, जबकि बेहतर छवि गुणवत्ता और लचीलापन प्रदान किया गया था। यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि JPC को अक्सर JPEG 2000 कोड स्ट्रीम को संदर्भित करने के लिए एक शब्द के रूप में उपयोग किया जाता है, जो बाइट्स की वास्तविक धारा है जो संपीड़ित छवि डेटा का प्रतिनिधित्व करती है, जो आमतौर पर JP2 फ़ाइलों या अन्य कंटेनर प्रारूपों जैसे कि मोशन JPEG 2000 अनुक्रमों के लिए MJ2 में पाई जाती है।
JPEG 2000 मूल JPEG प्रारूप में उपयोग किए जाने वाले असतत कोसाइन ट्रांसफॉर्म (DCT) के विपरीत, वेवलेट-आधारित संपीड़न का उपयोग करता है। वेवलेट संपीड़न कई लाभ प्रदान करता है, जिसमें बेहतर संपीड़न दक्षता, विशेष रूप से उच्च रिज़ॉल्यूशन वाली छवियों के लिए, और उच्च संपीड़न अनुपात पर बेहतर छवि गुणवत्ता शामिल है। ऐसा इसलिए है क्योंकि वेवलेट 'ब्लॉकी' कलाकृतियों से ग्रस्त नहीं होते हैं जो डीसीटी द्वारा पेश किए जा सकते हैं जब छवियों को अत्यधिक संकुचित किया जाता है। इसके बजाय, वेवलेट संपीड़न के परिणामस्वरूप छवि गुणवत्ता में अधिक प्राकृतिक गिरावट आ सकती है, जो अक्सर मानवीय आंखों के लिए कम ध्यान देने योग्य होती है।
JPEG 2000 की प्रमुख विशेषताओं में से एक एक ही फ़ाइल स्वरूप के भीतर दोषरहित और दोषपूर्ण संपीड़न दोनों के लिए इसका समर्थन है। इसका मतलब यह है कि उपयोगकर्ता बिना किसी गुणवत्ता हानि के किसी छवि को संपीड़ित करना चुन सकते हैं, या वे छोटे फ़ाइल आकार प्राप्त करने के लिए दोषपूर्ण संपीड़न का विकल्प चुन सकते हैं। JPEG 2000 का दोषरहित मोड उन अनुप्रयोगों के लिए विशेष रूप से उपयोगी है जहां छवि अखंडता महत्वपूर्ण है, जैसे कि चिकित्सा इमेजिंग, डिजिटल अभिलेखागार और पेशेवर फोटोग्राफी।
JPEG 2000 की एक और महत्वपूर्ण विशेषता प्रगतिशील डिकोडिंग के लिए इसका समर्थन है। यह एक छवि को डेटा प्राप्त होने पर वृद्धिशील रूप से डिकोड और प्रदर्शित करने की अनुमति देता है, जो वेब अनुप्रयोगों या उन स्थितियों के लिए बहुत उपयोगी हो सकता है जहां बैंडविड्थ सीमित है। प्रगतिशील डिकोडिंग के साथ, संपूर्ण छवि का निम्न-गुणवत्ता वाला संस्करण पहले प्रदर्शित किया जा सकता है, इसके बाद क्रमिक परिशोधन जो छवि गुणवत्ता में सुधार करते हैं क्योंकि अधिक डेटा उपलब्ध हो जाता है। यह मूल JPEG प्रारूप के विपरीत है, जो आमतौर पर एक छ वि को ऊपर से नीचे तक लोड करता है।
JPEG 2000 अतिरिक्त सुविधाओं का एक समृद्ध सेट भी प्रदान करता है, जिसमें रुचि क्षेत्र (ROI) कोडिंग शामिल है, जो किसी छवि के विभिन्न हिस्सों को विभिन्न गुणवत्ता स्तरों पर संपीड़ित करने की अनुमति देता है। यह विशेष रूप से उपयोगी होता है जब किसी छवि के कुछ क्षेत्र दूसरों की तुलना में अधिक महत्वपूर्ण होते हैं और उन्हें उच्च निष्ठा के साथ संरक्षित करने की आवश्यकता होती है। उदाहरण के लिए, एक उपग्रह छवि में, रुचि का क्षेत्र दोषरहित रूप से संकुचित किया जा सकता है, जबकि आसपास के क्षेत्रों को स्थान बचाने के लिए दोषपूर्ण रूप से संकुचित किया जाता है।
JPEG 2000 मानक ग्रेस्केल, RGB, YCbCr और अन्य सहित रंगीन स्थानों की एक विस्तृत श्रृंखला का भी समर्थन करता है, साथ ही दोषरहित और दोषपूर्ण दोनों मोड में प्रति घटक 1 बिट (बाइनरी) से 16 बिट तक की रंग गहराई का समर्थन करता है। यह लचीलापन इसे व िभिन्न प्रकार के इमेजिंग अनुप्रयोगों के लिए उपयुक्त बनाता है, सरल वेब ग्राफिक्स से लेकर जटिल चिकित्सा इमेजिंग तक जिसमें उच्च गतिशील रेंज और सटीक रंग प्रतिनिधित्व की आवश्यकता होती है।
फ़ाइल संरचना के संदर्भ में, एक JPEG 2000 फ़ाइल बक्से की एक श्रृंखला से बनी होती है, जिसमें फ़ाइल के बारे में जानकारी के विभिन्न भाग होते हैं। मुख्य बॉक्स JP2 हेडर बॉक्स है, जिसमें फ़ाइल प्रकार, छवि आकार, बिट गहराई और रंग स्थान जैसे गुण शामिल हैं। हेडर के बाद, अतिरिक्त बॉक्स होते हैं जिनमें मेटाडेटा, रंग प्रोफ़ाइल जानकारी और वास्तविक संपीड़ित छवि डेटा (कोडस्ट्रीम) हो सकता है।
कोडस्ट्रीम स्वयं मार्करों और खंडों की एक श्रृंखला से बना होता है जो परिभाषित करते हैं कि छवि डेटा कैसे संपीड़ित किया जाता है और इसे कैसे डिकोड किया जाना चाहिए। कोडस्ट्रीम SOC (स्टार्ट ऑफ कोडस्ट्रीम) मार्कर से शुरू होता है और EOC (एंड ऑफ कोडस्ट्रीम) मार्कर के साथ समाप्त होता है। इन मार्करों के बीच, कई महत्वपूर्ण खंड होते हैं, जिनमें SIZ (छवि और टाइल आकार) खंड शामिल है, जो छवि और टाइलों के आयामों को परिभाषित करता है, और COD (कोडिंग शैली डिफ़ॉल्ट) खंड, जो संपीड़न के लिए उपयोग किए जाने वाले वेवलेट परिवर्तन और परिमाणीकरण मापदंडों को निर्दिष्ट करता है।
JPEG 2000 की त्रुटि लचीलापन एक और विशेषता है जो इसे अपने पूर्ववर्ती से अलग करती है। कोडस्ट्रीम में त्रुटि सुधार जानकारी शामिल हो सकती है जो डिकोडर को उन त्रुटियों का पता लगाने और उन्हें ठीक करने की अनुमति देती है जो संचरण के दौरान हुई होंगी। यह JPEG 2000 को शोर वाले चैनलों पर छवियों को प्रसारित करने या छवियों को इस तरह से संग्रहीत करने के लिए एक अच्छा विकल्प बनाता है जो डेटा भ्रष्टाचार के जोखिम को कम करता है।
अपने कई लाभों के बावजूद, JPEG 2000 ने मूल JPEG प्रारूप की तुलना में व्यापक रूप से अपनाया नहीं है। यह आंशिक रूप से वेवलेट-आधारित संपीड़न और विघटन की अधिक कम्प्यूटेशनल जटिलता के कारण है, जिसके लिए अधिक प्रसंस्करण शक्ति की आवश्यकता हो सकती है और यह DCT-आधारित विधियों की तुलना में धीमा हो सकता है। इसके अतिरिक्त, मूल JPEG प्रारूप इमेजिंग उद्योग में गहराई से उलझा हुआ है और सॉफ़्टवेयर और हार्डवेयर में व्यापक समर्थन है, जो इसे कई अनुप्रयोगों के लिए एक डिफ़ॉल्ट विकल्प बनाता है।
हालाँकि, JPEG 2000 ने कुछ क्षेत्रों में एक जगह बनाई है जहाँ इसकी उन्नत विशेषताएँ विशेष रूप से फायदेमंद हैं। उदाहरण के लिए, इसका उपयोग फिल्मों के वितरण के लिए डिजिटल सिनेमा में किया जाता है, जहाँ इसकी उच्च-गुणवत्ता वाली छवि प्रतिनिधित्व और विभिन्न पहलू अनुपात और फ्रेम दरों के लिए समर्थन महत्वपूर्ण हैं। इसका उपयोग भौगोलिक सूचना प्रणालियों (GIS) और रिमोट सेंसिंग में भी किया जाता है, जहाँ बहुत बड़ी छवियों को संभालने और ROI कोडिंग के लिए समर्थन मूल्यवान हैं।
JPEG 2000 के साथ काम करने वाले सॉफ़्टवेयर डेवलपर्स और इंजीनियरों के लिए, कई लाइब्रेरी और टूल उपलब्ध हैं जो JP2 फ़ाइलों को एन्कोडिंग और डिकोडिंग के लिए समर्थन प्रदान करते हैं। सबसे प्र
यह कनवर्टर पूरी तरह से आपके ब् राउज़र 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।
रूपांतरण तुरंत शुरू हो जाते हैं, और अधिकांश फ़ाइलें एक सेकंड के भीतर परिवर्तित हो जाती हैं। बड़ी फ़ाइलों में अधिक समय लग सकता है।
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हम जेपीईजी, पीएनजी, जीआईएफ, वेबपी, एसवीजी, बीएमपी, টিআইএফএফ, और अधिक सहित सभी छ वि प्रारूपों के बीच रूपांतरण का समर्थन करते हैं।
यह कनवर्टर पूरी तरह से मुफ्त है, और हमेशा मुफ्त रहेगा। क्योंकि यह आपके ब्राउज़र में चलता है, हमें सर्वर के लिए भुगतान करने की आवश्यकता नहीं है, इसलिए हमें आपसे शुल्क लेने की आवश्यकता नहीं है।
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