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।
PDF/A इलेक्ट्रॉनिक दस्तावेज़ों के डिजिटल संरक्षण के लिए विशेष PDF (पोर्टेबल डॉक्यूमेंट फॉर्मेट) का एक ISO-मानकीकृत संस्करण है। PDF/A, PDF से भिन्न है क्योंकि इसमें दीर्घकालिक संग्रहण के लिए अनुपयुक्त सुविधाओं को प्रतिबंधित किया गया है, जैसे फ़ॉन्ट लिंकिंग (फ़ॉन्ट एम्बेडिंग के विपरीत) और एन्क्रिप्शन। PDF/A फ़ाइल दर्शकों के लिए ISO आवश्यकताओं में रंग प्रबंधन दिशानिर्देश, एम्बेडेड फ़ॉन्ट के लिए समर्थन और एम्बेडेड एनोटेशन पढ़ने के लिए एक उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस शामिल है।
PDF/A मानक एक एकल प्रारूप नहीं है, बल्कि PDF/A के अंतर्ग त मानकों की एक श्रृंखला है, जिनमें से प्रत्येक विशिष्ट आवश्यकताओं को पूरा करता है और विशेष संग्रहण आवश्यकताओं को संबोधित करता है। सबसे अधिक उपयोग किए जाने वाले मानक PDF/A-1, PDF/A-2 और PDF/A-3 हैं। PDF/A-1, PDF 1.4 पर आधारित है और प्रकाशित होने वाला पहला मानक था; PDF/A-2, PDF 1.7 पर आधारित है और समृद्ध मीडिया और कार्यक्षमता की अनुमति देता है; और PDF/A-3, जो PDF 1.7 पर भी निर्भर करता है, गैर-PDF/A फ़ाइलों को एम्बेड करने की अनुमति देता है।
PDF/A के संदर्भ में, 'अनुरूपता स्तर' शब्द उस डिग्री को संदर्भित करता है जिस तक एक PDF/A दस्तावेज़ मानक की विशिष्ट आवश्यकताओं का पालन करता है। दो अनुरूपता स्तर हैं: 'a' (पहुंच योग्य) और 'b' (मूल)। स्तर 'a' अनुपालन इंगित करता है कि दस्तावेज़ न केवल दृष्टि से संरक्षित है, बल्कि इसमें दृष्टिबाधित व्यक्तियों द्वारा उपयोग किए जाने वाले स्क्रीन रीडर के लिए एक्सेसिबिलिटी के लिए अतिरिक्त संरचना और टैगिंग भी शामिल है। स्तर 'b' अनुपालन सुनिश्चित करता है कि दृश्य स्वरूप संरक्षित है, लेकिन दस्तावेज़ को सुलभ होने की आवश्यकता नहीं है।
PDF/A की प्रमुख विशेषताओं में से एक एम्बेडेड फ़ॉन्ट का उपयोग है। यह सुनिश्चित करता है कि दस्तावेज़ को भविष्य में ठीक उसी तरह प्रदर्शित और मुद्रित किया जा सकता है जैसा कि इरादा था, भले ही मूल फ़ॉन्ट देखने की प्रणाली पर उपलब्ध हों या नहीं। फ़ॉन्ट एम्बेड करने से फ़ाइल का आकार बढ़ जाता है, लेकिन दस्तावेज़ के मूल स्वरूप को संरक्षित करने का एक अधिक विश्वसनीय तरीका प्रदान करता है। PDF/A यह भी अनिवार्य करता है कि रंग की जानकारी को डिवाइस-स्वतंत्र तरीके से संग्रहीत किया जाए, जिसका अर्थ है कि दस्तावेज़ में रंग दस्तावेज़ को देखने या प्रिंट करने के लिए उपयोग किए जाने वाले डिवाइस की परवाह किए बिना समान दिखाई देने चाहिए।
PDF/A कुछ विशेषताओं के उपयोग को भी प्रतिबंधित करता है जो दीर्घकालिक संग्रहण के अनुकूल नहीं हैं। इनमें एन्क्रिप्शन, ऑडियो और वीडियो सामग्री, जावास्क्रिप्ट और निष्पादन योग्य फ़ाइल लॉन्च और पारदर्शिता शामिल हैं। इन सुविधाओं का उपयोग संभावित रूप से भविष्य में दस्तावेज़ों को अपठनीय बना सकता है क्योंकि प्रौद्योगिकियां विकसित होती हैं और कुछ कार्यक्षमताएं अप्रचलित हो जाती हैं या अब समर्थित नहीं होती हैं।
एक PDF/A दस्तावेज़ बनाना आमतौर पर एक दस्तावेज़ को उसके मूल प्रारूप (जैसे वर्ड या एक्सेल) से PDF निर्माण उपकरण का उपयोग करके PDF/A प्रारूप में परिवर्तित करना शामिल करता है। यह उपकरण सभी आवश्यक घटकों (जैसे फ़ॉन्ट और रंग प्रोफ़ाइल) को एम्बेड करने और PDF/A मानक के तहत अनुमति नहीं दी गई किसी भी सुविधा को हटाने में सक्षम होना चाहिए। यह भी महत्वपूर्ण है कि परिणामी PDF/A दस्तावेज़ को मान्य किया जाए ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि यह मानक की आवश ्यकताओं को पूरा करता है। PDF/A विनिर्देश के विरुद्ध दस्तावेज़ की जाँच करने वाले विशेष सॉफ़्टवेयर का उपयोग करके मान्यता की जा सकती है।
मेटाडेटा का संरक्षण PDF/A मानक का एक और महत्वपूर्ण पहलू है। PDF/A दस्तावेज़ों में मेटाडेटा में दस्तावेज़ के बारे में जानकारी शामिल होती है, जैसे शीर्षक, लेखक, विषय और कीवर्ड। यह मेटाडेटा XMP (एक्सटेंसिबल मेटाडेटा प्लेटफ़ॉर्म) प्रारूप में संग्रहीत किया जाता है, जो डिजिटल दस्तावेज़ों और डेटा सेट के लिए मानकीकृत और कस्टम मेटाडेटा के निर्माण, प्रसंस्करण और आदान-प्रदान के लिए एक ISO मानक है। XMP को विभिन्न अनुप्रयोगों और प्लेटफ़ॉर्म पर मेटाडेटा के आसान एकीकरण और आदान-प्रदान की अनुमति देने के लिए डिज़ाइन किया गया है।
PDF/A का व्यापक रूप से उद्योगों और संगठनों में उपयोग किया जाता है जहां दस्तावेज़ संरक्षण महत्वपूर्ण है। इसमें सरकारी एजेंसियां, कानूनी प्रणालि याँ, पुस्तकालय और अभिलेखागार शामिल हैं। PDF/A का उपयोग यह सुनिश्चित करने में मदद करता है कि दस्तावेज़ कई वर्षों तक पठनीय और प्रामाणिक बने रहेंगे, जो कानूनी आवश्यकताओं के अनुपालन और ऐतिहासिक और महत्वपूर्ण दस्तावेज़ों की अखंडता बनाए रखने के लिए आवश्यक है। यह प्रारूप उन व्यक्तियों और व्यवसायों के लिए भी फायदेमंद है जो तकनीकी अप्रचलन के कारण सामग्री तक पहुंच खोने के जोखिम के बिना दीर्घकालिक भंडारण के लिए दस्तावेज़ों को संग्रहीत करना चाहते हैं।
PDF/A प्रारूप में दस्तावेज़ों को संग्रहीत करने की प्रक्रिया एक बड़ी दस्तावेज़ प्रबंधन रणनीति का हिस्सा हो सकती है। इस रणनीति में दस्तावेज़ प्रबंधन प्रणालियों (DMS) का उपयोग शामिल हो सकता है जो PDF/A मानक का समर्थन करते हैं और दस्तावेज़ों के रूपांतरण, सत्यापन और संरक्षण को संभाल सकते हैं। इन प्रणालियों में अक्सर संस्करण नियंत्रण, अभिगम नियंत ्रण और ऑडिट ट्रेल जैसी विशेषताएं शामिल होती हैं, जो संग्रहीत दस्तावेज़ों के लिए सुरक्षा और पता लगाने की अतिरिक्त परतें प्रदान करती हैं।
जबकि PDF/A को दीर्घकालिक संरक्षण के लिए डिज़ाइन किया गया है, यह डिजिटल संरक्षण की चुनौतियों से मुक्त नहीं है। ऐसी ही एक चुनौती डिजिटल अभिलेखागार के निरंतर प्रबंधन और माइग्रेशन की आवश्यकता है। जैसे-जैसे तकनीक बदलती है, एक्सेसिबिलिटी और पठनीयता बनाए रखने के लिए PDF/A दस्तावेज़ों को मानक के नए संस्करणों या अन्य प्रारूपों में माइग्रेट करना आवश्यक हो सकता है। माइग्रेशन प्रक्रिया के दौरान दस्तावेज़ों की अखंडता या प्रामाणिकता न खो जाए, यह सुनिश्चित करने के लिए सावधानीपूर्वक योजना और निष्पादन की आवश्यकता होती है।
PDF/A का उपयोग करते समय एक और विचार निर्माण प्रक्रिया के दौरान गुणवत्ता नियंत्रण की आवश्यकता है। चूंकि PDF/A दस्तावेज़ मूल सामग्री का एक स च्चा और सटीक प्रतिनिधित्व होने के लिए अभिप्रेत हैं, इसलिए यह सुनिश्चित करना महत्वपूर्ण है कि रूपांतरण प्रक्रिया में त्रुटियाँ या चूकें शामिल नहीं हैं। इसमें पूर्णता, पाठ और छवियों की सटीकता और फ़ॉन्ट और रंग प्रोफ़ाइल के सही एम्बेडिंग के लिए दस्तावेज़ों की जाँच करना शामिल हो सकता है। गुणवत्ता नियंत्रण उन दस्तावेज़ों के लिए विशेष रूप से महत्वपूर्ण है जिनमें महत्वपूर्ण जानकारी होती है या जिन्हें सख्त नियामक मानकों को पूरा करने की आवश्यकता होती है।
PDF/A मानक लगातार विकसित हो रहा है क्योंकि नई
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